AI 时代医疗保健业-科技注入，赋能医疗创新与患者关怀

AI 时代的 医疗保健业科技注入，赋能 医疗创新与患者关怀IBM 商业价值研究院 | 研究简报序言全球医疗保健行业的重要性超乎我们的想象。在许多国家，医疗保健行业是最大的就业支柱，但其正面临着一系列严峻的考验：人口老龄化、服务需求激增、成本上升、劳动力短缺以及治疗复杂度增加。医疗保健高管将 AI 视作破局之钥，助力重塑后台运营和一线诊疗，实现全面转型优化。医疗保健高管们聚焦 AI 如何提效增能、改善疗效。77% 的医疗保健负责人认为，AI 已在竞争中显现清晰且可量化的优势；另有 69% 则预计，未来三年，AI 将大幅拉动组织财务业绩。面向患者的应用（如诊断系统与治疗建议等）备受关注，但优化后台工作流程，同样是推动医疗行业降本、增效、提升整体生产力的隐形引擎。智能体 AI 已在关键环节展现潜能，推动医疗系统革新：从自动化临床编码，到管理候诊名单，再到简化出院流程，智能体 AI 正在重塑医疗保健体系。在一些用例中，AI 已将人工验证的时间从数月缩短至短短数小时。这样一来，医疗保健人员就可以专注于最重要的工作：病患关怀。1当医疗保健体系将 AI 融入临床与管理，如何建立利益相关方的信任，成为关键前提。众多医疗保健组织借助宣传与案例分析，向公众展示 AI 如何赋能医护人员、提供优质医疗服务，从而有效消除患者顾虑。在 AI 的融合之路上，各组织以审慎而前瞻的姿态，持续推动医疗体系的革新与重塑，不仅有效应对日益增长的医疗服务需求，更赋能医护人员，从而提供优质患者关怀。IBM 有幸携手全球顶尖医疗组织，共同探索未来医疗保健之路。同时，IBM 结合在 AI 和咨询方面的市场优势，深刻洞察到：先进科技与人类智慧携手共进，将造福社会发展。 Andrew S.Cohen 全球医疗保健和生命科学负责人 IBM Consulting2AI 时代的医疗保健业3AI 时代的医疗保健业摘要AI 的临床价值，通过早期诊断与健康监测逐步兑现。四成医疗保健高管表示，已在住院患者监测和健康风险预警环节应用 AI。未来三年，AI 与智能体 AI 有望在这一领域全面落地。69% 的医疗保健高管相信，AI 将提升机构韧性，助力其应对临床需求变化，并在未来的公共危机发挥关键作用，显著加快响应速度。AI 已成为医疗保健机构的效能倍增器，驱动人力资源配置的范式转型。34% 的高管预测，推广生成式 AI 与智能体 AI ，将推动 AI 跨科室、跨院的多学科团队协作，从而提升效率。AI 打破繁琐行政，释放更多医患交流时间。在后台流程应用 AI（如自动化理赔），医护人员能够将更多精力投入患者关怀。目前，34% 的医疗保健高管已在财务与预算管理中应用 AI；67% 的高管已预见 AI 在理赔协调与理赔合规方面的巨大潜力。4AI 时代的医疗保健业单从降本角度来看，医疗保健堪称 AI 最大受益者之一。以美国为例，广泛应用 AI，有望降低医疗开支。其通过提升效率、优化诊断与资源整合，每年将节约 2000 至 3600 亿美元医疗成本。2 如此庞大的潜在红利，推动医疗保健领域加速应用 AI。2024 年，美国已有 43% 的医疗保健组织开始部署或扩展 AI 应用。3 然而，医疗领域的 AI 应用多数还停留在初级阶段，临床落地更是尚处起步。医疗保健领域 AI 推广步伐缓慢，主要受限于其特殊性：监管繁复、患者安全担忧，以及数据安全与隐私挑战。但 AI 在医疗保健领域日益发挥其变革潜力，行业负责人也紧跟步伐，积极推进 AI 应用，借 AI 增强人力、简化常规流程，并探索全新的医疗服务路径。未来前景展望： 医疗保健中的 AI 红利在《AI 时代的行业转型》系列洞察中，IBM 商业价值研究院（IBM IBV）于 2025 年 5 月至 6 月间，对美国、英国、印度和新加坡的 102 位医疗保健行业高管展开调研。调研显示，AI 已应用于多个重要临床与行政环节，且应用规模持续扩大（见图 1）。未来三年，医疗保健行业的 AI 应用增长率有望实现“倍增式”提升（见图 2）。39% 的医疗保健高管表示，其所在组织已全面部署或正在推广住院患者监测系统，这类系统能针对患者健康问题提供早期预警。5AI 时代的医疗保健业图 1AI 技术在医疗保健领域的主要应用Figure 1Use casesWhere healthcare organizations are now implementing and plan to implement AI住院监测可穿戴健康监测设备18%37%2025202835%7%33%7%26%AI 借助可穿戴健康监测设备，能够监控患者健康状况，以便及时发现异常并预警医护人员。人群风险分层预测分析AI 能够综合天气、出行和人口密度等数据，预测流行疾病趋势。从而辅助预防疾病与资源调度。诊断疾病诊断利用 AI 算法，能够更快、更精准地分析医学影像（如 X 光、MRI、CT），从而实现癌症、肺炎、脑部异常等疾病的早期检测。深度学习模型能够识别特定疾病模式，提升诊断精准度。多学科团队协作虚拟健康助手AI 赋能虚拟助手，助力其全方位服务患者，解放医护人员的宝贵时间。虚拟助手能够为患者提供用药提醒、症状监测和医疗建议，并给予患者情感关怀。此外，其能够自动化处理常规行政任务，显著提升了医疗系统运营效率。5%2025202820252028202520286AI 时代的医疗保健业图 2未来三年，医疗保健行业的 AI 预期增长率 在临床一线，AI 广泛应用于患者监测与生命体征预警，帮助医护人员及时发现异常。39% 的医疗保健高管表示，其所在组织已全面部署或正在推广住院患者监测系统，这类系统能针对患者健康问题提供早期预警。展望未来，超过三分之二（69%）的高管相信，AI 能够快速适应临床需求的变化，满足患者的个性化需求。同时，高管们也对 AI 在公共卫生危机中的响应速度寄予厚望。Figure 2Rate of AI growth in healthcare organizations expected during the next 3 years. 38%增长2025202858%20%7AI 时代的医疗保健业全球医疗服务需求激增，预计到 2030 年，医疗保健行业的人才缺口将高达 1800 万。4 医疗保健高管计划大力推进 AI 项目，通过大规模应用 AI，分担繁琐的行政任务，缓解人手不足，从而释放医护人员的时间与精力，专注患者关怀。以生成式 AI 为例，其可用于创建病历，自动记录手术情况并撰写术后护理说明。在此基础上，智能体 AI 还能推送医嘱，并追踪患者查看病历的方式和频率。行业高管致力于探索，如何将智能体 AI 融入临床工作，并相信这一技术将在短期内迎来大规模的应用（见图 3）。三分之一（34%）的医疗保健高管预测，AI 能够推动跨科室、跨院的多学科团队协作，优化人力调配，从而提升效率。AI 或将成为填补医疗人力短缺的关键手段67% 的医疗保健负责人认为，AI 最具突破性的价值将体现在两大维度：重构支付方与服务方之间的协同生态，以及构建完整、可追溯的智能理赔体系。8AI 时代的医疗保健业AI 在后台运营中的应用，已充分显示其变革医疗行业运营模式的潜力。三分之二