趋势1
医疗IT系统的现代化升级
随着云端系统、AI和物联网在医疗健康领域的日益整合，对医疗IT系统进行现代化升级成为必要趋势。过时的IT基础设施不仅限制了系统的扩展性，还增加了运营成本。
当然，这并非没有障碍。首先，是过渡成本问题。老旧系统现代化的初期成本可能相当高，尤其是对于中小型医疗机构而言。从旧系统迁移数据和上线新平台可能会导致停机和暂时性服务中断。其次，员工培训也需要重视。转用新系统需要广泛的应用培训，要有适当的变革管理策略。第三，将大量数据从过时的老旧系统迁移、整合到新平台也十分具有挑战性。企业需要在这方面提前进行严格的测试，确保数据的完整性，否则可能导致数据丢失或不一致。最后，数据合规与安全风险需要确保完善，尤其是涉及云解决方案时。企业必须仔细关注数据加密、访问控制和审计跟踪等方面的技术细节，以确保迁移期间和迁移后的合规性。
Gartner的一份报告预测，到2026年，未能实现系统现代化升级的医疗服务提供商，一方面将面临网络安全事件增加20%的影响，另一方面也会因服务交付方式过时而导致患者满意度下降15%。
趋势2
物联网和可穿戴设备加持
物联网正引领着个性化医疗健康的新潮流。据Grand View Research预测，到2030年，医疗物联网（IoMT）市场将以20.4%的复合年增长率增长，从而实现更好的疾病管理、预测性医疗健康和主动干预。此外，技术的进展为新需求提供了良好的落地基础——可穿戴设备如今已经可借助AI技术来实现对心理健康的持续监测与预警。
物联网技术还能优化医院运营。例如，利用物联网可穿戴设备监测病人的生命体征，可大大缩短了紧急干预所需的时间。一些采用物联网进行资产跟踪和库存管理的医院报告称，其设备损耗减少了30%，每年可节省数百万的运营成本。这些成果不仅体现了物联网技术在提高医疗服务质量方面的潜力，也展示了其在降低医院运营成本方面的显著效益。
趋势3
AI继续推动行业变革
AI在医疗健康领域的应用已成为创新的基石，其潜力还在不断扩大。根据MarketsandMarkets今年的一份报告，全球医疗健康领域的AI市场预计将从2021年的104亿美元增长到2026年的452亿美元。
AI最具影响力的应用之一是数据管理。AI算法可以分析电子病历数据，识别模式和趋势，帮助医疗服务提供商简化工作流程，提高文档准确性，并加强临床决策。AI的自然语言处理功能，能够帮助医生生成临床笔记，撰写患者摘要，预测分析潜在并发症和提供个性化治疗方案等。
此外，AI正在通过提升信息处理和决策效率，革新药物开发和诊断领域。例如，至今为止AlphaFold2已预测超过2亿个蛋白质结构，为药物研发提供了重要的资源；DeepAffinity模型能够预测药物与靶标的结合亲和力……
在癌症诊断领域，AI被视为一个充满希望的解决方案。科学家们正在探索如何利用AI处理整张切片图像（WSI）——通过计算机视觉和卷积神经网络来处理WSI，突出显示可能存在癌细胞的潜在区域，为医疗专业人员提供辅助，减少了诊断所需的时间。
趋势4
远程医疗
远程医疗已日益成为医疗体系中不可或缺的一环。根据《财富》商业洞察今年发布的一份报告，在全球对远程医疗需求不断增长以及远程医疗基础设施逐步完善的推动下，预计到2026年，远程医疗市场的规模将达到1856亿美元。
如今，远程医疗已经不再局限于初级保健，而是扩展到了心理健康、皮肤科和儿科等多个专科领域。远程监控设备、虚拟视频会诊以及各类远程医疗应用程序，已成为向医疗资源匮乏或偏远地区患者提供服务的重要手段。此外，远程医疗通过减少患者亲自到医院就诊的次数和降低运营成本，有效缓解了医疗系统的压力。如果再结合医疗自助信息亭，让人们无需看医生就能完成基本的健康筛查，远程医疗将能够大幅减轻医院工作人员的负担，并为重症患者腾出更多的医疗资源和空间。
移动医疗的崛起是远程医疗领域的又一重要发展。这些移动端的健康App通过结合实时的数据监测与健康提醒，让患者能够更加主动地管理自己的健康。移动健康App不仅提升了患者的参与感，还生成了珍贵的健康数据，如果能与电子病历系统相整合，将能为医疗服务提供更有价值的支持。
趋势5
医疗环境中的XR技术
扩展现实（Extended reality，以下简称XR）——这一涵盖AR、VR和MR（Mixed Reality，混合现实）的总称——可以在医疗健康行业中发挥创新和有益的作用。从辅助手术到提升远程医疗应用，AR和VR技术能够大幅改善医疗健康行业。这些沉浸式技术被应用于外科手术培训、康复、远程会诊和医学教育等多种场景。
首先，AR、VR已成为医疗培训和治疗中的重要工具——虚拟现实的模拟可让学生在无风险的虚拟环境中练习复杂的手术。
此外，AR在手术辅助中的应用日益普及。AR头显可以将关键信息直接叠加到视野中，以提高精确度并降低失误风险。
在康复领域，VR在提高患者参与度方面的作用也越来越大。VR平台可以将运动游戏与物理治疗结合，为患者提供更具互动性的康复体验。这些系统不仅能提高患者对康复计划的依从性，还可收集实时数据，用于个性化治疗方案的制定。
在心理治疗方面，VR疗法已成为治疗创伤后应激障碍（PTSD）和焦虑症等精神疾病的有效手段。VR医疗中心通过沉浸式环境，帮助患者在可控的虚拟情境中面对和管理恐惧。
趋势6
数据安全成为重点任务
以下是两个医疗健康领域先进安全解决方案实例：
• 面部识别用于访问控制：确保授权访问医疗系统的最安全方法之一是使用面部识别等生物识别技术。这些技术正日益被医院和诊所用于对访问敏感病历和设备的医务人员进行安全验证。
• 电子受保护健康信息的端到端加密：随着远程医疗的兴起，医疗服务提供商必须确保在远程会诊期间，电子健康信息得到妥善保护。WebRTC是一种广受欢迎的技术，提供加密视频会议解决方案，确保虚拟就诊期间患者数据的安全。
趋势7
AI在心理健康领域的应用
AI是检测神经退行性疾病的有力工具。
以阿尔茨海默病这样损害沟通、推理和记忆能力的疾病为例。它通常在几十年内都没有明显症状。现在，AI模型经过训练，已经可以区分健康个体的语言模式和表现出认知衰退迹象的语言模式。这些工具为阿尔茨海默病的早期筛查和自我评估带来了希望，甚至有望在严重症状出现前的数年间就及时确诊。
目前，市面上大多数AI驱动的心理健康解决方案以心理健康练习互动、情感支持的平台为主。有的通过分析个人的在线行为和网络活动，为用户提供量身定制的心理健康练习，将自我保健无缝融入日常生活；有的通过AI对话疗法提供实时情感支持，为用户提供了便捷的按需护理。
据Global Market Insights预测，到2027年，全球AI驱动的心理健康应用市场预计将达到33亿美元，2024年至2027年的年复合增长率为20.6%。这些AI平台可有效减轻医护人员的负担，并为病人提供了具备扩展性的解决方案。