目錄

簡介3

人工智能助力醫(yī)療行業(yè)變革4

解決成本和可負(fù)擔(dān)性問題12

應(yīng)對迫在眉睫的全球醫(yī)護(hù)人員短缺問題19

發(fā)揮社會照護(hù)作用25

塑造可持續(xù)未來30

聯(lián)系人36

了解更多39

尾注41

2023年，全球醫(yī)療行業(yè)再次經(jīng)歷了前所未有的變革和新冠疫情期間對遠(yuǎn)程醫(yī)療技術(shù)的使用，有助于明確醫(yī)療

挑戰(zhàn)。新冠肺炎疫情的影響持續(xù)顯現(xiàn)，勞動(dòng)力普遍短服務(wù)的提供方式及其性質(zhì)。醫(yī)療機(jī)構(gòu)不斷拓展醫(yī)療服務(wù)

缺，成本不斷上漲，致使全球范圍內(nèi)的醫(yī)療機(jī)構(gòu)承壓。醫(yī)范圍，從單純提供傳統(tǒng)醫(yī)療服務(wù)擴(kuò)展到為患者提供全方位

療行業(yè)通過廣泛采用人工智能等技術(shù)，解決其中一些問社會照護(hù)。這一轉(zhuǎn)變得益于人們?nèi)找嬲J(rèn)識到健康社會決定

題，提振了行業(yè)信心。因素與人民整體福祉之間存在深刻聯(lián)系。因此，醫(yī)療機(jī)

構(gòu)和政策制定者止致力將社會照護(hù)納入公共醫(yī)療體系,

然而，醫(yī)療不公平問題依然存在，這或?qū)?dǎo)致2024年醫(yī)以滿足患者的多方面需要。

療行業(yè)所面臨的挑戰(zhàn)加劇，成木增加。如果這?問題不加

以解決，到2040年，由此引致的成本可能將增加兩倍至1隨著全球醫(yī)療成本不斷上升，醫(yī)療服務(wù)的可負(fù)擔(dān)性仍然是

萬億美元，即每人每年約3,000美元。1一個(gè)重點(diǎn)關(guān)注的問題。政府、醫(yī)療服務(wù)支付方和醫(yī)療機(jī)構(gòu)

在確保醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量和可及性的同時(shí)，正致力采取措施控

如果醫(yī)療機(jī)構(gòu)努力羸得患者的信任，并確保采取措施減少制成木。醫(yī)療機(jī)構(gòu)采取的策略不斷演變，從基于價(jià)值的醫(yī)

技術(shù)偏差，那么人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的融合應(yīng)用可療服務(wù)模式發(fā)展至采用創(chuàng)新的定價(jià)結(jié)構(gòu)，這些策略均旨在

在解決這類不公平問題方面發(fā)揮重要作用。助力確保提供具有成本效益的醫(yī)療服務(wù)。

2024年，人工智能有望在行政事務(wù)精簡、診斷、治療和患同時(shí),在總者人口結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步和醫(yī)療服務(wù)模式不斷演

者護(hù)理方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。從預(yù)測分析到電子健康記錄變的推動(dòng)下，醫(yī)護(hù)人員隊(duì)伍正在經(jīng)歷一場重大變革。全

自動(dòng)化，人工智能可進(jìn)一步提高醫(yī)療服務(wù)的精度和效球各地的醫(yī)療機(jī)構(gòu)均面臨臨床醫(yī)生嚴(yán)重短缺問題，當(dāng)前,

率。他們正積極采取一些創(chuàng)新方式來提高薪酬，減少職業(yè)倦

怠，并在醫(yī)療服務(wù)場所建立信任。醫(yī)療機(jī)構(gòu)努力吸引、培

隨著全球?qū)Νh(huán)保問題和資源短缺的意識逐漸提高，可持

訓(xùn)和留住人才，以打造技術(shù)嫻熟、適應(yīng)能力更強(qiáng)的人才庫。

續(xù)性已成為醫(yī)療行業(yè)的關(guān)鍵考量因素。醫(yī)療機(jī)構(gòu)枳極落實(shí)

遠(yuǎn)程醫(yī)療、遠(yuǎn)程監(jiān)測技術(shù)和零工經(jīng)濟(jì)等因素，均在重塑醫(yī)

可持續(xù)發(fā)展實(shí)踐，以減少碳足跡，確保負(fù)責(zé)任地使用資源。

護(hù)人員隊(duì)伍活力。

本報(bào)告從綠色醫(yī)院設(shè)計(jì)到可持續(xù)性供應(yīng)鏈管理，重點(diǎn)閘

述了可持續(xù)發(fā)展對醫(yī)療業(yè)務(wù)運(yùn)營的影響及其節(jié)約成本的2024年，全球醫(yī)療服務(wù)行業(yè)將處于十字路口，預(yù)備迎接深

潛力?？套兏?。全球醫(yī)療行業(yè)的未來或?qū)⑷Q于行業(yè)的創(chuàng)新、可

持續(xù)發(fā)展、社會關(guān)懷融合、成本管理和醫(yī)護(hù)人員隊(duì)伍適應(yīng)

力。

人工智能助力醫(yī)療行業(yè)變革

自新冠肺炎疫情爆發(fā)至今已過去三年多時(shí)間，全球疫情促使人們更加關(guān)注遠(yuǎn)程醫(yī)療以及急診和健康

醫(yī)療行業(yè)仍在努力應(yīng)對疫情帶來的持續(xù)影響。行業(yè)護(hù)理在線門戶網(wǎng)站。因此，正如以往醫(yī)院系統(tǒng)和運(yùn)

亟需降低成本，提高醫(yī)療服務(wù)的可及性，同時(shí)還面臨營商投資于醫(yī)療設(shè)備和診療室一樣，欲使醫(yī)療行業(yè)

著技術(shù)嫻熟醫(yī)護(hù)人員短缺的問題，這促使一些醫(yī)療和患者不斷從技術(shù)中獲益，醫(yī)療機(jī)構(gòu)應(yīng)持續(xù)進(jìn)行技

系統(tǒng)采用新興技術(shù)以填補(bǔ)缺口,6術(shù)投資。8

醫(yī)療機(jī)構(gòu)借助技術(shù)，可為患者提供個(gè)性化的互動(dòng)方截至目前，數(shù)字技術(shù)方面的投資進(jìn)展緩慢。2023年第

式和治療方案，從而減輕臨床醫(yī)生日常護(hù)理方面的二季度，全球數(shù)字醫(yī)療融資額下降了3%至30億美元,

壓力，使他們能夠?qū)Ｗ⒂谛枰涮峁ｉT知識和培為六年來最低水平。92022年，數(shù)字技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)資本投

訓(xùn)的診療環(huán)節(jié)。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%。不過，相關(guān)投

人工智能等新興技術(shù)有望精簡醫(yī)療機(jī)構(gòu)的行政和護(hù)資水平仍然遠(yuǎn)高于疫情前水平，除2021年出現(xiàn)投資

理流程。2019年至2022年間，投資者已向醫(yī)療人工額激增外，總體融資水平呈持續(xù)上升趨勢

智能領(lǐng)域投入315億美元的股杈融資，醫(yī)療行業(yè)在（圖1）。

人工智能并購方面一直處于領(lǐng)先地位。7新冠肺炎

圖1：2022年醫(yī)療技術(shù)融資勢頭強(qiáng)勁

■醫(yī)療技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)投資額（十億美元）—成交量

1,134

注：價(jià)值20。萬美元及以上交易數(shù)據(jù)。

資料來源:PitchBookData,Inc.

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)減輕臨床醫(yī)生的行政事務(wù)負(fù)擔(dān)，他們就能騰出時(shí)間

療機(jī)構(gòu)不愿成為新興技術(shù)（尤其是臨床應(yīng)用技術(shù)）陪伴病人。某些情況下，在美國，醫(yī)生超過三分之二

的早期采用者。公共財(cái)政撥款減少，利潤空間縮窄，的工作時(shí)間耗費(fèi)在行政事務(wù)上,借助基于人工智能的

門診收入下降，住院時(shí)間延長，加上疫情后護(hù)理需求減電子健康記錄（EHR）系統(tǒng)和公文筐管理（in-basket

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management）系統(tǒng)，醫(yī)療機(jī)構(gòu)可減少對于醫(yī)生的行政

資減少。管理咨詢公司考夫曼?霍爾（KaufmanHall）事務(wù)的要求，而這是導(dǎo)致醫(yī)生產(chǎn)生職業(yè)倦怠的主要

發(fā)布的今年迄今（YTD）營業(yè)利潤率指數(shù)中位侑顯示,原因。【6

截至2022年11月，美國900家醫(yī)院的實(shí)際利潤率為-

0.2%3。隨著對遠(yuǎn)程醫(yī)療和其他技術(shù)解決方案的需求同時(shí)，人二智能還有望改善醫(yī)療服務(wù)獲取途徑，滿足

減弱，許多人對過去幾年取得的技術(shù)進(jìn)步能否持久表患者的特殊需求。芬蘭于2023年著手對其醫(yī)療體系進(jìn)

示懷疑。11行大規(guī)模改革，目前該國正在構(gòu)建數(shù)字化系統(tǒng)，借此

通過重視預(yù)防保健，提供有成本效益的個(gè)性億醫(yī)療服

人工智能有望帶來經(jīng)濟(jì)效益，改善醫(yī)療服務(wù)模式并務(wù)，確保到2030年使該國80%的人口保持健康。如

提升資源利用效率，這重新點(diǎn)燃了人們對人工智能的此?來，醫(yī)療機(jī)構(gòu)就可為需要疾病治療或其他更廣泛

熱情。以美國為例，未來五年，如果廣泛采用人工智醫(yī)療服務(wù)的20%患者提供額外支持?！弊鳛樵擁?xiàng)工作的

能，每年可節(jié)省多達(dá)3,600億美元資金——約占該國一部分，芬蘭預(yù)計(jì)到這十年結(jié)束之際，其80%的公民

醫(yī)療支出的10%。對醫(yī)院而言，節(jié)省的資金主要來自將使用數(shù)字身份證，同時(shí)每個(gè)公民均可使用數(shù)字醫(yī)

臨床運(yùn)營、質(zhì)量和安全的改善；對醫(yī)生而言，節(jié)省的資療記錄和電子健康服務(wù)。18

金主要來自持續(xù)的護(hù)理；對于醫(yī)療支付方來說，則主

要來自保險(xiǎn)索賠和供應(yīng)商關(guān)系管理方面的改善。12提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量

精簡行政事務(wù)除了精簡行政事務(wù)外，人工智能還可基于患者獨(dú)特的

健康檔案，幫助預(yù)測患者的預(yù)后，為患者和醫(yī)療機(jī)構(gòu)推

人工智能所帶來的最大最直接影響可能在于，其在薦治療方案，并提醒醫(yī)生注意諸如禁忌藥物或過敏等

精簡行政流程和減少開支方面的作用。醫(yī)院首席執(zhí)問題。?

行官面臨三大核心業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)：利澗壓力：征聘和留住員

JL；員工職業(yè)倦怠。舉例而言，人工智能有望用于減同時(shí)，生成式人工智能還可利用各種有助于醫(yī)療診

輕文件記錄負(fù)擔(dān)、處理術(shù)前工作流程和簡化保險(xiǎn)索斷和治療的數(shù)據(jù)集，包括電子健康記錄（EHR）、傳

賠。美國一些醫(yī)院正在利用人工智能審查患者病歷和感器和可穿戴設(shè)備。這項(xiàng)技術(shù)可在早期疾病檢測、解

醫(yī)療政策，處理保險(xiǎn)索賠拒付情況，這有望為醫(yī)療機(jī)讀放射結(jié)果以及識別最急需治療的患者方面發(fā)揮重

20

構(gòu)節(jié)省數(shù)百萬美元成本。超過60%被拒付的索賠最要作用。

終可獲補(bǔ)償，但由于索賠巾請出錯(cuò)或醫(yī)院人手有限，

醫(yī)療機(jī)構(gòu)正與科技公司攜手合作，研發(fā)人工智能工具,

網(wǎng)絡(luò)內(nèi)醫(yī)療機(jī)構(gòu)就保險(xiǎn)索賠被拒提出申訴的比例僅

用以更好地預(yù)測臨床預(yù)后，增強(qiáng)放射成像，并優(yōu)化睡眠

為0.2%,致使每年有數(shù)百萬美元的保險(xiǎn)索賠被沖銷無

法追回。13此外，人工智能還可最大限度地減少錯(cuò)誤，監(jiān)測。NYUTron作為一種大型語言模型，可預(yù)測多種

臨床結(jié)果，如30日再入院率、院內(nèi)死亡率、合并癥指

改進(jìn)對所收到索賠的分類，減少索賠積壓和潛在付款

問題。川數(shù)和住院時(shí)長。據(jù)報(bào)告，該模型預(yù)測患者住院時(shí)長的

準(zhǔn)確率達(dá)79%,較傳統(tǒng)預(yù)測方法提高了12%。2】

同時(shí)，SubtleMedical已研發(fā)出用于生成更好放射擴(kuò)大服務(wù)可及性

圖像數(shù)據(jù)和精簡放射工作流程的工具。該公司專有

的深度學(xué)習(xí)算法賦能PET和MRI掃描時(shí)間縮短了擴(kuò)大人工智能在醫(yī)療服務(wù)中的應(yīng)用，獲益的不僅僅

瞅，提高了成像效率，改善了患者體驗(yàn)。22是醫(yī)療機(jī)構(gòu)。在零售環(huán)境下，人工智能可以更低的成本

提高醫(yī)療服務(wù)的可及性?；颊呖衫弥悄苁謾C(jī)和智能

ZeppHealth研發(fā)了睡眠和放松平臺ZeppAura,可手表，監(jiān)測自身的總體健康狀況和運(yùn)動(dòng)模式，加大對

與其智能可穿戴設(shè)備連接。該工具可為用戶提供個(gè)性化疾病預(yù)防RJ關(guān)注。在美國占有12%市場份額的大型連

的睡眠指導(dǎo)和睡眠質(zhì)量分析，并基于用戶心率使用人鎖零售店，經(jīng)營著220家診所。沃爾瑪、亞馬遜、百思

工智能生成睡眠音樂，幫助改善睡眠模式。"買和達(dá)樂等公司均已開設(shè)零售醫(yī)療服務(wù)業(yè)務(wù)或已試水

該領(lǐng)域。零售商已經(jīng)擁有客戶數(shù)據(jù)，了解如何利用這

醫(yī)療系統(tǒng)面臨的另一項(xiàng)挑戰(zhàn)是如何管理日益增長的些數(shù)據(jù)，以大批量低成本的方式和低于其他服務(wù)提供

數(shù)據(jù)量。2020年，全球醫(yī)療行業(yè)產(chǎn)生超過2.3ZB商的價(jià)格，提供許多基本服務(wù)。27

（澤字節(jié)）的數(shù)據(jù)。24該行業(yè)可利用人工智能更有效地

使用這些數(shù)據(jù)。醫(yī)療機(jī)構(gòu)借助集中臨床數(shù)據(jù)，可更全然而，由于客流量較少，零售醫(yī)療診所一直不愿在

面了解患者情?況，同時(shí)確保結(jié)果更一致，降低醫(yī)療成農(nóng)村地區(qū)開設(shè)診所，因此，美國的零售醫(yī)療診所主

本。預(yù)計(jì)到2026年，可互操作的臨床數(shù)據(jù)市場規(guī)模要集中在城市和郊區(qū)。如此一來，雖然零售醫(yī)療診所

將幾乎翻一番，從2022年34億美元增至62億美元?？蔀榛颊咛峁┘夹g(shù)創(chuàng)新，但這類創(chuàng)新僅可惠及特定

25地區(qū)。得

在短期內(nèi)，人工智能可更有效地解釋和回應(yīng)問詢，改善憑借增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、智能設(shè)備和可穿戴設(shè)備，人工智能可能

自初次就診至出院后隨訪期間的患者互動(dòng)。此外，人工智會進(jìn)一步模糊人類與技術(shù)之間的界限。此外，投資

能集成實(shí)時(shí)翻譯功能，可改善醫(yī)療服務(wù)的可及性，有助于安全數(shù)據(jù)環(huán)境等措施可減少患者對數(shù)據(jù)安全的擔(dān)憂。

于實(shí)現(xiàn)社會服務(wù)等領(lǐng)域的醫(yī)療公平。舉例而言，繼俄未來，人工智能有望為以下三個(gè)關(guān)鍵醫(yī)療領(lǐng)域提供協(xié)

烏沖突爆發(fā)以來，德勤捷克研發(fā)出?個(gè)基于云端的虛擬助：

聯(lián)絡(luò)中心IRENA（即難民即時(shí)需求援助），該聯(lián)絡(luò)中

心建立在AmazonConnect之上，利用人工智能與虛擬?智能診斷：基于人工智能的解決方案可利月體外診

代理以患者所選語言進(jìn)行對話。26在沖突爆發(fā)初期，斷、醫(yī)學(xué)成像、電了健康1喙、與患者的對話、生物識

難民紛紛逃往歐洲各地，IRENA每天處理近10,000通別技術(shù)、圖像、傳感器、可穿戴設(shè)備和基因組等信息,

電話，其中多達(dá)80%由系統(tǒng)自動(dòng)處理。幫助臨床醫(yī)生作出精準(zhǔn)診斷。

?個(gè)性化自適應(yīng)醫(yī)療方案：人工智能可通過解讀來自

智能設(shè)備和可穿戴設(shè)備的生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)，生成治

療方案，如睡眠分析、飲食建議，以及由人工智能

生成用于緩解壓力的音樂。此外，如果患者在堅(jiān)持

療程方面面臨挑戰(zhàn)，生成式AI賦能的數(shù)字化身可以

共情的方式與患者互動(dòng)，r解患者的障礙，并為患者提

供潛在解決方案或替代治療方案。

?人口健康管理：人工智能可以分析大型數(shù)據(jù)集，并識影響可信度的主要因素

別出對丁?發(fā)現(xiàn)人口健康趨勢至關(guān)重要的模式。舉例

而言，人工智能通過審查基因組數(shù)據(jù)、社會經(jīng)濟(jì)信盡管人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域具有變革潛力，但其采用可

息和電子健康檔案數(shù)據(jù)，可以識別宮頸癌等疾病的風(fēng)能取決于醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)療服務(wù)從業(yè)人員以及消費(fèi)者對

險(xiǎn)因素和預(yù)測因素?；谌斯ぶ悄艿臓I銷和傳播可生該技術(shù)的,言任程度和接受程度。醫(yī)療機(jī)構(gòu)和人工智

成量身定制的視聽或文字形式邀請，用于疾病篩查能技術(shù)提供商應(yīng)優(yōu)先考慮如何安全、負(fù)責(zé)任地使用這

服務(wù),并在之后將向夏、訪問和結(jié)果存儲起來.用項(xiàng)技術(shù)。為了贏得患者的信任，技術(shù)不應(yīng)存在偏見、不

于建立更可靠的模型。29準(zhǔn)確和數(shù)據(jù)泄露問題（圖2）o30

圖2：如何提高人工智能可信度

數(shù)據(jù)透明算法可解釋人工智能運(yùn)行可靠

確保終端用戶了解為何闡明人工智能系統(tǒng)如何有助于人們明確準(zhǔn)確性標(biāo)

收集數(shù)據(jù)以及如何使汨影響用戶、員工和其他相準(zhǔn)，從而可以使用人工智

數(shù)據(jù)關(guān)人士作出決策能滿足既定標(biāo)準(zhǔn)

Source：Deloitteanalysis

相較在預(yù)測性診斷或護(hù)理服務(wù)提供方面的運(yùn)用，人工

智能目前在處理行政事務(wù)方面的效率更高。生成式

人工智能遇到其知識空白時(shí)，往往會用聽起來似乎合總體而言，人工智能的監(jiān)管環(huán)境瞬息萬變。全球各國

理但可能并不準(zhǔn)確的信息來填補(bǔ)3些空白。這些結(jié)果政府正致力建立有效的監(jiān)管制度。歐盟在這方面處于

通常被稱為人工智能“幻覺”或“虛構(gòu)”。31領(lǐng)先地位。歐盟委員會于2021年建立了人JL智能監(jiān)管

框架，相關(guān)最終規(guī)則最早可于2024年實(shí)施。34

欲完善生成式人工智能的知識庫，須找到高質(zhì)量的醫(yī)

療數(shù)據(jù)以及合適的基礎(chǔ)模型一為了充分發(fā)揮這兩者2023年3月，英國政府發(fā)布了生成式人工智能監(jiān)管指南,

的效能，可能需要進(jìn)行大量投資，這些投資對于構(gòu)建其中包括數(shù)據(jù)報(bào)告、生命周期問責(zé)制以及以促進(jìn)人工

35

公眾信任至關(guān)重要。32智能的適應(yīng)性和自主性為目標(biāo)的行業(yè)協(xié)作。

醫(yī)療AI聯(lián)盟(TheCoalitionforHealthAl)的成員包然而，在巴西，在法律專家、學(xué)者、行業(yè)領(lǐng)袖和監(jiān)管機(jī)構(gòu)

括學(xué)術(shù)醫(yī)療系統(tǒng)、企業(yè)以及人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)之間達(dá)成共識的難度較大，該國尚未通過一個(gè)一致的

域?qū)＜?，該?lián)盟概述了可信人工智能的特征，其中人工智能監(jiān)管框架，用以規(guī)范生成式人工智能在各領(lǐng)

包括：域的應(yīng)用。2022年11月，?群法律專家、學(xué)者和行業(yè)專

家與該國數(shù)據(jù)保護(hù)局合作發(fā)布了相關(guān)準(zhǔn)則，咳準(zhǔn)則聚

?安全性：人工智能系統(tǒng)不得危及人類的生命、健焦公民權(quán)利、風(fēng)險(xiǎn)分類和治理措施，但巴西各級政府

康，財(cái)產(chǎn)或環(huán)境“論及醫(yī)療領(lǐng)域，這從根木上是對部門對該準(zhǔn)則尚有爭論。36

《希波克拉底誓言》“不傷害原則”的延伸。如果

對公平性、問責(zé)制或偏見等監(jiān)管不足，人工智能模同時(shí)，美國尚未通過全面的國家監(jiān)管立法，導(dǎo)致各州監(jiān)

型可能會變得不安全。管規(guī)則框架不成體系。為使監(jiān)管更加明確，拜登政

府發(fā)布了一項(xiàng)旨在規(guī)范人工智能相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)的行政命

?問責(zé)制與透明度：人工智能應(yīng)具可審查性；個(gè)人應(yīng)

有權(quán)限訪問其輸入系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，同時(shí)可追蹤相關(guān)信令。37,38

息的來源。

用于規(guī)范和監(jiān)管人工智能的方法存在差異，這或?qū)?/p>

?可解釋性與可解讀性：醫(yī)護(hù)人員應(yīng)了解人工智能底對醫(yī)療機(jī)溝帶來更多挑戰(zhàn)。

層程序如何編制信息，且系統(tǒng)應(yīng)根據(jù)信息請求生

成輸出結(jié)果。換而言之，醫(yī)療人工智能必須具有透

明性，即必須清楚闡明其生成結(jié)果的過程。

*公平性與公正性：人工智能不得增加特定群體遭受

偏見或不良結(jié)果的風(fēng)險(xiǎn)。33

在醫(yī)療領(lǐng)域負(fù)責(zé)任地部署人工智能醫(yī)療機(jī)構(gòu)將建立信任納入其人工智能發(fā)展戰(zhàn)

略的注意事項(xiàng)

人工智能有望通過優(yōu)化行政職能和醫(yī)療服務(wù)改變醫(yī)

療行業(yè)。其將為全球醫(yī)療體系帶來經(jīng)濟(jì)和非經(jīng)濟(jì)效益，欲在人工智能的使用方面建立信任，醫(yī)療機(jī)構(gòu)應(yīng)：

如改善醫(yī)療質(zhì)量、提升患者體驗(yàn)以及提高臨床醫(yī)生滿

意度。私營醫(yī)療機(jī)構(gòu)可能獲益最大，其可利用人工?針對人工智能采取強(qiáng)有力的治理實(shí)踐，助力確保

智能優(yōu)化醫(yī)療服務(wù)、保險(xiǎn)索賠和醫(yī)療機(jī)構(gòu)關(guān)系管理。企業(yè)能放心進(jìn)行創(chuàng)新，同時(shí)減少復(fù)雜技術(shù)帶來的

風(fēng)險(xiǎn)。

公司如盡早投資于人工智能并確定在整個(gè)價(jià)值鏈中

?通過解決外部風(fēng)險(xiǎn)、物理風(fēng)險(xiǎn)和數(shù)字風(fēng)險(xiǎn)，優(yōu)先考慮

應(yīng)用人工智能的機(jī)會，在未來一年有望獲得競爭優(yōu)勢，

患者數(shù)據(jù)隱私，保護(hù)患者數(shù)據(jù)免受網(wǎng)絡(luò)威脅。一旦預(yù)

為患者提供更個(gè)性化的醫(yī)療服務(wù)C

見到相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)須確定這類風(fēng)險(xiǎn)是否大于人工

智能帶來的潛在收益。

然而，公司須采取措施，確保負(fù)責(zé)任地部署人工智能,

保證人工智能的使用及相關(guān)流程透明且可審查。未將?在企業(yè)內(nèi)部確立人工智能的責(zé)任和問責(zé)制，審杳

此納入其人工智能戰(zhàn)略的企業(yè)可能會面臨疏遠(yuǎn)患者和可影響法律義務(wù)的規(guī)章制度，并確保人工智能系統(tǒng)

其他利益相關(guān)者的風(fēng)險(xiǎn)。在未來數(shù)年內(nèi)，已建立對人可審查。

工智能的信任的企業(yè)，可利用這項(xiàng)技術(shù)不斷推出創(chuàng)新?告知消費(fèi)者人工智能如何利用其醫(yī)療數(shù)據(jù)做出決

成果。策，提高透明度。人工智能的算法、屬性以及相關(guān)

性應(yīng)公開接受檢查，其做出的決策也應(yīng)該是完全

為使人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)揮作用，醫(yī)療專家和

可解釋的。

患者應(yīng)對人工智能輸出的結(jié)果保持信心，了解這些

結(jié)果的實(shí)現(xiàn)過程，并相信相關(guān)機(jī)密信息將得到有

效保護(hù)。

o

德勤人工智能檔案:

人工智能如何改變醫(yī)療行業(yè)作出有效準(zhǔn)確的診斷

人工智能正迅速成為醫(yī)療行業(yè)的競爭必需品。然而，診斷通常取決于多種因素，包括遺傳背景和病史。人

許多企業(yè)仍不了解人工智能對■企業(yè)的意義。德勤創(chuàng)建工智能可通過以下方式提高診斷水平：

了人..‘惟產(chǎn)也為不同行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者總結(jié)了行業(yè)的

?分析大量醫(yī)療數(shù)據(jù)：人工智能可以發(fā)現(xiàn)人類可能

主要問題和機(jī)遇，以及人工智能洛如何助力解決這些

忽略的復(fù)雜模型和疾病特征。

問題和把握這些機(jī)遇。

?向醫(yī)生提供建議：通過使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、丸器學(xué)

該檔案明確了人工智能可使該行業(yè)的以下幾個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)習(xí)等人工智能技術(shù)，可加強(qiáng)對患者數(shù)據(jù)的分析。

域受益。

個(gè)性化醫(yī)療

改善患者參與

精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)根據(jù)個(gè)人的遺傳、環(huán)境和生活方式提供量

許多患者很難預(yù)約、訪問醫(yī)療i媒、確定哪些服務(wù)可供身定制的治療方式。人工智能可通過以卜.方式提供

他們使用，以及獲得簡單問題的答案。人工智能可通更加個(gè)性化的診斷、預(yù)防和治療：

過以下方式改善患者與醫(yī)療機(jī)構(gòu)之間的互動(dòng)：

?連接不同數(shù)據(jù)集：機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以將治療結(jié)果與

?簡化復(fù)雜醫(yī)療信息：自然語言處理可以讓患者更容各種健康數(shù)據(jù)集連接起來。

易理解醫(yī)療數(shù)據(jù)，從而提高他們的健康素養(yǎng)。

?分析和收集海量數(shù)據(jù)：借助人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)

?簡化醫(yī)護(hù)人員之間的溝通：人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)功能，可以更有效地進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和分析。

解決方案可有效地過濾掉無關(guān)信息，從而僅共享

?開發(fā)個(gè)性化的治療和護(hù)理：醫(yī)療機(jī)構(gòu)借助人工智

相關(guān)信息。

能分析工具可為每位患者提供個(gè)性化護(hù)理。

?加速數(shù)據(jù)庫搜索：基于人工智能的數(shù)據(jù)庫提高了信

優(yōu)化醫(yī)院人員配置和資源水平

息檢索效率和可靠性。

?使聊大機(jī)器人更智能：聊大機(jī)推人可解決患考問醫(yī)療需求3?系列第雜因素而起伏不定，這使得醫(yī)院

題、安排醫(yī)生預(yù)約以及進(jìn)行患者轉(zhuǎn)介紹。難以優(yōu)化分配醫(yī)療設(shè)備和人員等關(guān)鍵資源的供應(yīng)。預(yù)

測性人工智能可通過以卜.方式預(yù)測患者數(shù)量走勢，

?使患者參與個(gè)性化：基于人工智能的規(guī)范性分析可

助力醫(yī)院相應(yīng)地調(diào)整人員配置和資源水平：

為患者提供個(gè)性化行動(dòng)建議，從而提高對醫(yī)療服務(wù)

的關(guān)注。?預(yù)測未來的資源需求：數(shù)據(jù)挖掘、建模和人工智能

為企業(yè)的資源分配提供思路。

醫(yī)療索賠管理自動(dòng)化

?分析詳組數(shù)據(jù)：人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以提供全面

傳統(tǒng)醫(yī)療索賠管理成本高、速度慢fl容易出錯(cuò)，通常的健康狀況圖景。

依賴手動(dòng)數(shù)據(jù)輸入。人工智能可通過以卜方式改善這

?識別具有高影響力的模式和趨勢：基于人工智能

一流程：

的分析揭示潛在的趨勢和風(fēng)險(xiǎn)。

?索賠數(shù)據(jù)提取和數(shù)據(jù)輸入流程自幼化：機(jī)器人

流程自動(dòng)化工具可以智能地提取數(shù)據(jù)，無需人工

參與。

?提供實(shí)時(shí)狀態(tài)更新和監(jiān)控：人工智能系統(tǒng)可以提

供實(shí)時(shí)狀態(tài)更新和索賠監(jiān)控。

?自動(dòng)跟進(jìn)和拒絕：人工智能工具可以即時(shí)處理與索

賠相關(guān)的重復(fù)性任務(wù)。

?分析索賠：基于人工智能的數(shù)據(jù)分析工具可對已提

交的索賠提供實(shí)時(shí)分析。

解決成本和可負(fù)擔(dān)性問題

.從數(shù)據(jù)看:

有33億人居住在債務(wù)支出高于醫(yī)療和教育支出的國家】

47%的醫(yī)療機(jī)構(gòu)表示，與過去兩年相比，目前的醫(yī)療服務(wù)可及性更加糟桂2

美國的人均醫(yī)療開支為12,500美元3

比利時(shí)、丹麥和芬蘭的平均期望壽命為80歲，這推動(dòng)對長期醫(yī)療護(hù)理的需求不斷增長45

在英國，從醫(yī)第一年獲得加薪的醫(yī)生比例為10.3%6

12

醫(yī)療成本仍決定著全球醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量、可及性和可

負(fù)擔(dān)性。受新冠肺炎疫情影響，醫(yī)護(hù)人員配備等方面的

成本增加，醫(yī)療服務(wù)的可及性和可負(fù)擔(dān)性也愈發(fā)受重美國、加拿大和英國等一些發(fā)達(dá)國家正面臨醫(yī)療勞

視。由于通貨膨脹抬高了藥品、醫(yī)療耗材和其他材料動(dòng)力成本上升的問題，部分歸因于醫(yī)護(hù)人員短缺以

的價(jià)格，各國正面臨醫(yī)療成本高漲的問題。此外，疫情及對簽約勞務(wù)派遣公司的依賴，而這些公司在需求

造成醫(yī)療需求積壓，導(dǎo)致醫(yī)療機(jī)構(gòu)資金壓力加大，進(jìn)而激增的情況下往往會抬高服務(wù)價(jià)格。臨床醫(yī)生的薪

影響了醫(yī)療服務(wù)的優(yōu)先次序.越來越多的醫(yī)療機(jī)構(gòu)F考酬增長跟不上通貨膨脹速度，加上生產(chǎn)率仍低于

慮采用更實(shí)惠、更高效的就醫(yī)模式，其中?些模式借疫情前水平，這進(jìn)一步導(dǎo)致醫(yī)療機(jī)構(gòu)利潤承壓。在美

助技術(shù)及其他創(chuàng)新方式。國，其醫(yī)療服務(wù)提供嚴(yán)重依賴私人醫(yī)療機(jī)構(gòu)，因此，

醫(yī)療機(jī)構(gòu)的利潤與勞動(dòng)力成本之間的矛再尤為尖銳。

自2020年以來，大多數(shù)國家的人均醫(yī)療成本有所上

漲。2022年，美國的人均醫(yī)療支呂最高，超過12,500

美元，相當(dāng)于該國人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的17%,在美國，患者的住院費(fèi)用較疫情前增長了22.5%,美國

一家醫(yī)院辦會發(fā)現(xiàn)，導(dǎo)致這一增長的最大因素在于

自2020年以來上漲了6%。美國的醫(yī)療支出占其GDP

的比例遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他任何國家——如比利時(shí)、丹麥或勞動(dòng)力成本上漲了近25%。疫情期間，美國有超過500

萬醫(yī)護(hù)人員離職，導(dǎo)致整個(gè)行業(yè)醫(yī)護(hù)人員普遍短缺，

芬蘭，這些國家醫(yī)療支出占其GDP的比例約為2%。

同時(shí)也加乖了在崗醫(yī)護(hù)人員的壓力。u

預(yù)計(jì)到2027年，美國的醫(yī)療支出還將再增長

36%,人均醫(yī)療支出將達(dá)至117,000美元以上。%

需求增加導(dǎo)致勞動(dòng)力成本上升，原因在于醫(yī)療機(jī)構(gòu)所

盡管隨著疫情消退，意大利和埃及等國的人均醫(yī)療成爭奪的合格專業(yè)人員數(shù)量有所減少。舉例而言，美國專

本有所下降，但從年初以來，這些國家的醫(yī)療支出恢業(yè)護(hù)理機(jī)構(gòu)的情況說明了勞動(dòng)力成本對醫(yī)療成本的影

復(fù)了上升勢頭。響。盡管美國專業(yè)護(hù)理機(jī)構(gòu)的全職員工減少了疏，但

其勞動(dòng)力成本仍然增加了30.8%。12

嬰兒死亡率是衡量一個(gè)國家人民整體健康水平的

在美國，醫(yī)療服務(wù)主要由私立醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供。因此

“晴雨表”。醫(yī)療支出每增加1%，嬰兒死亡率將下降

舉例而言，南非的人均醫(yī)療支出為美醫(yī)療成本上漲更為明顯，但其他國家也同樣面臨勞動(dòng)

0.2%~1.5%a524

元，其嬰兒死亡率為24%。：相比之下，日本的人均醫(yī)力成本上升的問題。以加拿大為例，其醫(yī)護(hù)人員成本在

療文山為3,951美元，其嬰兒死亡率則為1.9%。。然而，2021年和2022年將分別增長近11%和6.S%.目前.

加拿大醫(yī)護(hù)人員成本占據(jù)醫(yī)療成本支出的第二大比重。

美國是個(gè)例外，其人均醫(yī)療支出超過12,500美元，

但其嬰兒死亡率卻達(dá)5.1%保9

因職業(yè)倦怠而離開加拿大醫(yī)療系統(tǒng)的大批護(hù)士中，許

多人正通過私營公司重返崗位。這使公共醫(yī)療系統(tǒng)

每年損失數(shù)仃萬美元。M舉例而言，在2022財(cái)年，多

倫多大學(xué)健康網(wǎng)絡(luò)在護(hù)士勞務(wù)派遣公司方面的支出

從2021年的77.6萬加元大幅增至674萬加元。15

在英國，醫(yī)護(hù)人員成本達(dá)662億英鎊，占其國家醫(yī)療美國的通貨膨脹水平創(chuàng)近40年來新高，這加劇了醫(yī)療

服務(wù)體系（NHS）總預(yù)算的45.2%。NHS最近同意為服務(wù)價(jià)格的上漲，使得醫(yī)療服務(wù)價(jià)格的上漲速度有史

從醫(yī)第一年的實(shí)習(xí)醫(yī)生加薪10%以上。16以來比其他經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域更快。2022年，醫(yī)療保險(xiǎn)費(fèi)較

上年上漲了28%,是當(dāng)時(shí)通貨膨脹率的三倍多，這讓

自2019年以來，NHS加大了對勞務(wù)派遣公司的依賴，人不禁質(zhì)疑，當(dāng)前有多少消費(fèi)者有能力負(fù)擔(dān)醫(yī)療費(fèi)用。

因而這些公司的收入增長了10倍。2019年至2021年

間，領(lǐng)先醫(yī)護(hù)勞務(wù)派遣公司MedacsHealthcare的營業(yè)德勤美國2022年的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，28%的美國消費(fèi)者

收入增長了&洸，達(dá)1.609億英鎊,】7,i8（約7,200萬美國成年人）表示，與上年相比，他們承

擔(dān)意外醫(yī)療費(fèi)用的能力有所下降（圖1）。］9

勞動(dòng)力成木上升是導(dǎo)致醫(yī)療成本上漲的?大主要因

素，此外，大規(guī)模通貨膨脹也造成了一定的影響。

圖1：在美國，近三分之一的美國人認(rèn)為，通貨膨脹是導(dǎo)致其醫(yī)療費(fèi)用負(fù)擔(dān)能力下降的首要原因。

與一年前相比，您是否認(rèn)為自己的醫(yī)療費(fèi)用負(fù)擔(dān)能力有所下降？如果是，原因是什么？

（受訪者選出所有適用選項(xiàng)）

在這些受訪者中

13%因?yàn)槭I(yè)

33%因?yàn)榧彝ナ杖胗兴陆?/p>

53%因?yàn)榇婵钣兴鶞p少

28%

的美國消費(fèi)者認(rèn)為75%因?yàn)橥ㄘ浥蛎泴?dǎo)致開銷增加

與上年相比，他們承擔(dān)

意外醫(yī)療費(fèi)用的能力有

所下降。需要緊急醫(yī)療

時(shí)，至少需自付500美

元的醫(yī)療費(fèi)用。

注：受訪人數(shù)=2,005人。

資料來源：Deloitte2022PulseSurveyofUSConsumers.

從傳統(tǒng)上看，歐洲醫(yī)療成本的增嗝較小，但也未能幸利亞則采用基于經(jīng)濟(jì)狀況調(diào)查的制度提供經(jīng)濟(jì)支持。

免于全球趨勢的影響。據(jù)估計(jì)，2023年，整個(gè)歐洲法國采用?種混合供資方法，即采用將收A調(diào)整后的全

大陸的醫(yī)療成本上漲了8.6%,而2021年的漲幅為民醫(yī)療保險(xiǎn)和私人保險(xiǎn)相結(jié)合的供資方法。26

5.6%02023年，由于通貨膨脹，拉丁美洲的醫(yī)療成本

約上漲18.9%,而中東和非洲的醫(yī)療成本上漲了115%,美國依靠公共和私人資金共同供資，其中包括患者

亞洲上漲了10.2%。20自付費(fèi)用。大部分的資金（約2,300億美元）源自醫(yī)

療補(bǔ)助計(jì)劃（Medicaid）和其他公營保險(xiǎn)來源（如美

在美國，醫(yī)療成本水平還受保險(xiǎn)公司、藥品分銷商、國退伍軍人健康管理局和兒童醫(yī)療保險(xiǎn)計(jì)劃〕o27

藥品福利管理機(jī)構(gòu)等中間商的影響。2022年，美國九

大中間商的總收入占美國醫(yī)療成本的近45%,而2013全球醫(yī)療鞏構(gòu)均已開始采用虛擬病房和人工智能診

年這一比例為25%。2】政府限定了保險(xiǎn)公司可從保斷工具等創(chuàng)新技術(shù)，以降低年齡相關(guān)的疾病護(hù)理成本。

費(fèi)中獲得的收入，而這促使保險(xiǎn)公司轉(zhuǎn)而收購收入不以美國為例，弗吉尼亞健康系統(tǒng)實(shí)施了一項(xiàng)“居家醫(yī)療

受該等限制的醫(yī)療機(jī)構(gòu)。雖然這?新興的垂直醫(yī)療系服務(wù)"（hospital-at-home）項(xiàng)目，為需要緊急護(hù)理的

統(tǒng)可以帶來成本效益，但其同討也引發(fā)了一些擔(dān)憂,患者提供遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)。28借助該項(xiàng)目，患者每次就

即相關(guān)公司可能會肆無忌憚地抬高價(jià)格，或者醫(yī)生可診平均可節(jié)省3,000美元，每家醫(yī)院平均每年可節(jié)省

能會被鼓勵(lì)向一些患者提供最便宜的治療方案。22超過400萬美元。29

在英國，MedwayNHS信托基金會在吉林厄姆經(jīng)營著

一家醫(yī)院，該基金會使用遠(yuǎn)程監(jiān)測技術(shù)控制彈性輸液

泵（?種化療藥物給藥設(shè)備）。患者借助該彈性注射

除勞動(dòng)力成本上升這一主要驅(qū)動(dòng)因素之外，醫(yī)療成

泵可在家中接受治療，在使用該泵的前10個(gè)月內(nèi)，

本上漲還受其他因素影響。醫(yī)療機(jī)構(gòu)維護(hù)成本就是

可減少約496個(gè)住院日，節(jié)省近20萬美元。30

其中一個(gè)因素。德國正在逐漸關(guān)閉其設(shè)于農(nóng)村地區(qū)/

社區(qū)的小型醫(yī)院，轉(zhuǎn)而開設(shè)提供基本醫(yī)療服務(wù)的診

此外，醫(yī)療機(jī)構(gòu)也在進(jìn)行技術(shù)投資，以加快對慢性病的

所。需要接受更專業(yè)醫(yī)療服務(wù)的患者將被轉(zhuǎn)送至可

診斷速度，并降低相關(guān)治療成本。臺灣中國醫(yī)藥大學(xué)附

提供更全面醫(yī)療服務(wù)的大型醫(yī)院。23

屬醫(yī)院于2022年將智能微生物檢測系統(tǒng)應(yīng)用于臨床

實(shí)踐。該人工智能工具從實(shí)驗(yàn)室樣本中識別出致病病

人口老齡化推動(dòng)對長期護(hù)理的需求增加，隨著壽命

原體僅需一小時(shí)，而標(biāo)準(zhǔn)檢測需要72借肋使用該

的延長，癌癥和阿爾茨海默氏癥等年齡相關(guān)的疾病也

工具，可減少25%的抗生素成本，并降低患者死亡率。

隨之增加，所有這些因素均導(dǎo)致醫(yī)療成本上升。比利時(shí)、

丹麥和芬蘭的平均預(yù)期壽命約為80歲，因此這些國家

對慢性病治療的長期護(hù)理需求日益增長。24這幾個(gè)國

以色列特拉維夫的謝巴醫(yī)院正在使用一種人工智能工

家是經(jīng)合組織（OECD）中少數(shù)幾