2022数字医疗年度创新白皮书-67页.pdf
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数字医疗年度创新白皮书2022DIGITALHEALTHINNOVATION数字技术变革引领数字医疗新方向三大领域加速医疗模式颠覆前言针对传统医疗体系,美国耶鲁大学教授WilliamKissick曾提出著名的“不可能三角”:
在既定的约束条件下,一个国家的医疗系统很难同时兼顾“提高医疗服务质量、增加医疗服务可及性和降低医疗服务的价格”。
这对于我国医疗同样成立所谓“看病难、看病贵”,以及层出不穷的医患矛盾,正是传统医疗体系“不可能三角”的具体表现。
要打破传统医疗体系的“不可能三角”,唯有引入新的技术增量和模式增量。
蓬勃发展的数字医疗因此被认为是破解“医疗不可能三角”的“创新处方”。
数字医疗这种把现代数字信息技术应用于整个医疗过程的新型医疗方式在近年已经越来越得到认可。
包括信息化、移动应用、人工智能和数字疗法等数字医疗概念正使数字医疗干预处于复杂性的两端。
在一端,它们允许公众发现基本的医疗信息,如查找当地医护人员、医疗设施和用品的供应,并帮助解决实现全民健康覆盖的差距。
在另一端,数字技术使复杂的医疗干预成为可能如人工智能技术辅助医疗诊断、预后和更快的药物发现,数字疗法对疾病诊疗、康复的介入,以及5G技术实现实时远程手术。
近十年来,我国数字技术的大发展带动了数字医疗的发展,并已打下坚实的信息化基础。
数字医疗已逐渐开始在医疗干预中发挥作用,即将迈向更高阶的模式颠覆。
为记录数字医疗的宏伟变革过程,并发掘数字医疗未来的巨大潜在可能,动脉网与蛋壳研究院对国内数字医疗行业在2022年的重大创新线索进行了征集,并广泛了解行业意见;同时,我们对2022年数字医疗的现状及发展趋势进行了整理,制作了本次白皮书,以期厘清这些创新如何推动产业发展,记录数字医疗创新的“中国故事”,打造医疗健康创新“中国范本”。
核心观点我国数字医疗具有巨大潜力,目前,信息化基座已完成,正单纯的服务和管理向更加核心的诊断治疗等领域演进。
数字医疗是把现代数字信息技术应用于整个医疗过程的一种新型医疗方式;其覆盖范围有广义和狭义之分。
数字技术一直在推动医疗保健的革命,可以提高我们准确诊断和治疗疾病的能力,并加强对个人的医疗保健服务。
目前,我国数字医疗经过多年多个阶段的信息化建设,目前已基本完成了数字化、网络化;并实现了一定程度的智能化。
借助信息化打造的数字基础底座,人工智能和数字疗法正快速崛起,推动数字医疗从单纯的服务和管理向更加核心的诊断治疗等领域演进。
政策对于数字医疗的促进非同小可,目前,我国已逐渐打造出一系列具有行业纲领性和指导性的中央及地方政策为行业发展指引方向。
这些政策将在“十四五”期间将推动“普惠民生”为核心的数字医疗加速推进,打造以患者为中心的卫生医疗体系,并同步建设智慧生态医疗。
同时,数字医疗上较为领先的地方也根据实际,在中央给定的框架下提出自己的目标、创新做法或是试图打造的“亮点”。
2022年,无论是数字医疗的审批监管,市场规模还是投融资都迎来大爆发。
截至2022年11月,NMPA共发出了25张AI三类证和30张符合数字疗法定义的二类证,无论AI三类证或是数字疗法医疗器械皆是获批最多的一年。
此外,在数字医疗投融资方面呈现出上半年活跃,下半年遇冷的特点。
总的来说,除个别项目外,数字医疗大体上处于早期阶段,仍然有待进一步发展。
在市场规模方面,区域信息化和人工智能即将迎来爆发期。
数字医疗在2022年获得了长足的进步,数字技术上的突破逐渐使数字医疗进化出越来越多的临床适应症及应用场景。
比如,云及互联网技术的突破为信息化赋能基层提供了便利;AI影像和数字疗法则在技术的支撑下对更多的适应症提供了支持;物联网及5G等技术的发展则使得过往几年规划的院外健康管理逐渐成为现实。
此外,各种数字技术的不断融合也使得数字医疗获得了比以往更多的进展。
报告目录前言前言.22核心观点核心观点.33报告目录报告目录.11图表目录图表目录.33第一章第一章数字医疗如何赋能医疗的各个阶段数字医疗如何赋能医疗的各个阶段.11我们定义的数字医疗代表什么.1数字医疗给各方带来了什么好处?
.2数字医疗的四个阶段.4我国数字医疗的演进路径:
数字医疗底座基本建成,模式变革正在酝酿中.5第二章第二章20222022年数字医疗数据分析年数字医疗数据分析.992022年数字医疗中央政策盘点.92022年数字医疗典型地方政策盘点.142022年人工智能医疗器械审批盘点.202022年符合“数字疗法”定义软件医疗器械审批盘点.232022年我国数字医疗投融资盘点.272022年我国数字医疗市场规模.31第三章第三章20222022年数字医疗热点洞察年数字医疗热点洞察.3434关键词:
云架构与互联网正推动新一阶段信息化建设.34关键词:
AI影像在2022年迎来巨大突破.37关键词:
数字疗法挺进临床,正在更多的适应症上生根发芽.38关键词:
物联网应用使得智能院外健康管理渐成现实.41关键词:
数字医疗细分领域技术融合大潮风起云涌.42第四章第四章20222022年中国数字医疗创新案例年中国数字医疗创新案例.4444复动肌骨软硬结合智能一体化肌骨治疗解决方案.45华卓科技HaaS平台重构区域医疗信息化.46启益医疗数字技术与“全域模式”赋能呼吸疾病全流程管理.47术康融汇“运动、营养和认知治疗”的数字疗法体系.48培声数字化儿童语言评估干预系统引领儿童语言障碍诊疗标准化.49速眠CBTI+数字疗法创新探索缓解3亿人睡眠障碍.50铂桐医疗数字医疗赋能的疼痛管理解决方案.51凝动医疗面向焦虑和强迫障碍的处方级虚拟现实认知行为干预数字疗法.52渐健家医基于公共卫生服务的数智化老年人健康管理.53冰片医疗科技数字医疗创新填补过敏性疾病环境控制空白.54京东方健康科技基于物联网的多场景定制化数智康养解决方案.55东软创新数字化、一体化建设模式打造城市卫生健康信息化新范本.56九峰医疗急基层所急,AI助力基层肺结核防控.57深透医疗AI+影像加速MRI成像,解决质量、成本及速度难点.58奈特瑞互联网医院系统加速互联网医疗普及.59免责申明免责申明.6060图表目录图表1:
数字医疗包括疾病的治、控、诊、防、康.2图表2:
数字医疗对医疗利益相关方的价值.3图表3:
数字医疗的四个阶段.4图表4:
我国数字医疗的演进路径.8图表5:
2022年我国数字医疗中央政策不完全统计.11图表6:
北京市2022年数字医疗部分政策.14图表7:
上海市2022年数字医疗部分政策.16图表8:
浙江省2022年数字医疗部分政策.17图表9:
海南省2022年数字疗法专项政策.19图表10:
2022年NMPA获批AI三类证.22图表11:
2022年NMPA获批“数字疗法”软件医疗器械.26图表12:
2022年国内投融资事件按日期分布.28图表13:
2022年国内投融资事件按细分领域分布.29图表14:
2022年国内数字医疗大额融资事件按细分领域分布.30图表15:
2022年国内数字医疗融资事件按轮次分布.30图表16:
2022年国内数字医疗融资事件按轮次及细分领域分布.31图表17:
2022-2032全球数字医疗市场规模预测(亿美元).32图表18:
2021-2025年我国医疗信息化市场规模预测(亿元).33图表19:
2021-2025年我国AI影像市场规模预测(亿元).33图表20:
我国三级公立医院历年电子病历平均评级.34图表21:
中国儿童语言发育迟缓/障碍发病情况.39图表22:
复动肌骨JOYMOTION悦行动数字疗法产品.45图表23:
华卓区域医疗健康服务HaaS平台业务架构图.46图表24:
启益医疗方舟平台“OneArk”架构图.47图表25:
渐健家医基层服务场景.53图表26:
东软承建的襄阳市卫生健康信息化系统架构.56图表27:
九峰医疗总部一角.57图表28:
奈特瑞互联网医院系统界面.591第一章数字医疗如何赋能医疗的各个阶段我们定义的数字医疗代表什么在不同的具体背景下,数字医疗定义会有所区别。
一般认为,数字医疗是把现代数字信息技术应用于整个医疗过程的一种新型医疗方式,是公共医疗的发展方向和管理目标。
根据具体的情况,数字医疗覆盖的范围可大可小,有广义和狭义之分。
最广义的数字医疗甚至可以涵盖包括患者、医疗服务提供方、学术研究机构、支付方、政策制定及监管方、药械行业等医疗参与各方在其业务流程中对数字技术的应用。
简单而言,任何与医疗健康沾边的数字技术在这种定义中都属于数字医疗,比如,药械企业生产过程的数字化,又或者学术研究机构临床研究的数字化。
不过,这种宽泛的定义除了在极个别宏观场合应用,在需要深入研究的场合并不适合。
因此,研究主体一般会根据具体的需要决定数字医疗定义的覆盖范围。
在早期阶段,数字医疗更多被认为与电子医疗(eHealth)相当,即代表了信息及通信技术在医疗领域的应用。
随着时间的推移,移动医疗(mHealth)的概念也被加入其中,即包含了移动信息技术的应用。
目前,数字医疗包括eHealth和mHealth,并将对大数据应用和分析、人工智能、物联网等先进数字技术也包含进来。
美国斯坦福数字健康中心(TheStanfordCenterforDigitalHealth)认为数字医疗包含5类数字医疗技术:
1、人工智能(AIArtificialintelligence)、机器学习(MLMachineLearning)及包括深度学习、影像处理及高级分析等各种人工智能算法;2、医疗信息化、基础设施和包括电子健康记录系统(EHRElectronicHealthRecord)在内的数据管理系统;3、包括SaaS平台、基于云的软件工具和社交应用在内的移动应用和网络应用;4、包括远程医疗、患者参与和医患互动在内的新兴临床护理模式;5、包括可穿戴设备、传感器和其他物联网硬件设备。
这一分类也得到了行业的广泛认同。
基于这些分类,美国FDA下属的医疗器械和放射健康中心(CDRHCenterforDevicesandRadiologicalHealth)则进一步从其行业监管和推动的角色将数字医疗分为下列分类:
软件医疗器械(SaMD);软件医疗器械中的人工智能和机器学习(AI/ML);2网络安全;医疗器械软件功能,包括移动医疗应用;医疗信息化;医疗器械数据系统;医疗器械互操作性;远程医疗;无线医疗器械。
对于本白皮书而言,数字医疗的覆盖范围相对聚焦,主要包括为患者提供的医疗相关服务中对数字技术的应用。
具体来说,包括疾病的预防、诊断、控制、治疗和康复管理等流程中对数字技术的应用。
数字医疗给各方带来了什么好处?
数字医疗可以对医疗产生巨大的好处。
从支持医生每天做出的临床决定的移动医疗应用程序和软件到人工智能和机器学习,数字技术一直在推动医疗保健的革命。
数字医疗工具具有巨大的潜力,可以提高我们准确诊断和治疗疾病的能力,并加强对个人的医疗保健服务。
数字医疗还可将计算平台、连接、软件和传感器用于医疗保健和相关用途。
这些技术跨越了广泛的用途,从一般健康的应用到作为医疗器械的应用。
图表1:
数字医疗包括疾病的治、控、诊、防、康3总的来说,数字医疗的引入可以提升医疗服务的可及性、效率、有效性和公平性。
我国医疗服务的可及性近年来持续改善,但仍有进一步提升的空间。
数字医疗包含以互联网、物联网等通信技术为基础的各种数字技术的应用。
患者可以通过远程服务获得高质量、标准化的医疗服务,比如,利用物联网远程监控和自行下载数字疗法实现疾病管理,或在基层医疗机构得到通过AI赋能的医生的正确诊断和处置等。
同时,这都将使医疗机构的服务能力大幅提高,同样提升了医疗服务对患者的可及性。
通过各种数字技术的采用,数字医疗可以极大地提高医疗服务的可及性,在适当的时候提示医生主动干预,并进一步通过提升单次医疗服务的效率或扩大服务能力的方式,进而提升医疗服务机构的服务效率。
此外,数字医疗还可提供基于数据驱动的个性化诊疗并基于医学原理和数据分析模型为医生提供辅助诊断功能,从而提升医疗服务机构的诊疗效率。
直到现在为止,医疗体系仍然更加关注疾病治疗,而非疾病预防;同时,即使是疾病治疗也因为治疗依从性差效果不佳,更不要说个性化的精准治疗。
数字医疗可以利用数字技术持续监测患者体征,帮助患者养成良好的生活习惯,并在出现隐忧时提前告知医患双方,从而将重心向疾病预防转变,这将大大提升医疗服务的有效性。
此外,基于对患者基本数据的采集和分析,基于数据驱动的数字医疗也为患者提供个性化的治疗方案,也将提升医疗服务的有效性。
图表2:
数字医疗对医疗利益相关方的价值4尽管我国一直强调医疗服务的公益性公平性,并从2009年起实施新医改,扩大了医疗的覆盖面,海量资金投入以改变基层落后面貌,医疗设备升级换代。
但作为医疗系统最关键资源的医生资源奇缺,且无法速成,医护人力资源差距巨大,导致分级诊疗效果不佳,大医院人满为患,小医院门可罗雀。
数字医疗则可以让处于医疗服务覆盖不佳的基层群众与大医院专家直接对接,通过远程会诊、远程手术等各种方式为其提供高质量的医疗服务,这就能够在硬件条件改善的基础上实现软件资源的更新,在医疗设备和医疗服务两个层面实现公平分配。
数字医疗的四个阶段基本而言,数字医疗主要体现在医疗设备的数字化和网络化、医院管理的信息化、医疗服务的便利化及个性化四个方面,大体上可划分为数字化、网络化、智能化、医疗模式变革四个阶段。
数字化是数字医疗的基础,指医疗流程中的数据采集、处理、存储与传输等过程均以数字技术和信息技术为基础,通过软硬件的结合使得数字化设备替代常规设备成为临床设备主流。
需要明确的是,不同时期的数字化有不同的重点。
在早期,数字化重点主要体现在诊断设备的数字化上,如心电图、脑电图等生物信号采集处理仪器,以及包括CT、超声、MRI等影像设备的引入。
这可以更好地实现患者信息的可视化,极大强化了医生的诊断能力。
随着时间的进展,大多数医院已解决了“从0到1”的突破,跨过了这个阶段。
因此,当前阶段的数字化的内涵也随之发生了改变,不再局限于硬件或某类特定设备,而是指软硬图表3:
数字医疗的四个阶段5件技术在整个医疗行业中的应用。
在完成第一阶段的数字化后,第二阶段显然是网络化。
通过将院内外设备通过互联网及物联网等网络连接实现互联互通,可以实现人与人(局域网、广域网)、设备与设备(物联网)以及人与设备之间的数据传输及共享,为进一步的应用提供基础,比如互联网医疗等。
如果说数字化是产生数据的过程,网络化便代表了数据流动的过程。
基于数字化和网络化的基础,智能化是数字医疗的进阶阶段。
通过对前两个阶段生产并传递的数据进行分析并加以应用,从而产生更广泛和深刻的洞见,实现医疗业务流程的优化和自动化,实现相应的目的,或产生新的创新性的疗法,或提升服务效率降低成本,或实现精准个性化的服务等。
随着数字化、网络化和智能化的递次实现,医疗模式变革有了相应的基础。
通过量变最终实现质变,医疗制度和服务模式将得到改变,服务质量也将得到提升,当前阶段理想的数字医疗也将得以实现。
我国数字医疗的演进路径:
数字医疗底座基本建成,模式变革正在酝酿中数字医疗的发展是一个长期性的过程,即使是医疗技术最为发达的美国,目前也处于第三阶段与第四阶段之间,即已有一些模式变革的雏形,但尚未完全实现。
相对而言,我国在数字医疗的发展上起步较晚,且早期由于数字技能能力的局限,进展较慢。
不过,近几年我国在信息技术及通信技术领域实现了跨越式的发展,在数字医疗的进展上也有了不小的进步。
完善数字医疗底座,医疗信息化已迈入4.0阶段。
从上世纪九十年代开始,我国在之前医院建设的基础上开始了数字医疗建设,迈出了第一步的摸索阶段,即所谓的医疗信息化。
目前,我国医疗信息化发展至今大体经历了四个阶段:
以收费为中心,解决非诊疗业务的1.0阶段;以业务为核心,各科室应用子系统的2.0阶段;着眼互联互通,打造整体数据集成平台的3.0阶段以及区域互联互通实现大数据分析,人工智能赋能辅助诊疗的4.0阶段。
建设重点从医院内部管理到关注患者诊疗,再到区域性信息互通,医疗信息化建设实现了从个体到整体、从局部到广域的发展,内涵与功能得到强化,服务范围不断延伸。
1.0阶段:
以财务管理和成本核算为核心,借助信息网络技术对医院的人财物资源进行调配的HIS(HospitalInformationSystem)是最先被引入的信息系统。
在当时,国内医疗信息化行业尚处于空白。
具有实力的医院信息科通常根据需求自写软件。
发现了巨大市场的部分企业开始针对医院信息化需求开发产品并6飞速成长,大量医疗信息化公司就此涌现,以专业化的方式解决医院财务、医嘱问题。
初期,企业乐于展示系统的独特性,后期逐渐转向营销,努力提高GUI界面与产品包装的吸引力。
在1.0阶段,医院管理信息系统初具雏形。
2.0阶段:
到了世纪末,我国经济科技水平有了大幅提升,医改的深入以及不断增长的医疗服务需求对医院信息化的要求越来越高。
信息化的重点从管理层面转移到业务层面,帮助实现患者诊疗环节全流程信息化和各医技科室信息化的CIS(临床信息化,ClinicalInformationSystem)被引入医院。
信息化厂商开始在医生工作站、检验报告系统和影像系统等CIS系统中开始新一轮开发和推广,医疗信息的交互逐渐成为医企双方的关注重点。
另一方面,临床系统加速开发,医疗信息化开始逐步专科化,需求也开始分化,市场规模激增。
从这一阶段开始,医疗IT企业逐渐取得了医院信息化建设的主动权。
3.0阶段:
在这一阶段,三级医院信息化建设基本完成,但由于CIS下属子应用系统来源不同,接口规范不一导致各系统间缺乏接口,形成众多数据孤岛。
这也直接导致了医院内部“信息孤岛”的产生。
3.0阶段的集成系统应运而生。
医疗信息化企业开发出集成平台,将不同的医疗子系统进行对接,整合不同系统的数据。
其目的在于实现内院信息集成,提升院内交互效率。
整个医院的信息化系统直到这个阶段才算完成整体体系,不过,在实际操作中,医疗机构存在的信息孤岛并未完全得到解决。
4.0阶段:
随着近年来大数据、云计算和人工智能的兴起,及其系统在其他领域应用中展现出的巨大潜力,医院信息化建设的重点逐渐开始转移到区域医疗信息化(GMIS,GlobeMedicalInformationService)。
通过政府引导,企业承建的形式,各地开始探索以区域内居民电子健康档案为核心,通过网络将医院内部与外部平台连通,建立面向病人、医院及卫生行政部门的信息系统。
区域医疗信息化希望通过云上统一的架构和标准,将一个个信息孤岛逐步打通,并将这些沉睡的数据整合到一起,形成海量的数据库。
这一阶段目前仍在进行中,并已通过数据集成和利用不断涌现出创新的临床应用。
与此同时,院内服务和管理的智能化程度也越来越受到重视,并通过政策引导对此提出了具体的要求。
通过几十年来医疗信息化建设的不断完善,我国的数字医疗基本完成了数字化和网络化,在某些细分领域也在逐步实现智能化。
一个坚实的数字“底座”基本成型。
基于海量医疗数据的积累和利用,我国数字医疗也开始越来越从管理和服务等医疗边缘向治疗诊断等核心领域切入。
一方面,基于人工智能的辅助诊断,以及人工智能结合物联网的智能诊断设备(如可穿戴设备)在近年来进展神速,被广泛用于进行卫生医疗系统的精细管理及帮助医生临床诊疗等;另一7方面,对医疗服务数字化并提供创新诊断及治疗方式的数字疗法也快速崛起,基于信息化沉淀起步,医疗AI已冲刺2.0阶段。
不断积累的数据为人工智能的发展奠定了基础,加上包括软硬件在内的相关技术的逐步成熟,人工智能在2010年代开始被应用到医疗领域。
其中,基于计算机视觉的医疗影像AI辅助诊断与基于NLP的医疗知识图谱构建在众多领域中迅速崛起,成为了医疗AI中发展最快的两个领域。
尤其是AI辅助诊断,在2015-2020年这个区间之内,数百家企业涌入这个赛道,超过百家企业从一级市场获得融资。
这一阶段被认为是医疗AI的1.0时代。
其特点是覆盖式创新,即覆盖更多的专科,从肺部入手,进而转向脑、心、肝等脏器。
在这一阶段,全球范围内均缺少开源的医疗大数据,AI企业能够直接获得的数据很少。
对覆盖领域的选择主要来源于可获得的数据集,比如肺结节数据集是当时为数不多的开源数据集,但仍存在数据量小、标准化低、标准成功率低、数据类型有限的不足。
在这个阶段,企业获取有效数据集必须与医院进行合作,在取得脱敏数据后对其进行分类、标注、训练。
由于整个过程均需人工进行,无论是时间成本、经济成本还是人力成本都相当高昂。
人工智能企业要获得高质量的标注数据难度不小。
由于人工智能需要依靠数据集进行学习,数据的匮乏和质量也进一步限制了人工智能的发展。
2020年1月,国内首张影像AI三类医疗器械注册证获批,标志着影像AI商业化时代的到来。
随后两年时间,影像AI频频获批医疗三类器械,监管政策逐渐完善。
找到可行盈利路径的头部影像AI厂商开始谋求更大的发展,陆续驶向二级市场。
这也意味着1.0时代的结束,国内医疗AI正式进入2.0时代。
国内医疗人工智能2.0时代的价值创造方式与1.0阶段明显不同。
如果说1.0时代属于覆盖式创新,主要目的是尽可能覆盖更多的领域;2.0阶段的创新则是以1.0阶段创新成果为基础的单点式创新。
这是因为从2020年开始,大量医院自发加入的单病种影像数据库和第三方测试数据库的不断构建使得数据量指数增长。
这使得AI企业在新适应症开发上面临的难度骤减,加之第三方数据库逐渐形成规模,使得医疗AI的产品丰富程度随之增长。
在决定AI产品品质差异的算法、算力和数据三要素中,能够形成壁垒的还是算法和数据。
由于高质量数据的获得相对以往更加容易,数据壁垒的重要性相对以往有所降低,算法壁垒的作用开始逐步凸显。
目前,人工智能的作用已经得到公认,并正在越来越多被临床实际应用。
不过,从其生命周期来看,还处于初期的导入阶段,还有巨大的发展空间。
8切入医疗核心干预“治诊康”,数字疗法仍处于初期探索。
与人工智能一样,医疗信息化及智能化这一数字底座的不断完善同样为数字疗法的激活铺平了道路。
伴随着智能手机和移动互联网在2010年代的快速普及,数字疗法这一新生事物被研究人员用于直接介入疾病治疗以改善临床治疗,并衍生出多种截然不同的数字疗法类型,包括扩展传统药物治疗价值的疗法,如慢病管理;又或者用于取代传统药物的创新疗法,如针对精神类疾病的疗法。
2017年,随着FDA率先通过了DeNovo数字疗法的审批,全球对此高度关注。
这也带动了国内数字疗法的发展。
2020年开始,数字疗法在国内迎来了加速发展,大量企业开始关注并探索将数字疗法作为下一个主要的战略方向。
目前,国内大部分数字疗法企业仍处在临床试验阶段,商业验证还未真正开展。
不过,经过互联网医疗、运动健康、慢性病管理等移动应用程序多年市场教育,国内居民已逐渐具备了对数字医疗的基本认知和接受能力,但是整体而言,受我国居民年龄结构、教育背景、经济条件等综合因素的制约,数字疗法目前还处于初期探索阶段。
总的来说,我国数字医疗经过多年多个阶段的信息化建设,目前已基本完成了数字化、网络化;并实现了一定程度的智能化。
借助信息化打造的数字基础底图表4:
我国数字医疗的演进路径9座,人工智能和数字疗法正快速崛起,推动数字医疗从单纯的服务和管理向更加核心的诊断治疗等领域演进。
以往难以想象的远程医疗、辅助诊断及数字疗法等医疗模式正在日渐频繁,并在未来随着量变转化为质变,实现数字医疗的终极目标。
第二章2022年数字医疗数据分析任何一个行业的发展,都无法离开多重因素的影响。
根据经验,行业的快速发展需要政策、市场
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