挖掘亚太地区人工智能在医疗科技领域的价值（2025年）_81页_6mb

亚太地区人工智能在医疗科技领域的价值挖掘总结

核心内容

亚太地区拥有全球超过六成的人口，正面临人口老龄化加剧、疾病负担加重以及医疗服务不足等问题。这些挑战推动了医疗科技行业对人工智能（AI）的重视，使其成为提升医疗服务效率、改善临床结果和优化患者体验的重要工具。AI在医疗科技中的应用前景广阔，预计2020年至2028年市场规模将达2.5亿美元，增长50%。

主要观点

1. 人工智能驱动的医疗科技：AI技术能够将复杂数据转化为可行洞见，推动医疗技术的创新发展，提升护理路径的各个环节价值。
2. A-C-T框架：该框架提出了实现AI医疗科技价值的三大着力点——可得（Access）、可用（Capability）和可信（Trust）。
3. 多方合作与政策支持：医疗科技行业需与政府、监管机构、支付方等多方合作，以促进AI解决方案的采用和推广。
4. 数据质量与互通：数据的准确、代表性和互通性是AI在医疗科技领域成功应用的关键因素。
5. 人才培养与技能提升：提升医疗从业人员的人工智能素养和技能是推动AI技术广泛应用的重要条件。

关键信息

A. 可得（Access）

• 经济支持：报销机制是推动AI医疗科技应用的关键因素，需建立统一的框架。
• 案例：韩国国家医疗保险已开始为AI成像技术提供报销支持，新加坡、澳大利亚、中国、日本和印度也在推进相关融资机制。
• 挑战：缺乏统一的报销框架，限制了AI解决方案的采用。

B. 可用（Capability）

• 交付与部署成本：高昂的设计与部署成本是AI医疗科技推广的主要障碍。
• 融资机制：探索多样化的融资机制，如补助、补贴、众筹和私营保险，有助于降低AI解决方案的交付成本。
• 人才培养：制定统一的教育计划，提升从业人员AI技能，推动其在医疗领域的应用。

C. 可信（Trust）

• 伦理与安全：AI的使用必须符合伦理道德，确保其安全性和有效性。
• 数字可持续性：AI技术对环境的影响需被重视，推动可持续的AI实践。
• 治理框架：全球和区域层面已发布多项治理框架，如世卫组织和联合国教科文组织的伦理标准，以促进AI在医疗领域的负责任应用。

D. 人才与技能

• 技能缺口：当前医疗从业人员普遍缺乏AI技能，阻碍了其在临床环境中的应用。
• 教育计划：各国已推出多项AI教育计划，如新加坡的“国家数字扫盲计划”、澳大利亚的“下一代人工智能毕业生计划”等。
• 合作机制：促进校企合作和区域协作，有助于构建具备AI技能的医疗从业人员队伍。

E. 数据、互通与一体化

• 数据质量：高质量、有代表性的数据是AI成功应用的基础。
• 数据孤岛：亚太地区存在数据孤岛现象，限制了数据的使用和AI的部署。
• 互通标准：制定统一的数据互通标准和指南，有助于提升AI解决方案的可扩展性和互操作性。

案例研究

案例一：优化主动脉瘤CT扫描结果和效率

• 挑战：主动脉瘤CT扫描的评估耗时且存在测量差异。
• 行动：西门子医疗推出AI-Rad Companion Chest CT，利用AI算法提升评估效率。
• 结果：评估者间差异降低42.5%，流程效率提升63%。

案例二：通过手术室分析改善效率和医生学习体验

• 挑战：手术过程的视频记录和分析对医生学习有帮助，但缺乏有效工具。
• 行动：强生医疗科技推出PolysonicTM生态系统，实时共享手术视频。
• 结果：提升手术分析效率，改善医生学习体验和患者护理。

案例三：加速组织肿瘤活检诊断

• 挑战：全球47%的人口无法获得基本诊断，传统方法效率低下。
• 行动：Qritive推出QAi Prostate，利用AI提高诊断准确性。
• 结果：提升诊断效率和准确性，改善医疗服务可及性。

未来行动建议

1. 建立统一的报销框架：推动政府与行业合作，制定清晰的报销政策。
2. 降低交付成本：探索多样化的融资机制，以支持AI解决方案的开发和部署。
3. 提升数字基础设施：加强区域和国家层面的数字基础设施建设，缩小技术差距。
4. 促进数据互通：制定统一的数据标准和指南，推动数据共享和应用。
5. 加强AI人才培养：推动教育和培训计划，提升从业人员AI技能。
6. 推动多方合作：加强政府、企业、学术界和患者的协作，共同推进AI医疗科技的发展。

结语

人工智能驱动的医疗科技在亚太地区具有巨大的潜力，但其成功应用依赖于解决可得、可用和可信三大挑战。通过建立统一的框架、加强数据互通、提升技能和推动多方合作，亚太地区有望成为全球AI医疗科技发展的引领者。