2024年，中国医疗健康行业将面临数字化转型、人工智能应用等挑战

医疗IT指导委员会的组建与职责

组建一个由组织内各部门关键利益相关者构成的多学科医疗IT指导委员会，此委员会的主要任务是审查和更新技术优先事项，并指导所有与技术相关的决策。

AI诊断技术的应用前景

因为对诊断准确性、速度和工作效率的提升需求不断增长，预计到2025年，医疗机构对AI解决方案的采用率将增长60%，AI诊断技术将在医疗领域发挥越来越重要的作用。

技术性医疗公平与数字鸿沟的缩小

到2028年，60%的医疗卫生机构将优先考虑支持“技术性公平”的技术合作伙伴关系，以缩小数字鸿沟，并认识到健康作为社会的重要影响因素。

医院可持续性和现代化投资的增加

医疗行业云的应用趋势

IDC预测：医疗健康行业2024年十大预测

IDC对未来医疗健康行业的预测揭示了行业发展趋势，包括生成式AI投资、医疗机构与保险公司一体化、AI医疗无处不在等。

个性化健康数据平台的发展前景

预计到2028年，个性化健康数据平台将为中国50%的受保患者提供支持，为医疗机构和生命科学公司构建更准确的医疗过程模拟。

到2028年，居家医疗患者人数将增加一倍，这将推动对依赖于技术支撑的综合医疗计划的投资增长50%，以解决患者安全、人力短缺和医疗可及性问题。

采用自上而下、自下而上的GenAI框架，建立一个由治理系统、智能架构、负责任的AI政策和精心策划的临床数据池组成的基础模型，提高GenAI工具的准确性、适应性和可 性。

医疗组织获取技术的思考方式转变

医疗组织不应只关注购买IT技术，而应利用前所未有的技术进步重新构想未来的医疗卫生服务模式。

数据战略的重要性

医疗健康行业必须定义其数据战略，以满足患者和医护工作者日益增长的期望，并跟上不断发展的技术。

医疗卫生机构在快速迭代的IT技术升级面前，应从采用行业云解决方案到投资GenAI，重新思考支付模式，关注公平性和可持续性。

案例：构建跨部门合作，提升医疗IT决策质量

因为医疗技术的不断进步，AI诊断系统在提高诊断准确性和效率方面展现出巨大潜力。某地级市医院引入了AI辅助诊断系统，该系统通过对海量病例数据进行深度学习，实现了对常见疾病的快速、准确诊断。自系统上线以来，诊断准确率提高了15%，医生的工作效率提升了20%，有效缓解了医生工作压力，提高了患者满意度。

为了缩小数字鸿沟，某城市社区卫生服务中心引入了远程医疗技术。通过为偏远地区患者提供在线咨询、预约挂号等服务，有效解决了当地医疗资源不足的问题。据统计，自远程医疗服务开展以来，患者满意度提高了30%，医疗资源利用率提升了25%。

在医疗行业云的助力下，某大型医疗集团实现了全集团范围内的数据共享和协作。通过搭建统一的云平台，医生、护士、行政人员等可以随时随地访问所需信息，提高了工作效率。此外，云平台还支持远程会诊、病例讨论等功能，进一步提升了医疗服务的质量和效率。

通过以上案例，可以看出，在医疗健康行业数字化转型过程中，AI技术的应用正在改变着医疗服务的模式，提升效率，优化患者体验，同时也为医疗机构带来了新的发展机遇。在未来，因为技术的不断进步，医疗健康行业将迎来更加广阔的发展空间。