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可负担医疗的未来：释放人工智能的潜力

摘要

东南亚医疗系统面临需求增长、资源有限和成本不可持续的挑战。人口结构变化、城市化和慢性病负担加剧了这一压力。人工智能（AI），特别是自主型AI，有潜力显著提高医疗保健效率、准确性和个性化，推动更低的成本和更好的患者预后。

人工智能在医疗保健价值链中的应用实例

1. 筛查与诊断：AI在早期诊断中显示出优势，如新加坡国家医疗集团与lunit合作的人工智能驱动胸部X光分析工具，提升了诊断效率。
2. 临床决策支持：通过预测分析提升护理优先级，例如梅奥诊所通过AI预测心电图数据，早期发现无症状心脏疾病。
3. 文档和流程自动化：如凯撒永久与Abridge的合作案例，利用AI减少文书工作量，降低医生职业倦怠。
4. 重新入学与风险管理：通过预测模型降低再入院率，如哈特福德医疗保健公司的预测算法。
5. 运营优化：通过实时数据分析优化医院资源，例如新加坡国立大学健康系统的床位预测平台，降低成本并提升效率。

在医疗保健中实施人工智能的挑战与风险

1. 数据隐私与安全：缺乏完善的数据治理体系影响AI数据使用的便利性。
2. 基础设施问题：过时的IT系统和缺乏互操作性阻碍了实时数据共享。
3. 文化与技能差距：AI专家与医疗从业者之间的缺乏沟通，以及数据科学家缺乏临床知识，影响工具的接受。
4. 变革管理：组织需要适应新的工作流程和激励机制。
5. 监管不确定性：关于责任、可解释性和公平性的法规尚不明确。

前方之路

• 优先级：识别与战略目标一致的高影响用例，关注ROI和技术可行性。
• 合作：与科技提供商、学术机构及监管机构合作，通过战略联盟加速规模化与临床相关性。
• 人（能力建设）：培养“AI翻译者”，弥合数据与临床护理之间的差距，推动变革管理。
• 转型：从治疗转向预防性护理，利用AI工具提升患者预后，减轻医疗系统负担。

IQVIA的行动

IQVIA致力于提供可扩展的AI解决方案，包括疾病预测、个性化治疗优化、治疗依从性管理和减少急诊室就诊及再入院率，以支持医疗保健领域的人工智能应用。

关于作者与IQVIA

IQVIA拥有全球性的数据资产和分析能力，为医疗健康行业提供从临床研究到商业洞察的服务，推动AI在医疗领域的创新和应用。