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德勤:ai每年節(jié)省醫(yī)療成本3600億美元,3年內(nèi)臨床數(shù)據(jù)市場規(guī)模將一番
發(fā)布時間:2024-03-25 09:46:03

三年疫情給全球醫(yī)療行業(yè)帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。不僅加劇了醫(yī)療服務(wù)的壓力,也暴露了醫(yī)療系統(tǒng)在應(yīng)對突發(fā)公共衛(wèi)生事件時的脆弱性。為了提高醫(yī)療服務(wù)的效率和質(zhì)量,同時降低成本,許多醫(yī)療機(jī)構(gòu)開始探索新興技術(shù)的應(yīng)用,其中人工智能技術(shù)尤為突出。

01融資315億美元,AI助力醫(yī)療行業(yè)變革

近日,德勤發(fā)布《2024年全球醫(yī)療行業(yè)展望》報告指出,人工智能在助力精簡醫(yī)療機(jī)構(gòu)的行政和護(hù)理流程、提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量、擴(kuò)大服務(wù)可及性等方面發(fā)揮著越來越重要的作用。

舉例而言,人工智能有望用于減輕文件記錄負(fù)擔(dān)、處理術(shù)前工作流程和簡化保險索賠。美國一些醫(yī)院正在利用人工智能審查患者病歷和醫(yī)療政策,處理保險索賠拒付情況,這有望為醫(yī)療機(jī)構(gòu)節(jié)省數(shù)百萬美元成本。此外,AI還能夠幫助醫(yī)院優(yōu)化患者就診流程,提高醫(yī)療服務(wù)效率。

AI技術(shù)在提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量方面的應(yīng)用同樣不容小覷。通過分析患者的健康檔案,AI能夠預(yù)測患者的預(yù)后,為患者和醫(yī)療機(jī)構(gòu)推薦個性化的治療方案。此外,生成式人工智能利用各種數(shù)據(jù)集,如電子健康記錄(EHR)、傳感器和可穿戴設(shè)備,能夠在早期疾病檢測、解讀放射結(jié)果以及識別最急需治療的患者方面發(fā)揮重要作用。

AI技術(shù)還有助于擴(kuò)大醫(yī)療服務(wù)的可及性。在零售環(huán)境下,AI可以以更低的成本提供醫(yī)療服務(wù),使患者能夠通過智能手機(jī)和智能手表監(jiān)測自身的健康狀況和運動模式,從而加大對疾病預(yù)防的關(guān)注。

未來,人工智能有望在智能診斷、個性化自適應(yīng)醫(yī)療方案以及人口健康管理等關(guān)鍵領(lǐng)域提供協(xié)助。這些應(yīng)用不僅能夠提高醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量和效率,還能夠使醫(yī)療服務(wù)更加個性化和精準(zhǔn)。

值得注意的是,如今數(shù)字技術(shù)方面的投資進(jìn)展緩慢。報告指出,2023年第二季度,全球數(shù)字醫(yī)療融資額下降了3%至30億美元,為六年來最低水平。2022年,數(shù)字技術(shù)風(fēng)險資本投資額(通常被視為該行業(yè)技術(shù)投資晴雨表) 從393億美元降至275億美元,降幅達(dá)30%。

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德勤認(rèn)為,數(shù)字技術(shù)投資進(jìn)展緩慢的部分原因可能在于,許多醫(yī)療機(jī)構(gòu)不愿為早期的新興技術(shù)(尤其是臨床應(yīng)用技術(shù))買單。公共財政撥款減少,利潤空間縮窄,門診收入下降,住院時間延長,加上疫情后護(hù)理需求減少,這些因素致使一些醫(yī)療機(jī)構(gòu)利潤受擠壓,技術(shù)投資減少。截至2022年11月,美國900家醫(yī)院的實際利潤率為-0.2%。隨著對遠(yuǎn)程醫(yī)療和其他技術(shù)解決方案的需求減弱,許多人對過去幾年取得的技術(shù)進(jìn)步能否持久,持懷疑態(tài)度。

不過,總體來看,除2021年出現(xiàn)投資額激增外,近年來融資水平整體呈持續(xù)上升趨勢,相關(guān)投資水平仍然遠(yuǎn)高于疫情前水平。同時德勤也指出,2019年至2022年間,全球醫(yī)療人工智能領(lǐng)域的私募股權(quán)投資額達(dá)315億美元,未來五年,人工智能應(yīng)用每年可為美國醫(yī)療系統(tǒng)節(jié)省潛在成本3600億美元的成本。人工智能的發(fā)展仍被看好。

02臨床數(shù)據(jù)市場規(guī)模將翻一番,驅(qū)動AI釋放潛力

醫(yī)療系統(tǒng)面臨的另一項挑戰(zhàn)是如何管理日益增長的數(shù)據(jù)量。

報告指出,2020年,全球醫(yī)療行業(yè)產(chǎn)生超過2.3ZB (澤字節(jié))的數(shù)據(jù)。醫(yī)療行業(yè)可利用人工智能更有效地使用這些數(shù)據(jù)。借助集中臨床數(shù)據(jù),醫(yī)療機(jī)構(gòu)可更全面了解患者情況,同時確保結(jié)果更一致,降低醫(yī)療成本。單從美國市場來看,預(yù)計到2026年,美國可互操作的臨床數(shù)據(jù)市場規(guī)模將幾乎翻一番,從2022年的34億美元增至62億美元。

盡管人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用具有巨大的潛力,但其采用的成功與否往往取決于醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)療服務(wù)從業(yè)人員以及消費者對該技術(shù)的信任程度和接受程度。因此,提高人工智能的可信度至關(guān)重要。這包括確保數(shù)據(jù)透明、算法可解釋以及運行可靠等方面,需要確保終端用戶了解為何收集數(shù)據(jù)以及如何使用數(shù)據(jù),闡明人工智能系統(tǒng)如何影響用戶、員工和其他相關(guān)人士作出決策,并且讓人工智能應(yīng)用滿足既定標(biāo)準(zhǔn)。

總之,人工智能技術(shù)的發(fā)展為醫(yī)療行業(yè)帶來了前所未有的機(jī)遇。通過精簡行政事務(wù)、提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量以及擴(kuò)大服務(wù)可及性,AI技術(shù)有望推動醫(yī)療行業(yè)的深刻變革。然而,要充分發(fā)揮AI技術(shù)的潛力,還需要解決數(shù)據(jù)隱私、算法偏見等問題,并確保技術(shù)的安全、負(fù)責(zé)任地使用。

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