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1、2024 年度中國醫生數字生活調研報告從臨床決策到技術賦能，全景觀察醫生數字生活 目錄010203研究方法.1醫生線上行為概覽.32.1 醫生線上學習平均時長的變化.32.2 醫生線上醫學活動用時分布.42.3 醫生對醫學內容類型的選擇偏好.52.4 醫生對醫學內容形式的選擇偏好.62.5 線上醫學活動設備的選擇.92.6 醫生對臨床決策輔助工具的強依賴性.10數字營銷策略：循證為基、安全為本、指南驅動.113.1 集采下醫生原研藥的處方選擇密碼.113.2 新治療方案：臨床安全至關重要.123.3 成熟治療方案：薈萃分析+頭對頭研究的重要性.133.4 藥物首次處方的要點聚焦.153.5 醫

2、生選擇信息渠道的核心關鍵：權威性、中立性.173.6 新藥信息獲取渠道數量與渠道組合偏好.18 目錄0405醫生對 AI 醫療的認知度調研.204.1 醫療 AI 面臨從“潛力認可”到“臨床依賴”的跨越.204.2 城市層級與醫生 AI 認知關系研究.224.3 醫療 AI 邁進臨床價值驗證的關鍵窗口期.234.4 醫生 AI 工具選擇：多工具聯用與結果交叉校驗.244.5 醫療 AI 滲透率差異下的推薦策略.264.6 醫生 AI 學習時間投入情況.28科研需求：醫生科研的動機分層、時間困局與臨床價值回歸.295.1 醫生科研動機的“馬斯洛需求”.295.2 醫生科研時間投入情況.315.3

3、 醫生科研種類選擇：實用性、可及性、時間效率交織決策.32 目錄政策技術雙驅動下，患者管理與科普的走勢.336.1 醫生科普參與：常態化輸出成趨勢.336.2 分層視角下科普患教內容形式偏好.356.3 科普場景下公益屬性與個人職業成長訴求的共生特征.366.4 科普患教工作推進需分層破局.376.5 線上患者管理難題待解.38DRG/DIP.改革下的雙重挑戰.397.1 DRG/DIP 醫保支付改革對醫院財務沖擊顯著.397.2 政策驅動下，醫生的工作量與收入變化.407.3 醫生的執業困境與改善建議.410607如需就本報告針對特定?？祁I域數據進行定制化分析，歡迎通過以下郵箱與我們的調研團

4、隊取得聯系：medlive_1一、研究方法本報告采用線上問卷方式，共收集 n=4,024 份問卷，結合定量研究+定性研究，分析醫生在臨床、科研、AI 技術等方面的行為、態度，具體樣本分布如下：城市級別比例分布醫生職稱分布比例.%.%.%.%高級職稱（正高）高級職稱（副高）中級職稱（主治）初級職稱（住院）.%.%.%醫院等級比例分布三級醫院二級醫院一級及其他山東 天津 上海 海南 廣西 廣東 湖南重慶江西 福建浙江江蘇湖北安徽河北北京河南山西云南 貴州 陜西 寧夏 內蒙古 新疆 甘肅 青海 四川 遼寧 吉林 黑龍江.%.%.%.%.%一線新一線二線三線四線及以下西藏2醫生科室分布腎內科消化科急診

5、/重癥普通外科兒科呼吸科腫瘤科內分泌科神經內科心血管內科醫生分類定義說明 頭部醫生 一線、新一線、二線城市，二三級醫院，高級/副高級職稱醫生 腰部醫生 一線、新一線、二線、三線城市，二三級醫院，中級職稱醫生；四線及以下城市/縣域，中級及以上職稱醫生 基層醫生 基層：除頭腰部醫生外，其他醫院所有醫生城市級別說明本次報告中，將城市按照一線、新一線、二線、三線、四線及以下進行分類。分類參照第一財經 新一線城市研究所發布的中國城市商業魅力排行榜進行分類，它基于商業資源集聚度、城市樞紐性、城市人活躍度、生活方式多樣性和未來可塑性等因素對城市進行排名。*示例：一線：北京、上海、廣州、深圳新一線：成都、杭州

6、、重慶、武漢3.年年年醫生線上每周學習時長（單位：小時）二、醫生線上行為概覽2.1.醫生線上學習平均時長的變化線上每周 14.1 小時的學習時長，反映出醫生是一個高強度學習群體，需要不斷更新自己的醫學知識體系；線上時間占比 63.4%，反映出線上化學習已經成為醫生最主流的學習場景。而隨著新的數字化技術（如大語言模型）的發展和應用，估計未來會進一步加強線上化學習的優勢，拓寬醫學活動的范圍和深度。醫生的線上行為本質是【注意力爭奪戰】，臨床工作忙、時間碎片、注重臨床證據，決定了醫學內容的權威性、精準性、高效性，從而達到“內容臨床價值-時間成本”的平衡。線上時間占比63.4%線上學習憑借其便攜性與高效

7、性優勢，已成為醫生群體獲取醫學信息的核心渠道。數據顯示，2024 年醫生整體學習時長呈現小幅下滑趨勢，這一現象或與 2024 年下半年醫療行業反腐政策明確實施后，學術交流隨著合規化學術活動的有序恢復與多元化展，線下學術會議、研討會等傳統交流形式的參與度顯著提升有關?？陀^上對線上學習時間形成一定分流效應。4.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%線上專業知識交流線上獲取醫療資訊，輔助臨床決策線上醫學會議線上醫學繼續教育/培訓課程線上試驗數據整理與論文撰寫線上問診線上患者管理線上科普教育調研結果顯示，醫生在線上專業知識交流（69.3%）、線上獲取醫學資訊輔助臨床決策（68.5%）、線上

8、醫學會議（57.8%）、線上醫學繼續教育/培訓（50.8%）4 項醫學活動中用時最多。而論文撰寫（10.2%）、線上問診（9.8%）、線上患者管理（5.5%）、線上科普教育（5.1%）花費的時間相對較少。從調研結果來看，醫生的日常醫學活動主要圍繞提升臨床能力和更新個人醫學知識體系展開。與同行交流（如病例討論）、跟蹤最新醫學進展（如醫脈通等專業平臺獲取醫學信息）、集中專題討論（如線上會議）等方式，已經成為醫生獲取醫學信息的主要手段，不僅有助于醫生提升自身的專業素養和臨床能力，還能促進醫學知識的傳播與更新。2.2.醫生線上醫學活動用時分布5.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.

9、%指南共識文獻解讀病例解讀醫學會議亮點/重點總結醫療藥品/器械相關內容患教科普內容醫療政策相關內容醫療相關社會新聞專家傳記醫學內容偏好2.3.醫生對醫學內容類型的選擇偏好指南共識（87.7%）需求遙遙領先，反映出醫生對證據強、權威診療規范的依賴。文獻解讀（59.6%）與病例解讀（46.2%）占比靠前，反映出醫生對自己擅長治療領域的前沿進展追蹤、同行經驗分享的雙重需求。而患教科普（11.8%）、政策解讀（7.4%）等，或因與醫生的直接工作關聯較弱，占比較低。專家傳記（1.4%）、醫療社會新聞（3.1%）占比靠后，反應醫生對行業動態或個人故事興趣有限。但綜合來看，除“指南共識”明顯剛需外，用戶對內

10、容的需求呈現分散化特征。這意味著多元化內容組合相較單一形式更易受到青睞，建議在內容供給上避免依賴單一內容呈現，注重不同類型內容的有機結合與系統化整合?；谝陨戏治?，醫生的內容需求呈現顯著的“金字塔結構”：以指南共識為塔基支撐臨床決策，文獻病例為中堅驅動知識迭代，會議總結等內容為塔尖滿足細分場景。62.4.醫生對醫學內容形式的選擇偏好醫生內容形式偏好呈現出“深度性、可視化、高效性、實用性、多樣性”特征，建議以系統化系列課程視頻與高效圖文為核心，以 3D 動畫和課件資源為輔助，構建多維度醫學知識獲取體系，以滿足醫生在繁忙工作中的多樣化學習需求。同時，用戶選擇整體呈現出均勻分布、長尾分布特點，對于內

11、容形式創新而言，應根據內容特點、受眾特點，結合動畫、圖片、圖表、文字、直播、互動等多種元素的內容形式，從而能夠更加生動形象地呈現復雜的醫學知識，提高信息的可讀性和易理解性。.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%專家授課視頻文字+圖表醫學 D 動畫漫畫、插畫形式醫學課件、資源專家會議報告短視頻直播形式純文字形式音頻形式醫學內容形式偏好視頻形式主導圖文形式仍是剛需課件資源價值顯著專家授課視頻（49.7%）和醫學3D動畫（44.7%）是醫生最偏好的視頻內容類型，表明系統化、可視化的學習內容需求強烈。短視頻（14.3%）占比偏低，可能因為內容深度不足。簡單圖文（文字+插圖

12、，49.6%）幾乎與視頻并列第一，說明醫生需要快速獲取信息、便于查閱的內容。漫畫/插畫（34.5%）占比中等，可能更適合科普。PPT/PDF 課件資源（31.8%）需求明確，作為重要的學習資源，被醫生重視。7醫生希望哪些內容 3D 動畫呈現內容權重分數人體解剖結構 8310疾病發生機制&藥物作用機制 6703人體功能活動及運轉機制 5178手術操作類2978.研究方法：內容權重分數=（排序樣本數*排序權重）排序權重為：排序第 1（3 分）排序第 2（2 分）排序第 3（1 分）人體解剖結構（8310）：占據絕對優勢，遠超其他主題，表明 3D 可視化對三維結構的展示需求極高（如器官、細胞、分子的

13、三維建模）。疾病發生機制&藥物作用機制（6703）：疾病的發生機制和藥物的作用機制是醫學研究和臨床治療中的關鍵內容。3D 動畫可以將微觀的病理過程和藥物作用動態地展示出來，使復雜的生物化學過程更加直觀。這種形式不僅有助于醫生學習和教學，還能用于向患者解釋治療原理。如通過 3D 可視化展示疾病的病理變化（如腫瘤生長、炎癥擴散）。人體功能活動及運轉機制（5178）：表明動態生理過程醫學知識（如血液循環、神經傳導）需要 3D 動畫輔助理解。醫脈通 3D 醫學動畫部分作品展示醫脈可視：https:/11三、數字營銷策略：循證為基、安全為本、指南驅動3.1.集采下醫生原研藥的處方選擇密碼集采下影響醫生處

14、方原研藥的因素選擇占比歸因患者病情復雜、危急50.3%藥物臨床效果仿制藥癥狀控制不佳時48.4%藥物臨床效果從自身的臨床經驗感受來看，原研藥優于仿制藥44.8%藥物熟悉度患者主動要求時36.2%患者主動要求從其他醫生的臨床經驗分享來看，原研藥優于仿制藥28.0%參考同行臨床經驗原研藥有持續的學術研究產出和病例分享課程22.4%循證證據+教育支持關鍵詞：醫生的臨床決策路徑：藥物臨床效果+.藥物熟悉度+.醫患共同決策.。藥物臨床效果是醫生臨床決策的首要驅動力，原研藥憑借其可靠的循證證據，在病情復雜、危急、仿制藥控制不佳等醫療場景下，會更加贏得醫生青睞。除此之外，醫生長期積累的用藥經驗，對某一藥物會

15、更加熟悉，如不良反應、副作用、劑量選擇等方面，也會影響醫生的處方決策。最后，患者積極參與到診療決策中，也會對醫生的處方行為產生一定影響。12通過上述分析可以看出，臨床安全（61.4%）、病例分享（51.0%），是醫生目前最迫切需求的內容，占比顯著高于其他選項，一定程度上反應出醫生更加關注如何將新治療方案安全、有效地應用于患者。而研究設計和臨床結果次之，說明醫生對新治療方案的循證證據的高度重視?；谏鲜龇治?，新治療方案在進行學術推廣時，應先解決臨床實際問題為核心，輔以臨床結果數據支持，按照如下路徑進行：臨床安全循證證據機制解釋學術討論，逐漸遞進，滿足醫生臨床的核心需求。具體內容策略建議：a)安全

16、為本，針對較為嚴重的不良反映，制定專家共識、專家建議；b)療效為基，研究方案和研究結果解讀，應強調方案的先進性，結果的穩健性；c)機制為翼，通過機制研究進一步闡明藥物的療效性和安全性；d)通過科室會、病例討論會，推廣新治療方案的臨床實踐經驗。e)多元角色協同提升內容價值：盡管頭部專家與中青年學者的討論內容在單項選擇占比中排名靠后，但二者在專業權威性與實踐創新視角上的差異化價值，仍與醫生群體對復合型知識結構的需求形成潛在呼應。建議構建不同學術角色深度參與的內容生態，通過頭部專家解讀與中青年學者分享一線實踐經驗的有機結合，形成兼具權威性與實用性的內容供給體系，從而有效滿足醫生群體對專業內容的多元需

17、求并增強信任度。3.2.新治療方案：臨床安全至關重要對于新治療方案的內容選擇實際臨床應用中的不良反應或并發癥61.4%治療案例分享51.0%與該方案相關的立題、研究設計、患者入組信息43.2%研究數據或匯總盤點38.6%作用機制等基礎研究37.5%頭部專家的評價28.4%中青年學者的討論17.2%133.3.成熟治療方案：薈萃分析+頭對頭研究的重要性成熟治療方案的內容獲取期望薈萃分析+頭對頭研究46.8%劑量調整/個體化用藥經驗（病例）43.1%該方案在疑難案例中的使用41.0%該方案與新藥的組合/序貫策略（病例）40.0%該方案在新領域中的應用探索38.7%該方案相關研究的立題、研究設計、患

18、者入組信息34.2%作用機制的深入解析32.8%通過上述分析可以看出，薈萃分析/頭對頭研究（46.8%）是醫生最為關注的內容，建議可以定期匯總成熟方案的 Meta 分析、真實世界研究，吸引醫生的注意力，但同時也應注意識別研究的質量；劑量調整/個體化用藥（43.1%）、疑難案例中的使用（41.0%）緊隨其后，反映臨床實踐中醫生對精準化治療和復雜場景落地的迫切需求?；谏鲜龇治?，成熟治療案的內創作應以不斷更新的循證證據和個體化治療為核心，同時探索成熟方與新療法、新場景的結合，延長其生命周期。相較于新治療方案，成熟方案可通過持續的證據更新、實用的臨床工具，以維持其競爭力。具體內容策略建議：a)提供藥

19、品在細分亞組患者中的循證證據；b)定期匯總成熟方案的 Meta 分析、真實世界研究；c)搭建疑難病例數據庫，借用 AI 技術挖掘臨床問題；d)探索結合新療法、增加新適應癥的可行性等研究；e)發起個體化用藥專題討論會，邀請專家分享用藥經驗、疑難病例診療經驗。14由于醫生對新治療方案的處方經驗相對較少，所以其核心需求是圍繞臨床應用展開，對藥物的用藥劑量、不良反應處理等會非常關心，其次才是對研究方案和臨床證據的解讀；而成熟治療方案，由于醫生對其臨床應用已經非常熟悉，反而更加關注成熟方案的最新進展和薈萃分析，其次是個體化用藥和疑難病例的應用。新治療方案成熟治療方案新藥安全性藥物頭對頭比較研究方案+臨床

20、結果解讀個體化用藥+疑難病例處理核心需求支撐需求作用機制+學術交流結合新療法、新場景的探索深層需求20四、醫生對 AI 醫療的認知度調研4.1.醫療 AI 面臨從“潛力認可”到“臨床依賴”的跨越醫生對 AI 熟悉度選擇占比非常熟悉4.4%比較熟悉43.3%聽說過，但不是很熟悉45.8%完全不熟悉6.5%淺層認知應用級認知深度認知4.4%43.3%52.3%醫生對AI技術的認知漏斗-淺層認知：用戶僅停留在信息接收階段。-應用級認知：用戶已進入實際使用階段。-深度認知：技術先驅，主導 AI 的落地和應用。根據創新擴散理論，醫生可以大致概括為類群體技術先驅，主動探索AI應用，可能主動推動AI技術在醫

21、院的落地和應用可能試用過AI產品，了解AI技術潛力，但需AI技術繼續證明自己的潛力偏保守謹慎，可能需要一定的推力才會嘗試抵觸AI技術變革，可能因年齡、習慣或資源限制等因素排斥AI應用創新者早期采用者晚期大眾落后者.%.%.%.%244.4.醫生.AI.工具選擇：多工具聯用與結果交叉校驗大模型名稱選擇占比DeepSeek77.4%包46.8%手機語音助手（如蘋果 Siri，華為小藝，小小愛）34.7%Kimi29.4%Chat-GPT25.6%AI 生成圖片工具21.6%文心一言20.2%從未在日常生活中使用過 AI 工具8.9%注：由于調研初期未加入 DeepSeek 選項，僅在調研后期增加了

22、該選項，最終接收到問卷的 532 人，412 人勾選了DeepSeek 選項，以此估算 DeepSeek 大致的使用率在 77.4%。除手機語音助手外，排名 TOP3 的大模型分別是 DeepSeek、包、Kimi。DeepSeek 作為一個國民級大模型產品，其核心能力在于擅長推理，能夠解決復雜問題，但長文本處理能力弱，適合專業人士使用；包作為抖音旗下的產品，支持多模態，綜合能力較強，也非常輕量化，適合普通用戶使用；Kimi 的能力勝在RAG，長文本處理能力強，對中文理解也比較好。我們對參加調研的 12 名醫生進行了電話回訪，進一步了解到，醫生主要針對其不熟悉的疾病、癥狀、藥物不良反應、最新診

23、療方案等，通過大模型提供思路，而不會完全采信大模型的結果，同時會借助多個不同大模型生成的結果進行互相校驗。25醫生使用 AI 工具數量選擇占比1 款 AI 工具31.4%2 款 AI 工具32.0%3 款 AI 工具18.2%4 款 AI 工具5.8%5 款 AI 工具1.8%6 款 AI 工具0.9%7 款 AI 工具0.1%通過調研，32.0%的醫生使用 2 種 AI 工具，18.2%醫生使用 3 種 AI 工具，超過半數醫生都會綜合使用多個大模型工具，從側面反應了單一大模型很難獨立滿足醫生的所有需求，同時，醫生也需要不同大模型生成結果進行互相校驗。264.5.醫療.AI.滲透率差異下的推

24、薦策略結合醫生對 AI 技術的應用展望，接下來我們想從【AI 醫療場景滲透】與【AI 投資】2 個維度進一步分析當前 AI 技術的發展。根據調研結果，AI 技術在醫療場景上的應用滲透率存在明顯差異，輔助診斷（48.1%）慢病管理（47.6%）病歷生成（39.3%）治療方案推薦（34.8%）醫學影像（24.5%）。在日常醫療工作中，醫生面臨著大量患者和復雜病情，準確快速的診斷是關鍵。尤其在資源有限的基層醫療機構中，AI 輔診能夠有效提升醫療服務水平。而病歷生成、患者管理等場景，需要占用醫生日常大量工作時間，增加了工作負擔，甚至出現病歷書寫不規范、隨訪不及時等情況，隨著 AI 技術的滲透，其應用前

25、景非常廣闊?；卺t療大數據輔助診斷監測患者健康狀況，進行慢病管理根據患者自述及過往醫療數據自動生成病例文檔根據患者狀況給出推薦藥物并定制個性化治療方案通過機器學習算法生成更準確的醫學影像.%.%.%.%.%27AI賽道投資事件數量（個）AI賽道投資金額（單位：億）1.盡管當前 AI 醫療應用整體處在期望膨脹期，但不同細分醫療場景的發展明顯不均衡，滲透率存在明顯差異，輔助診斷、患者管理滲透速度更快。2.從投資角度看，頭部效應加劇。2024 年單筆投資額同比激增96.6%，或反映出資本正向經過驗證的良好商業模式的龍頭企業集中，而早期項目或融資更難，投資人將更關注 AI 技術帶來的臨床價值轉化效率（

26、QALYs，質量調整生命年）。AI 賽道近 8 年投資趨勢數據來源：it 桔子284.6.醫生 AI 學習時間投入情況時間范圍（周學習時長）選擇占比人群類型0-2 小時17.5%基礎學習者3-6 小時32.9%常規學習者6-10 小時38.8%深度學習者11-15 小時10.9%技術先鋒整體來看，醫生愿意投入 AI 學習平均時長在 6小時/周，學習意愿中等。10.9%醫生學習時長在 11-15 小時，存在高強度學習需求，推測可能與他們對 AI 技術的深入探索需求有關，建議針對該部分群體快速推進跟【AI 科研、AI醫學信息獲取、AI 輔助診斷、AI 繪圖、AI 數據分析】等相關課程；針對 17.

27、5%的 0-2 小時的基礎學習者，建議可以適當錄制直播課程、發布公眾號文章，內容可以有趣、簡短為主，以增加對 AI 技術的認知。29五、科研需求：醫生科研的動機分層、時間困局與臨床價值回歸5.1 醫生科研動機的“馬斯洛需求”馬斯洛需求層次理論（生理安全社交尊重自我實現）在醫療科研場景的適應性改造：自我實現尊重需求社交需求臨床問題解決醫療價值創造行業影響力提升專業權威確立學術圈層融入合作網絡構建績效考核達標崗位維持+職稱晉升職業穩定性保障 生存需求+安全需求30科研目的調研數據呈現顯著的制度驅動型特征：職稱晉升（66.0%）占據絕對主導，凸顯現行醫療職稱體系對科研行為的核心導向作用，反映醫生群體

28、將科研視為職業進階的剛性需求；行業影響力（38.4%）與績效考核（38.0%）形成雙輪驅動，二者差距微乎其微，體現醫生在職業發展中既注重個人學術地位的提升（影響力），也受限于機構考核指標（績效）的現實壓力，科研動力呈現外部評價體系雙重綁定特征；解決臨床問題（31.2%）與個人興趣（30.8%）排名靠后，顯示科研目標與實際臨床需求的關聯度仍需加強，自主學術熱情有待提高。一方面，應優化職稱評審標準（如增加臨床轉化權重）、差異化設計考核指標，鼓勵科研與臨床更好的結合。另一方面，也應同時培育多元科研動力，減少對單一制度驅動的依賴。2023年，“十四五”衛生健康標準化工作規劃發布，核心措施：將臨床問題解

29、決納入三級醫院考核指標 建立臨床需求-科研立項-成果轉化快速通道 落地進展：2024 年在 50 家國家醫學中心試點.2024 年浙江/廣東試點臨床成果替代論文 允許醫生用 3 例疑難病例解決方案替代 1篇 SCI 論文（部分機構先行）。隨著政策向臨床與科研的平衡點不斷調整，職稱導向科研與臨床實際需求的脫節問題只是時間問題。.%.%.%.%醫生科研的主要目的分布職稱晉升增加行業影響力績效考核或醫院任務/要求解決臨床問題個人興趣315.2 醫生科研時間投入情況數據顯示，醫生科研時間占比呈現頭部醫生（26.1%）腰部（24.9%）基層（22.1%）的梯度差異，凸顯群體價值認知分化：頭部醫生因職稱晉

30、升與學術影響力構建維持較高科研投入；受基層職稱評審政策導向，醫生晉升呈現科普傾向強化，相較之下，基層醫生科研參與度相對低位。在職稱晉升核心驅動下，2023年以來多地政策將科普納入評審體系，促使醫生時間分配由臨床-科研二元結構向臨床-科研-科普三元模式轉變。26.1%24.9%22.1%頭部醫生腰部醫生基層醫生醫生平均科研占比.%325.3 醫生科研種類選擇：實用性、可及性、時間效率交織決策醫生科研種類選擇排序為臨床研究綜述撰寫基礎實驗生信分析，凸顯實踐導向與資源適配邏輯：臨床研究因直接服務診療、數據易獲取、職稱認可度高成首選；綜述憑借短周期成果產出特性，成為平衡科研任務與臨床工作的高效選擇；基

31、礎實驗受限于設備周期風險，生信分析受技術數據壁壘制約，二者優先級靠后?？傮w來看，反映出醫生對科研的實用性、資源可及性和時間效率的重視。臨床研究360.8.(指數)綜述撰寫142.4.(指數)基礎實驗127.2.(指數)生信分析57.1.(指數)臨床研究因與臨床實踐緊密結合、醫生更容易發現臨床未滿足的需求；未來應進一步加強對臨床研究的資源支持，例如提供研究設計指導、數據管理工具和多中心合作平臺，以提升研究質量和效率。生信分析的低選擇率表明，盡管其在精準醫學中具有重要價值，但技術門檻高、與臨床實踐關聯較弱仍是主要障礙。通過加強醫生的生信分析能力培訓，并開發更易用、更貼近臨床需求的分析工具，有望提升

32、醫生對生信分析的接受度和參與度。綜述撰寫則因無需實驗數據且發表周期短而受到青睞?；A實驗因技術門檻高、研究周期長，選擇傾向性較低。指數計算方法：總分=9657.6，第一名權重 1，第二名權重 0.8，第三名權重 0.6，第四名權重 0.4。33六、政策技術雙驅動下，患者管理與科普的走勢6.1.醫生科普參與：常態化輸出成趨勢科普參與度方面，2022-2024 年醫生患教科普參與率從 57.0%提升至 68.9%，2025 年醫生科普工作的參與度預計突破 80.0%。年年年預計中國醫生的患教科普工作開展情況患教科普開展比例患者管理開展比例.%.%.%.%.%.%.%.%346.1.1 科普工作從“

33、參與”階段正在全面轉向“質量效能”新階段省份./.直轄市文件名稱關鍵條款北京北京市深化衛生專業技術人員職稱制度改革實施辦法-作為第一作者，在省部級及以上科普期刊上公開發表與申報專業相關 2000 字以上的科普文章；或在省部級及以上的官方媒體發布與申報專業相關的科普作品（文字稿 2000 字以上，視頻不少于 5分鐘）；或完成與申報專業相關的局級及以上科普課題、科普項目且成果通過驗收（局級排名第1，省部級排名前 3，國家級排名前 5）；或獲得與申報專業相關的局級及以上科普獎項（局級排名第1，省部級排名前3，國家級排名前5）。（限提交一項）-科普作品可替代部分論文要求,明確納入業績代表作范疇 上海關

34、于深化上海市衛生專業技術人員職稱制度改革的實施意見（2023 年 9 月）-科普作品需為省部級以上期刊/官方媒體發布，文字 2000 字或視頻 5 分鐘廣東廣東省衛生健康委關于做好 2024 年度全省衛生健康專業技術人才職稱評審工作的通知-基層衛生人員晉升正高，需結合本專業臨床實踐經驗及當地群眾健康需求創作的普及率高、實用性強的科普作品福建福建省衛生系列高級專業技術職務任職資格評審實施意見-申報副高級職稱，需在省級及以上衛生健康行政部門政務微信或正式發行的期刊、報刊上公開發表本專業科普文章（或視頻）5 篇（其中獲得市廳級獎項 1 篇），每篇文章不少于 1200 字或每個視頻時長不少于 3 分鐘

35、（數據來源：根據網上公開信息整理）政策層面，健康中國行動 實施方案明確醫生科普責任，多地醫院將科普納入職稱晉升硬性指標，如北上廣浙等多地區的正高/副高晉升評審標準中要求晉升材料需包含 2 年以上的科普工作記錄，科普已不再是“加分項”，而是與臨床、論文并列的必選項。但值得注意的是，不同地區對科普的要求的細節差異，比如上海要求省部級期刊/官方媒體?？破展ぷ鲝摹皡⑴c”階段正在全面轉向“質量效能”新階段，可持續的科普實踐體系，形成臨床價值與科學傳播的協同效應至關重要。356.2 分層視角下科普患教內容形式偏好頭部醫生腰部醫生基層醫生文章第 1 名第 1 名第 1 名短視頻第 3 名第 2 名第 2 名

36、線上直播講座第 2 名第 3 名第 3 名音頻第 5 名第 5 名第 5 名醫患問答形式第 4 名第 4 名第 4 名疾病手冊第 6 名第 6 名第 6 名科普書籍出版第 7 名第 7 名第 7 名分層視角下，頭部醫生對線上直播的偏好高于腰部及基層醫生，不僅體現其依托個人影響力整合資源的能力，更折射出頭部醫生通過直播實時互動、拓展科普傳播廣度的深層訴求。醫生群體的科普渠道選擇，既受內容形式特性驅動，也與不同層級醫生的自身定位、傳播目標深度相關。綜合來說，在專業知識系統性輸出的線上患教場景中，相較于短視頻的“娛樂化”和“快節奏”特點，文章憑借內容深度承載優勢，成為醫生群體的.“基礎選擇”，其診斷

37、-用藥-康復的全鏈條敘事，能完整覆蓋疾病管理周期，以系統化專業內容滿足患者深度學習需求。但從大眾角度出發，短視頻仍是高流量傳播載體，醫生可以通過輕量化內容實現患者認知的 首次觸達。因此，建議醫生在科普患教的形式選擇上，構建 文章深度內容+視頻輕量化傳播 的互補雙軌機制，實現專業價值與傳播效率的動態平衡。366.3 科普場景下公益屬性與患者留存需求的共生特征醫生開展科普、患教的主要目的是選擇占比top5 科室公益為主，提高患者疾病認知76.80%個人品牌建立，提升知名度49.40%留存一批忠實患者，保證收入41.60%積累細分領域精準患者33.50%獲得更多新患者，增加收入23.10%收集患者診

38、療數據，有助于科研轉化18.30%醫生開展科普患教的最主要目的為公益目的，以提高患者認知為動力開展工作。建立個人品牌并提升知名度與留存患者這兩項，也是醫生開展科普工作時的主要考慮因素。相較于其他科室,兒科、血液科、肝病科、心血管內科、內分泌科醫生在公益選項的選擇比例更高，這些科室診治的疾病多為慢性病或需長期管理（如糖尿病、心血管疾?。?，科普教育能有效提高患者依從性，直接影響治療效果。其患者基數龐大且健康管理訴求明確，醫生群體更注重通過科普實現公益價值，因此該領域科普內容在整體醫學傳播中通常占據較高比重。收益也是醫生開展科普工作的主要目的之一，特別是皮膚性病科、整形外科、口腔科等科室的醫生，相較

39、于其他科室，這些科室市場化程度更高，更依賴患者復購或高附加值服務。心血管內科內分泌科腫瘤科兒科精神科普外科風濕免疫科婦產科腫瘤科皮膚性病科皮膚性病科皮膚性病科整形外科整形外科整形外科疼痛科整形外科精神科胸心外科胸心外科胸心外科泌尿外科血液科肝病科口腔科泌尿外科血液科口腔科口腔科肝病科39七、DRG/DIP.改革下的雙重挑戰7.1.DRG/DIP 醫保支付改革對醫院財務沖擊顯著40%的醫院在執行 DRG/DIP 后出現虧損，僅13.8%實現盈余，反映支付方式改革對醫院財務沖擊顯著，尤其是對于那些成本控制能力弱、管理粗放的醫療機構。建議院方可以加強醫院信息化系統建設、推廣臨床路徑管理縮短平均住院日

40、、對醫務工作者定期執行 DRG/DIP 培訓提升疾病編碼質量等措施。對醫院而言，DRG/DIP 支付改革，既是挑戰也是機遇，短期內虧損可能反映過往粗放管理模式的不可持續性，而長期來看，醫院通過管理能力上的提升，最終能實現患者、醫院、醫保三方共贏。執行DRG/DIP醫院營收變化虧損持平盈余其他（如不清楚、未執行）.%.%.%.%407.2.政策驅動下，醫生的工作量與收入變化整體來看，43.9%醫生出現了工作量增加，但收入卻穩中有降情況，或與當前醫療行業面臨的諸多挑戰有關。一方面國家正在穩步推進DRG/DIP 醫?？刭M、藥品集采、三明醫改等相關政策，對于依靠藥品加成提高醫生收入，已經行不通了；另一

41、方面，隨著人口老齡化加劇、社會肥胖現象嚴重，患有慢性疾病、復雜疾病的患者數量增多，導致心內科、內分泌科、腫瘤科、呼吸科、神經內科等科室的患者數呈現逐年增加趨勢。分開來看，21.6%醫生工作量增加、收入下降，或與醫院內部的薪酬結構調整或者醫療政策變化導致有關，長期處于這種狀態，醫生會對工作產生抵觸情緒，嚴重影響其工作積極性和職業成就感；26.2%醫生工作量減少、收入下降，工作量減少或與科室患者數減少、應用先進技術、醫院提升管理效率等因素有關，收入下降或與醫院整體的績效分配政策有關，長期處于這種狀態，醫生可能會感到自己的工作價值沒有得到充分體現，進而影響工作積極性和職業忠誠度。調研中，僅 12.1

42、%醫生工作量增加、收入增長，說明其所在醫院的薪酬體系相對合理，能夠充分激勵醫生的工作積極性。工作量增加收入減少收入增加工作量減少.%.%.%.%.%417.3.醫生的執業困境與改善建議.%.%.%否，沒有考慮過是，考慮中是，已經采取行動醫生職業具有高專業性、長培養周期、強監管限制及高壓工作環境，其職業流動性通常低于其他行業。近 6 成醫生愿意堅守崗位，但超1/3 群體處于職業動搖期，需警惕醫生流失風險。6.6%的醫生已采取行動，可能暴露區域醫療政策或醫院管理的深層問題。工作負荷、薪酬公平性、職業發展、醫患關系或是醫生執業環境的核心矛盾點。建議針對工作負荷大推進分級診療，合理分配患者流量；或者引

43、入 AI 技術減少重復勞動；針對薪酬公平性推進薪酬改革，探索“年薪制”提升收入穩定性；針對職業發展推進雙軌道晉升，分離臨床與科研晉升通道，減輕醫生科研壓力；針對醫患關系緊張醫院可加強安保措施、做好醫患溝通的透明性。是否考慮更換工作？42版權聲明與免責條款本報告由醫脈通獨立創作，版權歸醫脈通所有。未經書面授權，任何機構或個人不得以翻版、復制、轉載、發布等任何形式使用本報告，亦不得對報告內容進行篡改、刪減或進行有悖原意的引用。研究局限性說明受研究方法和樣本范圍的限制，本報告數據可能無法完全覆蓋中國臨床醫生數字化生活的全部場景。若您需將本報告作為策略參考依據，請結合實際情況審慎評估。醫脈通不對因使用報告內容引發的直接或間接損失承擔法律責任。關于研究與改進醫脈通長期聚焦中國臨床醫生的信息服務需求，基于平臺用戶數據深入洞察醫生數字化生活場景，致力于更全面地呈現醫生在臨床實踐及科研工作中的真實需求。受限于研究方法和數據維度，本報告難免存在一定局限性。未來我們將持續優化研究框架與分析過程，力求更精準地描繪中國臨床醫生數字化生活的完整圖景。合作聯系如需就本報告內容進一步溝通，或針對特定?？祁I域數據開展深度分析，歡迎隨時聯系您的客戶經理，或直接通過以下郵箱與我們聯系。調研團隊合作郵箱：medlive_感謝您對醫脈通報告的關注！期待與您共同探索更多專業價值。特別說明