埃森哲-数字医疗科技愿景（英文）-2019.8-33页_6mb

总结：数字医疗技术愿景（2020）

核心内容

在数字技术日益融入人们生活的“后数字时代”，医疗行业正经历深刻的变革。数字技术不再只是差异化工具，而是成为医疗企业运营的核心组成部分。随着技术的成熟和应用的深化，医疗企业需要在现有技术基础上，探索新的技术趋势，以提升患者体验、优化运营效率并推动创新。

主要观点

• 数字技术已成为医疗行业的一部分：患者和企业都期望医疗能按照他们的需求进行，而数字技术是实现这一目标的关键。
• 医疗行业正处于变革的前沿：相比其他行业，医疗企业在数字技术的采用上仍处于早期阶段，但其潜力巨大。
• 技术与人本的结合是关键：未来医疗将依赖于“人类+机器”的协作模式，提升工作效率与服务质量。
• 隐私与安全是核心挑战：随着数据的广泛收集和使用，如何在提供个性化服务的同时保护患者隐私成为医疗企业必须面对的问题。
• 技术生态系统的重要性：医疗企业必须加强与合作伙伴的安全协作，以应对日益复杂的网络威胁。

关键信息

技术趋势

1. DARQ Power（分布式账本、人工智能、扩展现实、量子计算）

• DARQ技术：包括分布式账本技术（DLT）、人工智能（AI）、扩展现实（XR）和量子计算，这些技术将推动医疗行业实现新的突破。
• DLT应用：用于改善支付流程、身份管理和认证，如ProCredEx项目。
• AI应用：提升诊断效率、优化患者体验，如Symphony Post-Acute Network利用AI降低再入院率。
• XR应用：用于疼痛管理、教学培训，如Cedars-Sinai和Cleveland Clinic。
• 量子计算：用于复杂数据分析，如Biogen与Accenture合作开发的分子比较应用。

2. Get to Know Me（了解个体）

• 技术身份：通过数字和物理世界的数据整合，构建个人的“技术身份”以实现个性化医疗。
• 数字表型：整合用户行为数据，预测健康风险和需求，如Ginger.io应用。
• 数据隐私：必须在提供个性化服务的同时，确保数据安全和隐私保护，以建立患者信任。

3. Human+ Worker（人类+工作者）

• 人机协作：医疗行业正在向“人类+机器”协作模式转变，提升工作效率与服务质量。
• AI辅助工作：如Sensentia帮助简化保险信息，Mayo Clinic提供实时临床建议。
• 知识管理：随着员工流动性增加，知识管理需从个人转向组织，确保信息的持续可用性。
• 培训与学习：企业需投资员工培训与再技能，以适应快速变化的技术环境。

4. Secure Us to Secure Me（安全协作）

• 生态系统安全：医疗企业需与合作伙伴共同加强网络安全，以应对日益增长的威胁。
• 第三方风险：如使用个人设备、医疗设备被攻击等，均可能带来严重后果。
• 动态安全模型：企业需建立实时、基于交互的安全控制机制，以应对不断变化的威胁。
• 联合演练：通过模拟攻击和风险测试，提升企业对威胁的应对能力。

数据支持

• 94% 的医疗高管认为，数字技术的创新速度在过去三年显著加快。
• 80% 的医疗高管认为，SMAC技术已融入企业核心。
• 89% 的医疗高管正在实验DARQ技术，68%认为其将带来“变革性”影响。
• 87% 和 86% 的医疗高管认为，数字人口统计学比传统方式更有效识别市场机会。
• 77% 的医疗高管认为，员工的数字化成熟度高于企业整体，导致“等待”企业跟进。
• 68% 的医疗高管预计，三年内每位员工都将拥有一个机器人团队协助工作。

未来展望

医疗企业必须积极应对数字技术带来的机遇与挑战，通过拥抱新兴技术、加强数据隐私保护、推动人机协作和构建安全的生态系统，以实现更高效、更个性化和更安全的医疗服务。未来医疗的转型不仅关乎技术，更关乎如何更好地服务于患者和员工，建立长期的信任与合作关系。