世界各地的国家正面临着人口老龄化、慢性病患病率上升以及劳动力短缺等挑战，这些因素给医疗系统带来了沉重负担。从诊断到治疗，人工智能（AI）和其他数字解决方案能够提升医疗效率和效果，从而缓解医疗系统的压力。根据世界卫生组织（WHO）的数据，如果每年为每位患者额外投入0.24美元用于数字健康干预，未来十年内可以挽救超过两百万名非传染性疾病患者的生命。
为了实现最佳效果，数字解决方案需要被规模化并嵌入一个确保高度互操作性、数据安全性和治理的生态系统中。否则，点状解决方案（即专注于某一特定领域或功能的专业软件或工具）的泛滥可能导致信息孤岛和“数字鸿沟”，这不仅会增加医疗专业人员的工作量，还可能影响患者的治疗效果。重要的是，提高劳动力生产力的技术应保持人类的核心作用，旨在增强而非取代人类的能力。
通过对300名医疗高管进行调查，并结合对行业专家、初创企业领导者和学术研究人员的访谈，本报告探讨了将综合数字解决方案成功应用于医疗的最佳实践，以及这些方案如何支持实验室、医院等不同场景中的决策者。
主要发现包括：
医疗行业已准备好迎接数字化转型。 全球疫情突显了价值导向型医疗的优势，并加速了数字技术和AI驱动技术在医疗领域的应用。绝大多数受访者（96%）表示他们“已准备好并拥有资源”使用数字健康技术，其中四分之一的人认为自己“非常准备就绪”。然而，91%的高管认为互操作性是一个挑战，其中大多数人（59%）认为解决这一问题“十分困难”。五分之二的领导者表示，在数字健康领域，平衡安全性和可用性是最大的挑战。借助云解决方案，医疗机构可以享受现代化IT基础设施带来的好处：36%的受访者认为可扩展性是主要优势，其次是安全性提升（28%）。
数字医疗可以帮助医疗机构改善患者结果——但前提是建立在正确的基础之上。 像AI驱动的诊断、远程医疗和远程监控这样的解决方案可以在患者旅程的各个阶段产生可衡量的影响，从早期疾病检测的改进到降低再住院率。然而，只有当这些技术被规模化并嵌入具备强大数据治理、互操作性和安全性的生态系统时，它们才能支持完全连接的医疗体系。
医疗数据具有巨大潜力——但碎片化和互操作性差阻碍了其影响力。 医疗系统生成了大量数据，但由于格式不一致和IT系统不兼容，许多数据仍处于孤立状态或无法使用，限制了其可扩展性。
数字工具必须增强而非加重劳动力负担。 随着全球医疗劳动力短缺问题加剧，像临床决策支持工具、患者预测和远程监控这样的数字解决方案被视为劳动力的重要辅助工具，而非威胁。成功的部署取决于可用性、临床医生的参与度和培训。
监管演变、开放数据政策和经济可持续性是扩展数字健康的关键。 即使是最优秀的数字工具，如果没有报销框架、监管支持和可行的商业模式，也难以扩大规模。开放数据生态系统对于释放创新的临床和经济价值至关重要。监管和报销机制的创新也是从试点项目过渡到高影响力的系统级采用的关键。
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