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隨著人工智能（ＡＩ）技術的迅猛發展，醫療健康行業正經歷著前所未有的數字化轉型浪潮。數字化轉型可能被視為影響２０２５年全球醫療系統的核心因素，這一趨勢不僅將改變醫療服務的提供方式，還將深刻重塑整個行業生態。２０２５年，ＡＩ技術在全球醫療領域的應用將進一步深化，推動醫療服務效率提升、臨床決策優化以及醫療模式創新。我們從全球視角出發，結合美國和中國市場的情況和報告，系統分析ＡＩ技術對醫療健康行業的趨勢影響。
一、全球醫療健康行業的數字化轉型加速
２０２５年，全球醫療健康行業的數字化轉型將進一步加速。根據德勤發布的《２０２５全球醫療健康展望》（Ｄｅｌｏｉｔｔｅ Ｉｎｓｉｇｈｔｓ：２０２５ ｇｌｏｂａｌ ｈｅａｌｔｈ ｃａｒｅ ｏｕｔｌｏｏｋ），超過８０％的醫療系統高管認為生成式人工智能（ＧｅｎＡＩ）將在２０２５年對其組織產生顯著（２６％）或中等（５５％）的影響。ＡＩ技術的廣泛應用不僅限于提高醫療服務效率，更重要的是增強臨床決策能力，幫助醫生更精準地診斷和治療疾病（２０２５ ＺＳ Ｆｕｔｕｒｅ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ Ｓｕｒｖｅｙ Ｒｅｐｏｒｔ： Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ ｉｎｓｉｇｈｔｓ）。
全球醫療ＡＩ市場呈現爆發式增長態勢。數據顯示，２０２４年全球醫療ＡＩ市場規模已達約１９２億美元，預計將以３８．５％的年復合增長率擴張，到２０３０年有望達到數千億美元量級（ＡＩ Ｉｎ Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ Ｍａｒｋｅｔ Ｓｉｚｅ， Ｓｈａｒｅ ＆ Ｇｒｏｗｔｈ Ｒｅｐｏｒｔ， ２０３０）。
二、ＡＩ技術在醫療細分市場的快速增長
ＡＩ技術的應用正在推動醫療服務與技術（ＨＳＴ）領域的快速增長。根據肯錫的預測，美國醫療市場中基于先進技術的數據分析和軟件平臺領域預計將以超過１０％的速度增長（ＭｃＫｉｎｓｅｙ：Ｗｈａｔ ｔｏ ｅｘｐｅｃｔ ｉｎ ＵＳ ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ ｉｎ ２０２５ ａｎｄ ｂｅｙｏｎｄ）。具體而言，ＡＩ輔助診斷技術已在醫學影像領域取得顯著進展。截至２０２３年，美國食品藥品監督管理局（ＦＤＡ）已批準６９２款醫療ＡＩ設備，其中約７７％應用于放射影像領域（ＦＤＡ ｐｕｂｌｉｓｈｅｓ ｌｉｓｔ ｏｆ ＡＩ－ｅｎａｂｌｅｄ ｍｅｄｉｃａｌ ｄｅｖｉｃｅｓ ｜ ＵＷ Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ）。到２０２４年，已有７９％的醫療機構在使用某種形式的ＡＩ技術，這一比例仍在快速上升。
臨床醫生對ＡＩ的期望已從簡單的效率提升轉向臨床決策輔助領域。據研究表明，醫生們越來越希望人工智能能夠增強臨床決策水平（２０２５ ＺＳ Ｆｕｔｕｒｅ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ Ｓｕｒｖｅｙ Ｒｅｐｏｒｔ： Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ ｉｎｓｉｇｈｔｓ）。這一趨勢反映出醫療專業人員對ＡＩ潛力的認可度正在提高。
然而，值得注意的是，一些成熟醫療市場存在落后于ＡＩ發展的風險，這可能導致區域性醫療技術水平不均衡（２０２５ ＺＳ Ｆｕｔｕｒｅ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ Ｓｕｒｖｅｙ Ｒｅｐｏｒｔ： Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ ｉｎｓｉｇｈｔｓ）。
手術機器人技術正日趨成熟，并有望在未來幾年擴展至更多臨床科室。全球外科機器人市場規模在２０２４年約為１１５億美元，預計２０２５年起將以每年約１２％的速度增長，到２０３０年有望增長一倍以上（Ｓｕｒｇｉｃａｌ Ｒｏｂｏｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｍａｒｋｅｔ ａｎｄ Ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ）。達芬奇手術機器人等設備在微創手術領域的成功應用，進一步驗證了這類技術在提高手術精確度和減少患者創傷方面的重要價值。
三、中國醫療生成式ＡＩ的爆發與挑戰
在中國，醫療生成式人工智能（ＧｅｎＡＩ）正迎來爆發式增長。ＩＤＣ預測，到２０２６年，中國醫療行業對生成式ＡＩ的投資將增加三倍，推動臨床數據質量提升和醫療機構支持的進步（ＩＤＣ ＦｕｔｕｒｅＳｃａｐｅ：２０２５年中國醫療健康行業十大預測）。然而，ＧｅｎＡＩ技術的落地也面臨諸多挑戰。預計到２０２７年，由于數據質量不足、工作流程割裂以及終端用戶的抵觸情緒，７５％的醫療行業ＧｅｎＡＩ項目可能無法實現預期收益（ＩＤＣ ＦｕｔｕｒｅＳｃａｐｅ：２０２５年中國醫療健康行業十大預測）。
盡管如此，ＡＩ技術在臨床自動化方面的應用仍將為中國醫療行業帶來顯著的經濟效益。到２０２７年，通過智能自動化技術優化臨床、運營和管理流程，中國醫療行業預計將節省高達４００億美元的成本（ＩＤＣ ＦｕｔｕｒｅＳｃａｐｅ：２０２５年中國醫療健康行業十大預測）。
到２０２９年，中國對人工智能驅動的疾病早期檢查項目的投資預計將增加兩倍，以預防非傳染性疾病的＂大流行＂，重點關注癌癥和神經系統疾病（ＩＤＣ ＦｕｔｕｒｅＳｃａｐｅ：２０２５年中國醫療健康行業十大預測）。
在手術領域，到２０２９年，中國頂級醫院中預計至少５０％的高難度手術將使用人工智能來實時指導、提供觸覺反饋和高級分析，從而減少６０％的手術并發癥（ＩＤＣ ＦｕｔｕｒｅＳｃａｐｅ：２０２５年中國醫療健康行業十大預測）。
四、ＡＩ技術對醫療人才需求與教育的影響
隨著ＡＩ逐步承擔部分醫療任務，有關其是否會減少對醫療專業人員需求的討論日益增多。短期來看，ＡＩ技術更多地扮演輔助角色，而非取代醫生和護士。事實上，全球醫療人才短缺的現狀使得ＡＩ技術成為填補醫療人力資源缺口的重要工具。世界衛生組織（ＷＨＯ）預測，到２０３０年全球將面臨約１０００萬名衛生工作者的短缺（２０２５ ｇｌｏｂａｌ ｈｅａｌｔｈ ｃａｒｅ ｏｕｔｌｏｏｋ ｜ Ｄｅｌｏｉｔｔｅ Ｉｎｓｉｇｈｔｓ）。這一短缺在低收入和中等收入國家尤為嚴重，但發達國家同樣面臨醫療人員老齡化和工作負荷過重的問題。在此背景下，ＡＩ技術的應用能夠有效緩解醫療人員的工作壓力，提升醫療服務質量。
面對技術變革和行業需求，醫療人才培養正在經歷重大調整。醫學院和繼續教育項目越來越注重數字醫學、數據素養和跨學科技能培養。許多頂尖醫學院已開始將ＡＩ、大數據課程納入醫學教育體系。未來的醫療專業人員不僅需要扎實的臨床知識，還需具備與ＡＩ工具協同工作的能力，以及對醫療大數據的理解和應用能力。
五、醫療保險與政策調整趨勢
在醫療保險與政策方面，美國和中國均在積極探索適應新時代的醫療支付模式。
美國醫療健康行業預計２０２５年在支付方面，雙重資格受益人（Ｄｕａｌｓ）、聯邦醫療保險（Ｍｅｄｉｃａｒｅ）和團體保險（Ｇｒｏｕｐ）領域展現出強勁增長潛力（ＭｃＫｉｎｓｅｙ：Ｗｈａｔ ｔｏ ｅｘｐｅｃｔ ｉｎ ＵＳ ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ ｉｎ ２０２５ ａｎｄ ｂｅｙｏｎｄ）。美國醫療保險體系正逐步向＂價值導向醫療＂（Ｖａｌｕｅ－Ｂａｓｅｄ Ｃａｒｅ）轉型，更加注重醫療服務質量和患者治療效果，而非服務數量。醫保報銷機制也將更多地與醫療績效掛鉤，鼓勵醫療機構降低再入院率、加強預防保健（ＭｃＫｉｎｓｅｙ：Ｗｈａｔ ｔｏ ｅｘｐｅｃｔ ｉｎ ＵＳ ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ ｉｎ ２０２５ ａｎｄ ｂｅｙｏｎｄ）。這些轉變為ＡＩ技術在醫療支持和預防方面創造了廣闊的應用空間。
中國則持續深化醫療保障政策改革，目標是提高醫保覆蓋質量、控制醫療費用并深化醫保支付改革。根據國家＂十四五＂醫改規劃，到２０２５年，中國基本醫療保險覆蓋率將穩定在９５％以上，進一步縮小城鄉和地區差距。２０２５年兩會報告指出，在醫療衛生領域要優化藥品集采政策，強化質量評估和監管。預計到２０２５年底，藥品和高值醫用耗材的集中采購比例也將大幅提升，公立醫院藥品采購額的９０％和高值醫用耗材采購額的８０％將通過省級或國家級集中采購完成（Ｃｈｉｎａ Ｒｅｖｅａｌｓ Ｉｔｓ ２０２５ Ｃｏｖｅｒａｇｅ Ｇｏａｌｓ ｆｏｒ Ｐｕｂｌｉｃｌｙ Ｆｕｎｄｅｄ Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ）。
六、未來醫療模式的創新與展望
展望未來，ＡＩ技術將進一步推動醫療模式的創新。ＩＤＣ預測，到２０２８年，中國將有５０％的患者體驗混合式醫療護理模式，結合線上線下醫療服務，提升醫療可及性和服務效率（ＩＤＣ ＦｕｔｕｒｅＳｃａｐｅ：２０２５年中國醫療健康行業十大預測）。此外，人工智能驅動的公共衛生３．０計劃、疾病早期篩查項目、患者數字孿生技術以及精準手術技術的應用也將顯著提升醫療服務的個性化、精準化和安全性。
七、結語
人工智能正以前所未有的速度重塑醫療健康行業。從臨床決策支持到醫療資源優化，從個性化治療到公共衛生管理，ＡＩ技術正深入醫療健康的各個環節，２０２５年將是ＡＩ醫療應用的關鍵轉折點。
全球醫療行業正處于數字化轉型的關鍵時期，ＡＩ技術的應用不僅能夠提高醫療服務效率和臨床決策質量，還將推動醫療模式的創新與變革。然而，技術落地過程中面臨的數據質量、倫理安全、臨床驗證等多重挑戰挑戰也不容忽視。醫療行業應積極應對這些挑戰，充分發揮ＡＩ技術的潛力，推動醫療健康事業的可持續發展。
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