羅蘭貝格：以人為本，人工智能助力醫療體系科學發展（附下載地址）

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在中國經濟增長放緩的背景下，人口老齡化、醫療健康消費升級正在推動醫療支出持續、顯著增長。醫療需求總量巨大，在結構上呈現出多樣化、多層次、個性化、動態化等特征。雖然醫療供給總量在增加，但醫療資源分配不均衡、結構不合理。總體而言，供給與需求在總量上暫未達到平衡，在結構分布上存在嚴重錯配。

針對上述問題，倡導價值醫療、優化資源配置，正在成為醫療行業發展趨勢。醫療衛生系統在向以人為本的整合型醫療衛生服務體系演進，力求實現“無處不在的醫療”、“全生命周期關懷”及“精準醫療”。醫療健康服務在逐步引入數字化技術，從滿足基礎功能需求向提升個性化、智能化診療服務體驗發展。其中，人工智能技術已在醫療行業進行諸多探索，未來將呈現巨大應用發展潛力。

當前，盡管醫療行業通過人工智能技術驅動服務提質增效的需求迫切。然而，醫療與人工智能依然需要不斷融合，以形成多樣的發展模式。醫療人工智能的發展必將從目前的技術、工具驅動向以價值醫療為核心的端到端解決方案演進，基于此核心觀點，白皮書對醫療AI各參與方提出了業務發展建議。

主要觀點

緩解醫療供需矛盾，AI不可或缺

中國醫療健康行業的核心痛點在于供給與需求之間的不匹配。醫療體系正處于以人為本的整合式服務趨勢之下，醫療服務、醫療保障、藥械生產及流通體系正在不斷變革。 AI將促進醫療服務提質增效、降本增益、模式創新，推動醫療體系各方的變革。醫療專家的不斷投入、高質量標準化的數據、領先的AI技術將是醫療AI發展的核心要素。

AI將賦能醫療服務提供方診前、診中、診后全流程

AI與醫療服務結合，在診前、診中、診后各個環節演化出豐富的應用場景，能夠實現多方面價值，包括提高服務質量、提升患者體驗、節約醫療成本、強化醫院運營管理等。AI將實現醫療服務的線上線下一體化，將從疾病治療拓展到主動式健康管理，助推各級醫院實現一致的、精準的、體驗良好的健康管理服務，真正實現無處不在、全生命周期的醫療服務體系。

臨床輔助決策系統未來在基層醫院與三級醫院應用前景廣泛

將按照從全科到?？?、從工具到平臺的方式進行演進，與臨床進行深度融合。對于基層醫院，AI輔助診斷能夠有效減少醫生的誤診、漏診情況，提升醫生診療水平，提高醫療服務質量；對于三級醫院，AI可通過數據反饋推動診斷更規范合理, 提升醫生效率。

以“AI+大數據技術”為核心的個人健康管理平臺將成為關鍵

依托醫療體系，打通患者院內外全生命周期數據，實現主動式健康管理。人工智能將實現智能化疾病預防指導，對疾病和個人健康進行實時動態監測和評估，為用戶提供個性化行為干預，推動高質高效、低成本的康復護理、慢病管理等醫養服務，可降低疾病風險、防患于未然，為患者、醫院、醫保降低醫療費用支出。

AI將覆蓋藥品及醫療器械提供方的全價值鏈

AI在研發環節能夠縮短研發周期、降低研發成本、提高研發成功率；在生產環節能夠提質增效；在應用環節能夠加速臨床進程、輔助臨床策略

制定，促進精準醫學和個性化診療(如精準用藥)。

AI將成為支付方撬動整個醫療生態圈的重要助力

AI將幫助實現醫?？刭M、智能風控、減少欺詐等目標，促進支付方與醫療服務提供方及藥品、器械提供方形成新的協同關系，最終目標是以醫療價值為導向，提升醫療服務、藥品以及器械的質量水平并節約支出。

醫學自然語言處理和知識圖譜是醫療AI領域的核心技術

自然語言處理對于病歷結構化、實現虛擬助理和輔助診斷、挖掘文獻和臨床等證據中藥物與疾病的關系等應用至關重要；知識圖譜是臨床輔助支持系統的底層核心，是實現智能化語義檢索的基礎和橋梁，在疾病風險評估、智能輔助診療、醫療質量控制、醫學科研輔助、院管決策支持等智慧醫療領域都有著良好的發展前景。

提供涵蓋醫療產品、服務、運營的端到端解決方案將是AI供給方的發展方向

醫療AI供給方將從提供基于固定價格的通用性產品，向基于價值的個性化解決方案進行演進；將在政策驅動下從基于信息化預算獲取直接收入的模式，向在以人為本的趨勢下通過節省費用或數據變現進行價值創造

的模式以及C端收費模式演進；除了醫療需求方之外，會更加關注醫療健康生態圈的更廣闊市場。（原文來自皮匠網，關注“三個皮匠”微信公眾號，每天分享最新行業報告）