AI 时代的医疗保健业：科技注入，赋能医疗创新与患者关怀

科技注入，赋能医疗创新与患者关怀 序言 全球医疗保健行业的重要性超乎我们的想象。在许多国家，医疗保健行业是最大的就业支柱，但其正面临着一系列严峻的考验：人口老龄化、服务需求激增、成本上升、劳动力短缺以及治疗复杂度增加。医疗保健高管将AI视作破局之钥，助力重塑后台运营和一线诊疗，实现全面转型优化。 当医疗保健体系将AI融入临床与管理，如何建立利益相关方的信任，成为关键前提。众多医疗保健组织借助宣传与案例分析，向公众展示AI如何赋能医护人员、提供优质医疗服务，从而有效消除患者顾虑。 在AI的融合之路上，各组织以审慎而前瞻的姿态，持续推动医疗体系的革新与重塑，不仅有效应对日益增长的医疗服务需求，更赋能医护人员，从而提供优质患者关怀。 医疗保健高管们聚焦AI如何提效增能、改善疗效。77%的医疗保健负责人认为，AI已在竞争中显现清晰且可量化的优势；另有69%则预计，未来三年，AI将大幅拉动组织财务业绩。 IBM有幸携手全球顶尖医疗组织，共同探索未来医疗保健之路。同时，IBM结合在AI和咨询方面的市场优势，深刻洞察到：先进科技与人类智慧携手共进，将造福社会发展。 面向患者的应用（如诊断系统与治疗建议等）备受关注，但优化后台工作流程，同样是推动医疗行业降本、增效、提升整体生产力的隐形引擎。智能体AI已在关键环节展现潜能，推动医疗系统革新：从自动化临床编码，到管理候诊名单，再到简化出院流程，智能体AI正在重塑医疗保健体系。在一些用例中，AI已将人工验证的时间从数月缩短至短短数小时。这样一来，医疗保健人员就可以专注于最重要的工作：病患关怀。1 Andrew S.Cohen 全球医疗保健和生命科学负责人IBM Consulting 摘要 AI已成为医疗保健机构的 效 能 倍 增 器， 驱 动 人力资源配置的范式转型。 AI的临床价值，通过早期诊断与健康监测逐步兑现。 AI打破繁琐行政，释放更多医患交流时间。 四成医疗保健高管表示，已在住院患者监测和健康风险预警环节应用AI。未来三年，AI与智能体AI有望在这一领域全面落地。69%的医疗保健高管相信，AI将提升机构韧性，助力其应对临床需求变化，并在未来的公共危机发挥关键作用，显著加快响应速度。 在后台流程应用AI（如自动化理赔），医护人员能够将更多精力投入患者关怀。目前，34%的医疗保健高管已在财务与预算管理中应用AI；67%的高管已预见AI在理赔协调与理赔合规方面的巨大潜力。 34%的高管预测，推广生成式AI与智能体AI，将推动AI跨科室、跨院的多学科团队协作，从而提升效率。 未来前景展望：医疗保健中的AI红利 在《AI时代的行业转型》系列洞察中，IBM商业价值研究院（IBMIBV）于2025年5月至6月间，对美国、英国、印度和新加坡的102位医疗保健行业高管展开调研。调研显示，AI已应用于多个重要临床与行政环节，且应用规模持续扩大（见图1）。未来三年，医疗保健行业的AI应用增长率有望实现“倍增式”提升（见图2）。 单从降本角度来看，医疗保健堪称AI最大受益者之一。 以美国为例，广泛应用AI，有望降低医疗开支。其通过提升效率、优化诊断与资源整合，每年将节约2000至3600亿美元医疗成本。2 如此庞大的潜在红利，推动医疗保健领域加速应用AI。2024年，美国已有43%的医疗保健组织开始部署或扩展AI应用。3然而，医疗领域的AI应用多数还停留在初级阶段，临床落地更是尚处起步。医疗保健领域AI推广步伐缓慢，主要受限于其特殊性：监管繁复、患者安全担忧，以及数据安全与隐私挑战。 39%的医疗保健高管表示，其所在组织已全面部署或正在推广住院患者监测系统，这类系统能针对患者健康问题提供早期预警。 但AI在医疗保健领域日益发挥其变革潜力，行业负责人也紧跟步伐，积极推进AI应用，借AI增强人力、简化常规流程，并探索全新的医疗服务路径。 在临床一线，AI广泛应用于患者监测与生命体征预警，帮助医护人员及时发现异常。39%的医疗保健高管表示，其所在组织已全面部署或正在推广住院患者监测系统，这类系统能针对患者健康问题提供早期预警。 展望未来，超过三分之二（69%）的高管相信，AI能够快速适应临床需求的变化，满足患者的个性化需求。同时，高管们也对AI在公共卫生危机中的响应速度寄予厚望。 AI或将成为填补医疗人力短缺的关键手段 全球医疗服务需求激增，预计到2030年，医疗保健行业的人才缺口将高达1800万。4 三分之一（34%）的医疗保健高管预测，AI能够推动跨科室、跨院的多学科团队协作，优化人力调配，从而提升效率。 医疗保健高管计划大力推进AI项目，通过大规模应用AI，分担繁琐的行政任务，缓解人手不足，从而释放医护人员的时间与精力，专注患者关怀。 67%的医疗保健负责人认为，AI最具突破性的价值将体现在两大维度：重构支付方与服务方之间的协同生态，以及构建完整、可追溯的智能理赔体系。 以生成式AI为例，其可用于创建病历，自动记录手术情况并撰写术后护理说明。在此基础上，智能体AI还能推送医嘱，并追踪患者查看病历的方式和频率。行业高管致力于探索，如何将智能体AI融入临床工作，并相信这一技术将在短期内迎来大规模的应用（见图3）。 AI在后台运营中的应用，已充分显示其变革医疗行业运营模式的潜力。三分之二（67%）的医疗保健负责人认为，AI最具突破性的价值将体现在两大维度：重构支付方与服务方之间的协同生态，以及构建完整、可追溯的智能理赔体系。 AI应用日益广泛，但仍有54%的医疗保健高管担忧，其员工缺乏足够的AI素养，难以推动项目落地与规模化。未来，医疗保健组织部署AI解决方案的同时，必须加大投入，为员工提供必要的AI技能培训，真正释放AI价值。 借助AI与数据驱动思维重塑医疗保健行业 安全的医疗保健数据是推动AI工具落地的关键。例如，AI赋能临床记录与情景感知系统，从而分担医护人员的行政任务，释放其时间与精力，专注患者关怀，并实时补充数据。5未来三年内，65%的医疗机构计划试点或全面推广AI临床文档与环境记录工具。 无论是提高运营效率，还是实现定制化诊疗，亦或者是训练AI模型，数据都是医疗体系的核心命脉。 AI算法分析海量数据，能够洞察规律、预测健康风险，并提供个性化治疗建议。 对患者而言，AI赋能的数字化方案能够提供全天候、智能化的无微照护。例如，AI犹如“口袋医生”，其利用持续监测、数字孪生和干预行为，有效促进健康管理，降低慢性病风险。AI工具不仅能够提前洞察患者健康状况，还能提供个性化干预方案，引导患者自我护理，实现“治病”到“防病”的重大转变。体现了以患者为核心的设计理念，旨在赋能患者、行为引导，并在群体层面提升健康水平。6 但医疗保健体系数据体量庞大，管理、整合和安全方面面临严峻考验。53%的医疗保健高管表示，AI落地的最大难题在于，如何保障患者数据安全与网络安全。 数据安全关乎患者的隐私保护、生命安全及其对医疗体系的信任。建立完善的安全防护体系，能够阻止敏感患者数据遭遇非法访问、窃取或篡改。这些安全防护措施增强了患者对医疗体系的信心，使其更安心地向医疗保健机构分享个人信息。 案例研究 AI赋能，新加坡医疗体系迎来全面革新7 2025年，新加坡将为医疗保健体系投入209亿美元，其体系规模庞大，覆盖12,000张公立医院床位和120,000名医护人员。8到2030年，新加坡的医疗保健支出预计达到300亿美元。9新加坡卫生部（MOH）着力开发AI工具，加大AI基础架构投入，并推动跨界协作，从而提升医疗效率、缓解老龄化压力。 Synapxe推出了AimSG平台（一个开放且中立的集成平台），让医院和初级诊疗中心能够快速获取并部署医学影像模型。目前，已有三家医院和临床团队试用AI赋能的胸部X光解决方案。 未来五年，MOH计划投入2亿新元，用于推动公立医疗保健体系的创新与实验。生成式AI是投资重点之一，可用于自动化撰写文档、病例摘要等繁琐工作。Synapxe（国家健康科技机构），计划在2025年底前上线生成式AI工具，从而实现健康记录自动化更新。 同时，新加坡MOH也在探索智能体AI，旨在强化医疗决策、优化协同，推动医疗体系的整体性提升。 案例研究 AI赋能英国全民医疗保健体系10 2025年7月，英国国家医疗服务体系（NHS）宣布新十年健康规划。NHS计划成为世界上最“AI赋能”的医疗体系，实现AI与临床的深度融合。AI赋能患者借助数字应用自主管理健康，同时减轻医护人员在行政工作上的负担。 到2028年，NHS应用程序将成为全民医疗的“数字大门”。其中，My Health（健康管理）功能借助检测和穿戴数据，提供个性化健康信息。应用程序还涵盖其他功能，如：MyVaccines（疫苗接种）、My Care（慢病管理）、My Medicines（药物管理）、My Children（儿童健康）。 NHS借助AI打通患者数据壁垒，构建全国统一的数字病例，实现安全共享。数字化记录减少冗余，患者无需一再重复病史。数字化转型让患者拥有“口袋医生”，掌握更多自主权。同时，AI将结合可穿戴式设备与远程监控，帮助民众实现居家健康管理，在家中也能预防疾病、保持健康。这一举措推动“医疗下沉”，让社区医疗更贴近家庭。 NHS将设立“数字健康商店”，为患者提供官方认证的应用与产品；社区药房也将逐步实现自动化，借助“配药机器人”加快流程。 AI将成为NHS医护人员的“智能书记员”，自动生成并整理临床记录。每周为医护团队节省数小时文书时间，从而让其将更多精力投入到一线诊疗工作中。 行动指南 AI赋能后勤管理与辅助临床决策，其变革潜力已得到充分验证。在完全不干扰患者服务的前提下，正悄然重塑医疗行业的未来图景。建设新一代医疗基础架构和治理框架，将推动AI与医疗全流程深入融合，为行业创新注入持续动能。 倡导人机协作，实现共创共智。 构建稳健治理框架，筑牢AI部署根基。 构建人机协同新范式，实现智能互补新格局：AI增效提速，人类执掌决策与温情。通过核心指标量化AI应用成效：患者满意度衡量服务体验，合规度评估风险管控，费用节约体现运营绩效。推广成功案例，提升员工和行业对AI的信任和认同。 赢得高层支持，联合临床、行政、IT与法律等多方力量。制定清晰的AI政策和操作规范，通过严谨的数据治理，建立保护隐私、确保透明、遵循伦理的AI政策与流程。全面培训临床、行政、IT等各类AI使用人员。 加速系统现代化升级，赋能隐私优先医疗。 加密、权限和审计三重防护，打造安全的数据与网络体系。采用零信任体系，严格验证每一次的访问请求，抵御潜在威胁。 作者 Andrew全面主导IBM Consulting在医疗支付、服务提供及生命科学三大领域的愿景规划、战略制定、运营管理与落地执行，拥有逾三十载医疗行业深厚积淀。他曾在美国多家大型健康保险机构担任高管要职，积累了丰富的行业领导经验。 Bill作为全球行业合伙人，在医疗保健与金融服务行业拥有超过20年的经验，负责IBM医疗及相关服务的战略咨询，覆盖生成式AI、混合云、运营与IT解决方案，致力于推动医疗保健行业的变革与现代化。 Bill Van Antwerp Andrew S. Cohen IBM Healthcare Consulting合伙人IBM Consultinglinkedin.com/in/bill-van-antwerp-4117272 全球医疗保健和生命科学负责人兼高级合伙人IBM Consultinglinkedin.com/in/andrewstockmancohen/ Heather积极携手客户、行业负责人、学界与政策层，共同推动医疗保健领域创新与转型。作为一名注册药师，其活跃于社区药房、制药业、咨询管理和行业研究多个领域，具备多元化的行业洞察与跨界整合能力。 Jon主要负责IBM Healthcare在美洲地区的咨询服务，致力于为客户提供战略转型、业务流程优化及组织能力