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数字技术将与医疗深度融合

发布时间:2022-04-09 14:36
发布者:wenhui

36月30日,全球顶级医学学术期刊《柳叶刀》(The Lancet)和《细胞》(cell)出版商爱思维尔发布的《未来医生白皮书》(以下简称《白皮书》)显示,数字技术不仅是推动全球卫生产业科技革命的重要引擎,也将重塑未来医疗产业生态,深刻影响临床医生的未来。

未来十年数字技术与医疗服务的深度融合,患者健康素养的全面提高,医疗场景的多样化它将是全球医疗发展的三大趋势,并将对医务人员的能力提出新的挑战


?1、未来十年,数字技术将与医疗深度融合,数字医疗技术将为医务人员的诊断和治疗决策提供重要支持。在各种数字技术中,大数据和人工智能备受关注。

全球80%的受访医务人员认为,大数据将深入融入人口健康管理、科研数据、电子病例和医疗设备互联续积累,将有助于医生制定更准确的诊断和治疗计划,提高决策效率。此外,全球56%的受访医务人员认为,医生将使用人工智能辅助的临床决策工具来做出更准确、更科学的诊断和治疗。人工智能将有助于预测患者的病情,患者可以输入症状,我们可以通过临床决策支持系统诊断他们的病情。一位美国高级临床医生说。

二、全面提高患者健康素养。

根据白皮书,全球90%的受访医务人员认为,医疗机构绩效评价与临床实践密不可分。患者的医疗体验作为医疗机构绩效评价的关键指标之一,受医疗机构提供的服务质量和患者自身健康素养的影响,可以帮助患者获得更好的医疗体验。

全球66%的受访医务人员认为,随着远程医疗设备的普及和个人医疗和记录的完善,患者将更加积极地管理自己的健康,了解和选择更好的治疗方案,积极配合医生,达到最理想的治疗效果。同时,提高患者的健康素养也可以帮助医生和患者根据健康状况的变化尽快采取干预措施,促进医疗卫生产业逐步从注重疾病治疗向预防、治疗和康复转变。

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三、医疗服务场景的变化

随着数字技术与医疗手段的深度融合和患者健康素养的全面提高,多元化的医疗卫生服务模式可以为医生和患者提供便利,提高诊疗效率。根据白皮书,全球63%的受访医务人员认为,远程诊疗将在未来占据主导地位。?与其他国家和地区相比,中国医生对远程医疗更加积极乐观。过去,我国医疗资源分布不平衡,促进了远程医疗的发展。现在我们医院20%~30%的门诊咨询服务在线完成,占整个门诊收入的25%。中国一家医院的临床专家说。51%的受访者认为,远程医疗可能会影响医生对患者的人文关怀,医患沟通技能在未来的医疗场景中对临床医疗非常重要。据了解,49%的受访者认为,患者可以在更多的地方获得大部分的医疗服务,而不是局限于医院和诊所。


白皮书提示:医务人员技能面临新的挑战。

数字技术与医疗服务的深度融合也挑战了医务人员的工作能力。在这一趋势的影响下,掌握数字技术、学习更多的卫生经济知识和关注医患沟通技能(如倾听、同理心等)已成为全球医务人员的共识。中国医务人员的认可率高于全球平均水平,并得到认可为了更好地适应未来多元化的医疗卫生服务模式,未来临床医生最重要的两项技能是数据分析能力(60%)和技术素养(48%)。此外,临床知识(46%)和沟通技能(34%)仍然是未来医生的核心能力。?

白皮书指出,中国将引领这三种趋势?

过去十年,全球医疗行业发生了重大变革,而2020年以来的新冠肺炎疫情加速了这一变革。

从全球来看,新冠肺炎疫情、慢性病(如心脏病、癌症、慢性阻塞性肺病、糖尿病等。,以及人口老龄化被认为是全球医疗行业重大变化的前三大影响因素。?

从中国看,96%的中国医护人员认为,绩效考核/医疗服务质量评价指标(入住院时间、再入院率、候诊时间、患者满意度等)对临床诊疗有重大影响。这一比例高于全球平均水平(90%)。此外,92%的中国医护人员认为,患者健康素养的提升也促进了医疗行业的进步,这一比例高于全球平均水平(86%)。

白皮书还显示,中国政府和公众对医务人员的认可度是世界上最高的。中国医务人员更认识到政府在医疗领域的工作重点,不仅远高于其他国家和地区,而且高于全球平均水平47%。中国医务人员对政府的评价更加积极,认为自己的工作得到了政府的认可,高于全球水平27%。此外,世界上只有一半的受访者认为他们的工作得到了公众的认可,而在中国,这一比例比全球平均水平高14%。值得一提的是,从全球角度来看,中国有望引领疾病治疗向预防模式的转变。

白皮书显示,84%的中国医务人员认为,远程监测设备的普及将有助于患者评估其健康状况,这是世界上最高的。

此外,89%的中国医务人员认为,主动查看个人医疗和健康记录的患者比例会更高。93%的中国医务人员认为,未来的医疗服务将更加关注患者的体验,这也是世界上最高的。

中国医生也非常重视公共卫生。77%的中国医务人员认为预防疾病更重要,重视疾病管理的患者将获得更好的健康回报。

白皮书认为,中国可以充分发挥医疗大数据的优势,促进自动化技术和人工智能辅助临床决策系统的开发和利用。

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