2023-1-12
過去三年再一次證明，醫療機構即使在最艱難的情況下也能挺身而出。但即便新冠疫情時期的壓力有所緩解，其“后遺癥”仍然隨我們一同進入了2023年。與此同時，數據互操作性要求、醫保支付方式改革、勞動力短缺、監管問題、網絡安全威脅、患者期望、人口老齡化等因素，使醫院和衛生系統面臨資金和運營的多重挑戰。
醫療IT公司的CEO們認為，這些都是可以通過技術提升來應對的挑戰。具體如何應對，一起來聽聽醫療IT供應商高管們對2023年的趨勢分析：
01
更簡化的醫療服務體驗
研發基于AI的自動化護理工具的公司Qventus，首席執行官兼聯合創始人Mudit Garg：
患者已經習慣了人工智能和自動化帶來的高效體驗，例如電影的個性化推薦、自助機票預訂和各種家庭自動化設施，作為消費者，他們希望醫療服務能和這些服務一樣實現自動化。
領先的醫院正在采用技術手段來改善護理操作，例如更及時的手術安排，減少出院延誤等。2023年，患者將會更明顯地感受到通過自動化提供高效服務的醫院與不使用這些技術的醫院之間的差距。
02
為價值醫療搭建數據基礎設施
旨在幫助醫院和醫生管理價值醫療醫保報銷的公司HSBlox，首席執行官Rahul Sharma：
價值醫療已經取得了進展，但還需要對數據做更多的工作。要想持續、成功地推動價值醫療，需要在個體患者層面進行數字化和數據分析。而醫療機構也需要通過轉變其技術基礎架構和流程來克服惰性，以充分發揮價值醫療的潛力。其關鍵是，將人工智能技術與強大的數據工程框架中的機器學習算法相結合，以實現系統之間與這些數字化數據的集成。
2023年，在技術基礎設施和人力上的投入會越來越多，形式也會多種多樣，包括自建、購買、合作伙伴等，以推動價值醫療的發展。
03
充分挖掘真實世界數據的價值
研究評估真實世界數據質量的工具的公司Verana Health，首席執行官Sujay Jadhav：
臨床研究方面也需要在信息基礎設施上進行更多投入。將先進的人工智能（機器學習和自然語言處理）應用于電子病歷和其他數據源而生成的真實世界數據具有巨大的潛力，可以改變醫療行業的研究，并最終提升患者護理質量。
將非結構化和結構化電子病歷數據，與來自醫保報銷和診療影像等的真實世界數據相結合，可以得到患者診療流程中更及時、更可靠的數據，從而更深入地了解疾病進展，有助于為醫生和研究人員提供加速先進治療方案所需的見解。
04
人工智能和機器學習可協助管理新數據庫
從事自然語言處理的公司Linguamatics，醫療自然語言處理（NLP）戰略總監Calum Yacoubian：
人工智能和機器學習應用程序將越來越不可或缺。新的互操作性要求將使醫療服務中的數據量以指數級增加，基于AI的技術將成為準確評估風險、識別潛在護理差距、有效管理人口健康和揭示健康的關鍵社會決定因素的必備工具。隨著醫保報銷模式向價值醫療轉變，慢性病患者的健康管理需求將增加，也需要有效的技術來識別和解決患者群體之間的差異，以提供更有效和公平的護理。
電子病歷中大部分信息是在非離散領域用人類語言編寫的，要想有效地從中識別出豐富的信息以了解重要信息，對自然語言處理等人工智能技術需求勢必會越來越大。
05
遠程患者監控助力家庭養老模式
致力于家庭護理技術的公司Connect America，首席執行官Janet Dillione：
隨著醫療行業勞動力短缺加劇和人口老齡化加速，我們根本沒有足夠的資源，支持老年人在家中優雅地老去。這正是連續護理解決方案的用武之地，例如個人急救響應服務和遠程家庭患者監控。這些工具可與先進的數據、人工智能等技術相結合，同時讓更多角色加入老年人護理中，以提供高水平的家庭健康服務。
06
數據可訪問性和可用性有待提升
專門從事合成數據和分析的公司MDClone，首席商務官Josh Rubel：
有效的信息管理是在快速發展的環境中取得成功的關鍵。醫療行業正在迅速變化——商業模式、診療方式和市場定位都在不斷變化，而供應商們正面臨前所未有的財務壓力，勞動力和需求變化也在推動許多機構重新考慮戰略定位和服務程。
2023年，對于醫療機構領導團隊而言，重點是使用醫療數據來確定新的收入來源、優化臨床能力?？梢宰屷t務人員輕松訪問和使用數據的技術，以及能實現有效、高效的數據管理的技術，會更受醫療機構的青睞。
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