医疗AI配置动力揭秘:政策与提效的双轮驱动

生成式AI爆发:医疗人工智能走到新的十字路口
本篇文章的部分核心观点、图表及数据,出自动脉网于2024年10月22日发布的报告《生成式AI爆发:医疗人工智能走到新的十字路口》,如需获得原文,请前往文末下载。

医疗人工智能(AI)行业是一个快速发展的领域,它通过结合人工智能技术与医疗健康数据,为医疗行业提供了一系列创新的解决方案。这些解决方案覆盖了从疾病诊断、治疗规划到患者管理等多个环节,旨在提高医疗服务的效率和质量。随着技术的进步和数据的积累,医疗AI行业已经成为推动医疗行业现代化的重要力量。

关键词:医疗AI、政策主导、提效主导、影像AI、商业化路径

政策主导下的AI购置动力

政策在医疗AI的配置中扮演着重要角色。随着医疗信息化建设的不断推进,政府出台了一系列政策,以促进AI技术在医疗领域的应用。这些政策不仅明确了医疗信息化建设的总体目标和阶段性任务,还规定了建设内容、技术要求、实施路径等关键要素。对于公立医院而言,政策需求是他们考虑引入AI技术的首要因素。

我国自2016年起便开始围绕AI出台相关政策,从宏观角度出发,推动AI技术在医疗领域的应用,提高医疗服务效率和质量,最终实现医疗行业的智能化升级。地方政策也通过及早布局AI产业,把握时代的风口。例如,山东省发布的《山东省医养健康产业发展规划(2023—2027年)》中提出促进人工智能推广应用,强调要积极开展临床决策支持系统、医学影像辅助诊断等项目。

政策的推动使得医院在满足基础要求后,开始主动需求智能化升级,提升竞争力。在没有新政策出台的前提下,提效主导下的AI购置动力将逐步取代政策主导下的AI购置动力,引导医疗AI的未来发展路径。

提效主导下的AI购置动力

与政策主导下的AI需求不同,提效主导下的AI需求更为市场驱动。它需要企业自身从医院的临床、运营、管理等流程中发现真正的痛点,并提供能够带来直观收益的AI解决方案。影像AI是最早出现也是最为直观的例子,它能够帮助医生处理高强度重复的阅片工作,帮助影像科提质增效。

随着AI技术的进一步发展及医生对于AI技术的进一步认可,许多医生、管理者开始找到AI企业主动提出需求,要求后者根据具体需求打造能够提质增效的AI解决方案。例如,DRG出台后,医院的盈利逻辑由规模扩张向成本控制转变,管理者开始更加注重内部管理的精细化和科学化,提高运营效率和医疗服务质量。这个时候,传统的医疗IT系统不能满足医院精细化管理提出的各种需求,医院管理者转向AI系统寻求助力,形成了提效主导下的AI购置动力。

医疗AI的商业化路径探索

医疗AI的商业化是行业发展的关键。尽管医疗AI在多个领域展现出巨大潜力,但其商业化路径仍不明朗。过去,医疗AI被视作一个独立的解决方案,但从产品的角度解决商业化难点的尝试并不完全成功。《中国医学伦理学》期刊上发表的文章提出了从法律法规角度出发的商业化解决之道,建议监管机构在保障安全底线的前提下,采取风险分级审慎包容的监管策略,避免过度限制技术发展。

文章提出建立全链条创新激励型监管体制、深化“AI开发、提供和部署价值链”的法律责任确定、推动监管模式分层级的突破和创新,以促进AI的发展。这些措施旨在为医疗人工智能的发展与商业化构造良好的生长环境。

总结

医疗AI的配置动力主要来自于政策的推动和提效的需求。政策为医疗AI的发展提供了方向和标准,而提效需求则直接驱动了医疗AI技术的应用和创新。随着技术的进步和市场需求的变化,医疗AI的商业化路径正在逐步探索和明确。监管机构的角色变得尤为重要,其政策和监管策略将直接影响医疗AI的未来发展。未来,医疗AI行业需要在政策引导和市场需求之间找到平衡,以实现可持续发展。

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报告介绍:本报告由动脉网于2024年10月22日发布,共70页,本报告包含了关于生成式AI,医疗,人工智能的详细内容,欢迎下载PDF完整版。

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