2024 医疗未来医疗健康行业中的 AI 变革第六版

研究 健康的未来6/ 健康中的AI(r)进化 管理摘要 健康的未来6/ 健康中的AI(r)进化 每年，罗兰贝格健康的未来研究重点探讨了对医疗保健行业尤为相关的一个主题。对于今年的研究——我们系列研究的第六年——我们咨询了来自12个国家的100名管理人员和高层执行官。1 结合详细的访谈与更广泛的关于态度和预期的调查。我们的关注点集中在近年来医疗卫生领 域占据主导地位的话题上：人工智能（AI），包括生成式人工智能（GenAI）。 AI预计将带来一系列益处：一些评论家预测医疗护理质量将取得突破性的提升，而另一些人则预见前所未有的经济利益。AI很可能会影响健康-care领域的商业模式和流程。但新技术是否会引发 革命在医疗保健或更温和的过程中进化-how当前行业内的玩家是如何应用新技术的— —以及他们如何看待这些技术在未来五年内对不同医疗领域和各类医疗机构的影响？ 在我们的调查中，我们得出结论，总体而言，人工智能将导致可以最好地描述为医疗保健的快速发展.这个快速演变的过程将带来巨大的变化，但也会为参与者留出足够的时间来制定谨慎的战略回应。医疗保健领域的某些领域已经经历了快速的转型：例如，在医院中 ，52%的受访者表示已经在标准的医学诊断操作中部分使用了AI，另有32%的受访者正在试点此类解决方案。然而，在治疗领域，36%的医院尚未开始使用AI。改善患者旅程将通过个性化治疗而非新产品来实现。就业市场正在发生变化，技术角色面临最大的颠覆。然而，许多组织仍落在后面，只有29%的受访者认为自己已经准备好利用AI获得竞争优势。为了弥合这一差距，87%的受访者更倾向于与科技巨头建立战略合作伙伴关系，而不是进行内部开发 。 利益相关者行业内的信息非常明确：拥抱以AI为驱动的未来现实，否则将面临被边缘化的风险。现在就需要采取行动，而且还有时间进行慎重的规划和执行。 2|罗兰贝格 Contents P4P7P141P/革21命P或30进化 P33AI将如何改变医疗保健？ 2/站着不动意味着倒退AI提供了前进的道路 3/对患者旅程和部门的影响前方有什么？ 4/对组织的影响适应和投资 5/未来场景未来五年 6/建议 利益相关者的五大战略 封面im照ag片ema/iStock 健康中的AI(r)进化|3 革命或进化 AI将如何改变医疗保健？ H 医疗卫生系统正从多个方面面临压力，包括技术工人短缺、日益严格的监管以及信息管理等领域不断扩大的复杂性。随着全球许多国家老龄化人口导致的成本压力加剧，生态系统中的参与者被迫适应并寻找新的方法以提高生产效率。2一种具有潜在变革性解决方案在于广泛应用于基于人工智能（AI）的技术。在更广泛的AI类别中，生成型人工智能（GenAI-见定义）尤为突出，它能够提供创新的方法来应对这些挑战。 许多医疗健康高管已经开始探索将这些新技术应用于其运营的可能性。4根据三个全球的联合声明 定义 AI(人工智能) 一门计算机科学分支，旨在创建能够执行通常需要人类智能的任务（如视觉感知、语音识别、决策和语言翻译）的机器。 GenAI(生成式人工智能) 一种可以生成新内容（文本、图像、视频）的人工智能类型，并与大型语言模型和聊天机器人的兴起相关，例如ChatGPT。3 医疗卫生领域的领导者在世界经济论坛上发表文章指出 ，数据分析和人工智能的进步前景十分乐观，人工智能有望重塑医疗服务体系，推动健康研究取得突破性创新 ，并改善整体健康成果。5很明显，AI将在行业中引发重大颠覆。然而，尚不明确的是，它将导致突然的革命还是更平稳的演变。 我们与业内人士的详细研究和咨询使我们相信，总体而言，人工智能将导致什么可以 医疗保健的快速发展 最好被描述为人工智能既以颠覆性的方式（革命）发展 ，又以渐进性的方式（进化）发展，这取决于新技术应用的具体领域。已经很明显，人工智能将对参与者的业务模式产生重大影响，要求迅速作出回应。然而，大多数组织仍然从如何利用人工智能改进自身运营的角度来考虑问题，忽视了它将如何超越组织边界重新定义生态系统，并最终惠及患者这一更广泛的角度。 人工智能对医疗价值链中所有类型的参与者都Relevant ，从制药公司到个人医疗专业人员。我们看到这些参与者采取了各种各样的响应措施，包括已经早在五年前数字化其分析和内部流程的健康保险公司。6对刚刚开始AI旅程的医疗技术（medtech）玩家而言。过去12到18个月见证了活动的重大激增，众多项目和可行性研究正在开展，例如与大型科技提供商合作实施基于AI的诊断工具以及个性化治疗计划。 注：我们的调查涵盖了广泛的AI领域，包括生成式AI、机器学习 、深度学习、代理智能以及多模态AI。 不容怀疑的是，现在是行动的时候了，而不仅仅是做一些事情，而是要确保他们能够充分利用人工智能转型带来的全部好处。例如，已经在患者护理中使用AI进行预测分析的企业已经开始看到 健康中的AI(r)进化|5 改善的结果和运营效率。有人可能会问：医疗健康领域的企业是否需要拥抱人工智能以保持竞争力？答案是明确的肯定：未能采用人工智能的企业将面临创新和有效性落后的风险。 在这，我们的第六健康的未来我们在研究中再次采用跨行业的方法。我们考察了人工智能在整个医疗健康生态系统中的潜在应用，提供了比通常的研究更广泛的观点。在第二章中，我们探讨了人工智能在医疗健康领域的具体应用情况。 sectors和它提供的潜在解决方案。在第三章中，我们更详细地探讨了其对患者旅程以及医疗价值链不同环节的影响。接下来，我们在第四章分析其对医疗机构的影响 ，并确定未来五年内哪种人工智能采用场景最有可能发生（第五章）。最后，我们提出一系列建议，以帮助相关利益方为这一转型做好准备——在许多领域，这一转型已经进展得相当深入。 现在是行动的时候了，不是仅仅为了做事，而是为了全面享受到人工智能转型带来的好处。 6|罗兰贝格 站着不动意味着倒退 AI提供了前进的道路 O 给今天的压力的主要因素之一患病率增加 医疗保健系统是肥胖 全球人均寿命在过去二十年里增加了六年，而健康寿命仅增加了五年。7这意味着人们平均经历患病年限比过去更多。另一个Contributing因素是全球范围内肥胖率的不断上升。因此，预防性医疗保健变得比以往任何时候都重要——这是一个人工智能可以系统性地减少疾病发生率的重要领域。例如，人工智能可以帮助识别慢性疾病，如心 血管疾病和糖尿病。A 与医疗保健需求不断增长的同时缺乏人类和 服务业，该行业受到财政资源 。医疗保健组织正面临着预计的一千万卫生工作者短缺 A人们的寿命更长，但不是更健康全球肥胖患病率上升 到2030年，全球范围内，主要是低收入和中低收入国家。8这一熟练工人短缺导致员工过度工作，从而造成了供应与需求之间的不平衡。人工智能可能在此方面发挥关键作用，通过使常规任务变得不再必要来系统地改善这一状况，但其在这一领域的应用仍处于初级阶段 。 患者对健康的期望-此外， care 随着他们在生活中其他领域的便利性方面逐渐适应，这一趋势正在增加。然而，患者继续面临获得高质量医疗服务的机会不平等以及医疗保健结果的一致性问题。例如，在美国，农村地区的居民死于各种原因的几率比城市地区高出20%，而这一差距在过去二十年中不断扩大 。9在全球范围内，这些差距往往受到社会经济的影响 。 54% 50% 46% 42% 来源：Statista 2020 2025 2030 2035 8|罗兰贝格 因素、歧视、偏见以及医疗资源的不均衡分配。不同领域也面临着特定的挑战：例如，研发（R&D）面临成本上升的压力，而医疗器械和制药公司则受到供应链脆弱性的困扰。在此背景下，AI可以帮助更好地规划和分配资源。 目前，我们观察到越来越多的大型医疗健康和制药公司正在开发自己的AI技术，often与科技巨头展开紧密的合作。 医疗保健 总之，很明显 系统通常工作效率低下，无法以最佳方式满足人群的需求 形势正在逐渐恶化，因此原地踏步实际上意味着退步。 人工智能可能是解决方案——但问题在于，该如何实现 ？ AI能做什么？ 在未来五年至六年期间，由于人工智能技术的进步以及人工智能的采纳，卫生保健系统预计将经历重大转型。投资者有 解决方案。在过去的三年中， 向医疗保健AI公司注入了超过300亿美元 ，使其成为资金最雄厚的行业之一。10事实上，到2030年，全球医疗保健AI市场的价值预计将达到1877亿美元。11 根据市场调研公司ResearchandMarkets的数据，2024年医疗健康领域在与人工智能相关的硬件（如专用处理芯片及其应用设备）和诊断、图像分析、远程患者监测等相关软件上的支出约为260亿美元。预计到2028年，这一数字将显著增长至约590亿美元。12分析师们估计，目前运营的1500家健康AI供应商中有超过一半是在过去七年中涌现出来的。13 治疗计划。同样地，多模态人工智能医疗模型可以处理和整合来自多个来源的数据，如文本、图像、音频、视频和传感器数据。例如，医学影像分析结合了医学影像数据、患者的病史、遗传信息和临床笔记，以生成更准确的诊断结果和有效的治疗决策。一家领先的欧洲医疗科技公司正是采取了这种做法，开发了专有的AI解决方案 ，以提升医学影像分析的质量。最初基于传统的机器学习技术构建，该先驱公司的解决方案已演进为融合复杂的AI（包括生成式AI）算法，显著提高了诊断准确性及治疗效果。 医疗AI初创市场发展迅速，全球范围内涌现出数百家初创企业，其中相当一部分位于美国。14已建立的医疗企业也开始将其运营纳入AI，并试图扩大这些努力。例如，现代假肢可以利用AI提供更加自然的动作和功能，学习并适应用户的肌肉动作，从而提供更好的控制能力和灵巧性 。 大型语言模型(LLM)和AI系统已经成为许多医疗保健特定应用程序的支柱。 例如，它们广泛应用于医疗研究、聊天机器人、图像识 别、行政任务、数据分析、诊断等领域。医疗保健参与者的一个关键问题是是否“制造或购买”AI 功能和资产。目前， 健康中的AI(r)进化|9 BAI影响整个医疗保健系统 价值链和患者旅程的变化 采用AI的因素 Etc. Funding&激励机制 技术 进展 验收/ 信任 Competition 政府 Regulations和政策 影响力 关键参与者的价值链和示例性用例对患者的间接可察觉的影响 Medtech Health保险 公司 R&D客户 发现服务 新生物-兼容 材料按搜索大 数据库化学 和物理属性- 更好的产品对于患者 药物发现&开发 加速 药物发现通过分析 巨大的数据集到如何预测 化合物将 行为 使用AI自动化 客户端 通信 和量身定制的建议24/7 预测性分析 使用AI预测性分析中病人流量 管理, 帮助医院预期 床需求和资源分配 患者旅程直接可察觉的影响 对于患者 预防 实施- TION的 个性化慢性护理 健康计划基于 患者数据,旨在降低 保费对于患者 与较低健康风险并提供 定制 覆盖率 护理/ 慢性护理 使用AI确保 患者跟随治疗plan 患者 诊断 指导患者通过 分类和任命 调度与 聊天机器人的帮助 Therapy 使用AI驱动机器人系统在手术复位 在人为错误和增加手术 精度 制药公司 Providers 其他玩家 Etc. Research 研究所/实验室 平台提供者 Tech巨人 生态位提供者 Startups 产品/合作伙伴 来源：罗兰贝格 10|罗兰贝格 本报告来源于三个皮匠报站(www.sgpjbg.com),由用户Id:349461下载,文档Id:1835202466,下载日期:12- 我们观察到大型医疗和制药公司越来越倾向于开发自己的AI技术，并经常与科技巨头进行紧密合作。例如，AWS与一家美国大型跨国制药公司建立了合作关系。另一方面，GoogleCloud在过去几年中与多个重要的医疗机构和健康计划建立了合作关系，旨在开发生成式AI解决方案和工具以减少行政负担。在两种情况下，这些公司都