智慧醫療：醫療行業的數字化轉型和價值再造（簡體書）

在社會經濟快速發展的形勢下，社會人口結構、生活習慣、需求結構逐漸發生變化，人口老齡化和慢性疾病低齡化已經成為不可忽視的現象。國家統計局數據顯示，截至2019年年底，我國65歲以上人口已經達到1.7599億，老年撫養比為17.8%，占總人口（14.0005億）的12.57%，超過國際老齡化標準。人口老齡化現象加重了社會的精神和經濟負擔，也衍生出老年人對醫療保健和社會服務的多樣化需求。
除老齡化趨勢外，我國的疾病譜結構正發生著轉變：根據國家統計局的調查數據，心臟病、腦血管疾病、呼吸系統疾病對我國居民生命健康安全的威脅日益嚴重。據《健康中國行動（2019—2030年）》數據結果，心腦血管疾病在我國居民死亡原因中排第一位，截至2019年7月9日，我國高血壓患者、腦卒中患者、冠心病患者數量分別為2.7億、1300萬、1100萬。其中心腦血管疾病2015年死亡率（1/10萬）為238.4。2019年1月發布的《中國中青年心腦血管健康白皮書》顯示，中國心腦血管疾病呈現年輕化態勢：20歲至29歲的患病/高風險人群占比已經達到15.3%。青年腦卒中（15~50歲）的發病率也呈逐年遞增的趨勢，全球每年新增200萬青年腦卒中患者。可見，我國居民營養結構、生活方式等因素正在發生變化，慢性疾病對居民健康的影響已越來越嚴重，也為社會醫療服務資源帶來持續壓力。而三級甲等醫院虹吸現象導致的醫療資源分配不均衡則進一步加重了傳統醫療機構的負擔。
我國有限的醫療資源按照傳統的服務模式已經不足以承接越來越多的慢性疾病和老年疾病患者，社會醫療面臨嚴峻的形勢。由此，醫療行業形成幾大矛盾：有限的醫療資源與龐大醫療需求之間的矛盾；醫療資源分布不均與我國國土面積幅員遼闊的矛盾；人口老齡化趨勢與現有醫療健康體系尚不完善的矛盾等。這些矛盾亟待以新思維、新技術、新模式進行破局，旨在加強醫療資源管理、提升醫療服務效率、滿足社會多樣化需求。
人工智能、云計算等新一代信息技術的發展為解決醫療困境提供了有效的工具，數字技術與醫療健康的深度融合創造了新的服務模式，形成新興行業——智能醫療。需基於數字技術建立新興的醫療健康生態環境，完成用戶—產品—服務—支付的生態閉環，發展智能醫療新興產業，推動各個板塊的數字化轉型，包括用戶—產品體系、產品—服務體系、用戶—服務體系，以及以支付為核心的互聯體系，提升產業價值和社會價值。
人口老齡化、慢性疾病低齡化、醫療資源分配不均衡等問題為智能醫療帶來顯著的剛性需求和非剛性需求，醫療產業發展面臨一系列困難和挑戰。為此，我國政府相關部門積極做出調整，及時出臺相關法規，支持規範智能醫療產業的發展並完善相應的監管措施。2018年4月，國務院辦公廳印發《關於促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》，鼓勵醫療機構應用互聯網等工具擴展醫療服務範圍和內容，構建在線結合線下的醫療服務模式，同時允許開展符合條件的互聯網醫院、遠程診療、健康管理等服務模式。2018年9月，國家衛生健康委員會實施了機構調整，新增了老齡健康司、職業健康司、人口健康與家庭發展司、保健局4個下屬司局，從管理層面對健康管理予以重視。除此之外，國家衛生健康委員會、國家市場監督管理總局、國家發展和改革委員會等也紛紛出臺相應的法規政策，鼓勵並規範智能醫療的發展。
在市場選擇、政策支持的雙重驅動下，智能醫療產業發展迅速。尤其在新型冠狀病毒肺炎疫情發生後，智能醫療產業各個細分領域驅動醫療服務更有效地服務於各類人群。現階段，我國醫療信息化在經歷加速發展後進入穩步發展期，互聯網醫院營業執照規定出臺，疫情使更多的群體接受互聯網問診服務，患者和醫生之間的信任機制、醫療質量監控機制等逐步建立，智能醫療的盈利模式不斷優化，醫療保險在智能醫療的應用進行試點，以及諸如分級診療、醫生多點執業、取消醫院事業編制、醫療服務價格改革等政策也將促進智能醫療產業逐步向市場化發展。就具體應用而言，互聯網技術的應用，推動了在線醫療、智能導診、醫藥電子商務等產業的發生和發展，為基層醫療機構和患者提供更加優質的醫療服務，優化醫療服務體系及患者的就醫體驗。人工智能與醫療機器人、藥物研發、醫療影像等的結合，分別在不同方面提高了醫生及藥物研發工作人員的效率，減輕了影像科醫生的診斷壓力並提高了基層醫生的診斷準確度。大數據處理系統、云計算和物聯網技術則主要應用於各類醫療機構，為各類醫療數據的存儲、管理和共享提供新的解決方案，有效推動信息資源共享和系統互聯互通。據統計，2019年中國醫療信息化市場規模達到592億元，同比增長17.6%。
現階段我國的智能醫療仍處於初步發展階段，相較美國、日本、德國等發展較早、技術先進的國家仍有一定差距。未來五年將是我國智能醫療建設邁入快車道的一個重要時期。本書匯聚了國內外有關智能醫療的理論和實踐經驗，對智能醫療發展現狀及應用模式予以剖析，並預測了智能醫療未來發展趨勢，旨在為從事該行業的政府工作人員、學者、企業家和技術人員提供學習素材，也可以作為生物醫學專業、IT專業、AI專業的跨學科學習的一本綜合參考書。希望本書的出版可以為推動智能醫療產業的發展略盡綿薄之力，為我國醫療行業轉型升級提供參考。在此，特別感謝何健博士、陳一昕博士、熊淑琴女士等專家為本書數字人、CDSS、AI影像章節提供部分內容素材。
由於作者水平有限，且互聯網更新變革迅速，書中材料難免有所疏漏，懇請讀者朋友批評指正。

第一部分基礎篇


一、初識智能醫療


（一）智能醫療內涵


（二）智能醫療發展歷程


（三）智能醫療產業圖譜


二、智能醫療發展的必然性


（一）經濟發展穩中有長，智能醫療基礎穩定


（二）醫療需求結構多元，資源供給差異明顯


（三）人才資源基礎欠佳，醫師培養過程複雜


三、智能醫療應用價值


（一）實現醫療資源合理配置，助力醫療供給側改革


（二）健全醫患糾紛責任機制，妥善處理醫患矛盾難題


（三）促進未病先防智能化，推動全民健康管理進程


（四）完善基層醫生培訓機制，提升基層醫院首診率


四、智能醫療主要應用模式


（一）醫療服務信息化


（二）數字健康管理


（三）智能醫療支付


（四）醫藥智能研發與信息化流通


（五）遠程醫療教育


第二部分發展篇


一、中國智能醫療發展現狀


（一）醫療體系結構


（二）政策法規導向


（三）醫療資金投入


（四）市場規模情況


二、美國智能醫療發展分析


（一）醫療體系結構


（二）政策法規導向


（三）醫療資源投入


（四）重點應用領域


三、新加坡智能醫療發展分析


（一）醫療體系結構


（二）政策法規導向


（三）醫療資源投入


（四）重點應用領域


第三部分技術篇


一、大數據


（一）關鍵技術


（二）數據來源


（三）應用領域


（四）應用挑戰


二、物聯網


（一）關鍵技術


（二）應用領域


（三）應用挑戰


三、人工智能


（一）關鍵技術


（二）應用領域


（三）應用挑戰


四、云計算


（一）業務模式


（二）應用挑戰


五、其他技術


（一）VR


（二）全息


（三）5G


第四部分應用篇


一、重塑價值鏈的智能醫療生態體系


二、基於用戶端-服務端的智能醫療體系


（一）在線醫療


（二）醫藥電商


（三）數字人


三、基於服務端-產品端的智能醫療體系


（一）AI醫學影像


（二）臨床輔助決策系統（CDSS）


（三）虛擬助手


四、基於產品端-用戶端的智能醫療體系


（一）數字健康管理


（二）AI藥物研發


五、以支付端為核心的智能醫療體系


（一）互聯網基本醫療保險


（二）互聯網商業健康保險


第五部分展望篇


一、智能時代的醫學範式走向互聯網化、個體化和民主化


二、關注數字人在智能醫療深度發展中的多維作用


三、智能診療手段的賦能有賴於數字技術和政策標準的共同支持


四、新興健康產業通過構建產業閉環形成數據資產


五、產業金融與智能醫療深度融合為行業發展降本增效


六、新科技與數字技術的協同應用加速醫療行業發展


七、健康上鏈為醫療公益性與市場化均衡發展建立橋梁，構建健康數據生態體系


參考文獻


附錄


附錄一2010年以來我國推動智能醫療產業發展主要政策


附錄二2010年以來我國醫藥電商產業發展主要政策法規