罗兰贝格：以人为本，人工智能助力医疗体系科学发展（附下载地址）

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在中国经济增长放缓的背景下，人口老龄化、医疗健康消费升级正在推动医疗支出持续、显著增长。医疗需求总量巨大，在结构上呈现出多样化、多层次、个性化、动态化等特征。虽然医疗供给总量在增加，但医疗资源分配不均衡、结构不合理。总体而言，供给与需求在总量上暂未达到平衡，在结构分布上存在严重错配。

针对上述问题，倡导价值医疗、优化资源配置，正在成为医疗行业发展趋势。医疗卫生系统在向以人为本的整合型医疗卫生服务体系演进，力求实现“无处不在的医疗”、“全生命周期关怀”及“精准医疗”。医疗健康服务在逐步引入数字化技术，从满足基础功能需求向提升个性化、智能化诊疗服务体验发展。其中，人工智能技术已在医疗行业进行诸多探索，未来将呈现巨大应用发展潜力。

当前，尽管医疗行业通过人工智能技术驱动服务提质增效的需求迫切。然而，医疗与人工智能依然需要不断融合，以形成多样的发展模式。医疗人工智能的发展必将从目前的技术、工具驱动向以价值医疗为核心的端到端解决方案演进，基于此核心观点，白皮书对医疗AI各参与方提出了业务发展建议。

主要观点

缓解医疗供需矛盾，AI不可或缺

中国医疗健康行业的核心痛点在于供给与需求之间的不匹配。医疗体系正处于以人为本的整合式服务趋势之下，医疗服务、医疗保障、药械生产及流通体系正在不断变革。 AI将促进医疗服务提质增效、降本增益、模式创新，推动医疗体系各方的变革。医疗专家的不断投入、高质量标准化的数据、领先的AI技术将是医疗AI发展的核心要素。

AI将赋能医疗服务提供方诊前、诊中、诊后全流程

AI与医疗服务结合，在诊前、诊中、诊后各个环节演化出丰富的应用场景，能够实现多方面价值，包括提高服务质量、提升患者体验、节约医疗成本、强化医院运营管理等。AI将实现医疗服务的线上线下一体化，将从疾病治疗拓展到主动式健康管理，助推各级医院实现一致的、精准的、体验良好的健康管理服务，真正实现无处不在、全生命周期的医疗服务体系。

临床辅助决策系统未来在基层医院与三级医院应用前景广泛

将按照从全科到专科、从工具到平台的方式进行演进，与临床进行深度融合。对于基层医院，AI辅助诊断能够有效减少医生的误诊、漏诊情况，提升医生诊疗水平，提高医疗服务质量；对于三级医院，AI可通过数据反馈推动诊断更规范合理, 提升医生效率。

以“AI+大数据技术”为核心的个人健康管理平台将成为关键

依托医疗体系，打通患者院内外全生命周期数据，实现主动式健康管理。人工智能将实现智能化疾病预防指导，对疾病和个人健康进行实时动态监测和评估，为用户提供个性化行为干预，推动高质高效、低成本的康复护理、慢病管理等医养服务，可降低疾病风险、防患于未然，为患者、医院、医保降低医疗费用支出。

AI将覆盖药品及医疗器械提供方的全价值链

AI在研发环节能够缩短研发周期、降低研发成本、提高研发成功率；在生产环节能够提质增效；在应用环节能够加速临床进程、辅助临床策略

制定，促进精准医学和个性化诊疗(如精准用药)。

AI将成为支付方撬动整个医疗生态圈的重要助力

AI将帮助实现医保控费、智能风控、减少欺诈等目标，促进支付方与医疗服务提供方及药品、器械提供方形成新的协同关系，最终目标是以医疗价值为导向，提升医疗服务、药品以及器械的质量水平并节约支出。

医学自然语言处理和知识图谱是医疗AI领域的核心技术

自然语言处理对于病历结构化、实现虚拟助理和辅助诊断、挖掘文献和临床等证据中药物与疾病的关系等应用至关重要；知识图谱是临床辅助支持系统的底层核心，是实现智能化语义检索的基础和桥梁，在疾病风险评估、智能辅助诊疗、医疗质量控制、医学科研辅助、院管决策支持等智慧医疗领域都有着良好的发展前景。

提供涵盖医疗产品、服务、运营的端到端解决方案将是AI供给方的发展方向

医疗AI供给方将从提供基于固定价格的通用性产品，向基于价值的个性化解决方案进行演进；将在政策驱动下从基于信息化预算获取直接收入的模式，向在以人为本的趋势下通过节省费用或数据变现进行价值创造

的模式以及C端收费模式演进；除了医疗需求方之外，会更加关注医疗健康生态圈的更广阔市场。（原文来自皮匠网，关注“三个皮匠”微信公众号，每天分享最新行业报告）