亚太地区的 AI 驱动型医疗保健：2025 年及以后的下一步是什么？

快速阅读: 据《IDC 研究》最新报道，亚太医疗正步入AI驱动的新时代，聚焦自动化、患者中心护理、生成式AI及网络安全。IDC数据显示，医疗数据平台和AI安全成关键投资方向。

亚太地区人工智能驱动的医疗保健新时代

亚太地区的医疗行业正进入一个革命性的时代，这由人工智能和生成式人工智能（GenAI）推动的临床数据激增所驱动，最近还出现了代理人工智能（Agentic AI）。这个时代将受到在工作流程和员工生产力方面平衡效率与效果的双重优先事项的影响。

亚太地区人工智能驱动的医疗保健新时代

为了满足这些需求，医疗机构组织现在正在将投资集中在四个紧迫的优先事项上：

– 工作流程自动化以提高工作效率，从而改善护理成果
– 以患者为中心的护理模式，以确保护理的可及性和便利性
– 生成式人工智能解决方案，以增强临床医生的效率，同时创造高度个性化的患者体验（PX）
– 网络安全，以保持网络安全韧性，因为新兴技术已成为现代化医疗的必要条件

人工智能驱动的工作流程自动化：提升效率和成果

随着亚太地区医疗机构追求更高的运营效率、更好的护理质量和可扩展性，人工智能和自动化正成为首要任务。重复性和数据密集型流程给医疗机构带来了沉重的负担，消耗了宝贵的时间和资源。通过自动化这些任务，机构可以缓解这种压力，优化内部资源，并显著减少行政负担。

同时，由于人口迅速老龄化——尤其是在日本和韩国等超老龄化国家——带来的压力也在增加。再加上非传染性疾病（NCDs）的发病率上升，对更高效的医疗服务的需求也在增加。

为应对这些变化，医疗机构已确定在未来两年内自动化应用的具体案例：临床工作流程、运营工作流程和行政工作流程。

电子健康档案（EHR）平台及其工具和功能，为自动化投资提供了坚实的基础。三分之一的医疗机构已经投资于临床决策支持系统（CDSS），而超过一半计划在未来两年内进行投资。

IDC数据显示，近一半（47%）的医疗机构认为医疗数据平台是最重要的投资潜力，这是由于需要大规模的数据整合、数据利用和实时分析以实现“智能自动化”。

新的以患者为中心的护理模式：从远程医疗到居家医院

以患者为中心的护理交付解决方案的创新持续加速。这也受到护理消费化趋势的推动，并得到了成熟健康科技生态系统的支持。

例如，远程医疗正在转变为综合性的远程健康服务平台。最初只是基本的虚拟咨询，现在已经扩展到包括电子医嘱、电子处方、实验室结果和患者教育的集成访问——所有这些都在一个界面上完成。这使患者能够做出明智的决定并更加主动地管理自己的健康。

另一个例子是远程病人监测正在发展成完整的“居家医院”（H@H）模式。超过一半的区域医疗机构正在投资H@H技术。例如，新加坡中央医院（SGH）和邱德拔医院（KTPH）隶属于国家大学健康系统（NUHS），推出了移动住院护理之家（MIC@Home）项目。由卫生部医疗转型办公室（MOHT）牵头，该项目支持患有皮肤感染、尿路感染和心力衰竭等一般医学状况的患者。经过成功的试点后，该计划已扩展到另外四家医院：樟宜综合医院（CGH）、KK妇女儿童医院（KKH）、森美兰州综合医院（SKH）和陈笃生医院（TTSH）。同样，在澳大利亚，维多利亚州的44家医院现在提供“居家医院”（HITH）服务。

为了有效推广这些模式，医疗机构正在越来越多地通过数字前台（DFD）策略重塑他们的投资。通过利用更广泛的健康科技生态系统并采用创新的、以患者为中心的交付模式，他们旨在在整个地区建立更高效、可扩展和响应迅速的医疗体系。

IDC预测，到2027年，由于对增强护理协作、扩大临床医生和消费者访问以及增强数字素养的需求，亚太地区（不包括日本）80%的患者将使用混合式护理。

利用生成式人工智能和代理人工智能提升临床医生效率和高度个性化的患者体验

生成式人工智能和代理人工智能有望让医疗保健更容易惠及弱势群体。认识到其潜力，该地区超过一半的医疗机构计划在未来两年内投资生成式人工智能解决方案。

医疗机构即将从早期实验转向制定全面的企业级人工智能战略。来自多学科和超级专科医院的首席信息官（CIO）已经在探索针对生成式人工智能的应用场景，不仅是为了优化资源配置，也是为了识别真正具备生成式AI能力所需的先决条件。

IDC预测，到2026年，亚太地区（不包括日本）的生成式人工智能投资将在快速部署应用场景、更精准的临床数据和组织内部支持的推动下翻倍。

在生成式人工智能的背景下，该地区的医院连锁已经开始在其网络中整合数据，以有效部署大型语言模型（LLMs）。例如，印度Apollo医院开发了一个由LLMs驱动的临床智能系统（CIE），利用其医院网络中的大量临床数据，为患者提供更快、更准确的回应。在新加坡，国家健康科技机构Synapxe实施了一款名为“Russel GPT”的生成式人工智能工具，旨在从患者数据中快速生成摘要，以提高临床医生的效率并提升整体患者体验。

随着护理提供者开始逐步采用代理人工智能，主要关注点是超越生成式人工智能所提供的生产力提升。这一关注点将导致2026年几乎三分之一的生成式人工智能投资用于代理人工智能。受这些应用场景潜力的鼓舞，该地区的医疗机构正在特别寻求拥有强大人工智能安全能力、与人工智能服务集成的云生态系统、致力于负责任的AI实践以及稳健的数据治理体系的合作伙伴，以确保生成式人工智能解决方案的安全和有效部署。

人工智能驱动的网络安全：医疗韧性和患者数据安全的核心

亚太地区的医疗行业仍然高度脆弱，因为主要医院遭受网络攻击的频率和严重程度持续增加。在印度，AIIMS（全印度医学科学研究所）遭遇了一次最近的勒索软件攻击，迫使运营进入手动模式，中断了关键服务。同样，在澳大利亚，一次网络攻击导致圣文森特医疗集团发生重大数据泄露。考虑到这些事件，该地区的医疗首席信息官（CIO）不仅优先考虑网络安全投资，还专注于网络安全韧性。这意味着通过人工智能驱动的安全解决方案，提前检测和应对威胁，以增强威胁情报、响应与恢复能力。

IDC报告称，到2026年，不断增长的网络安全风险将促使亚太地区（不包括日本）40%的医疗机构采用基于人工智能的威胁情报解决方案，以确保医疗服务的连续性并保护患者。

对人工智能系统的有针对性的攻击可能会危及它的输出，从而可能危及患者，如癌症治疗方案中的辐射剂量被更改。这些威胁突显了保障人工智能驱动的医疗应用程序的完整性和准确性的关键需求。

为应对这些风险，该地区的医院正在积极探索人工智能专用的网络安全策略，包括先进的加密方法以保护数据传输、实时威胁检测系统以识别异常情况，以及严格的访问控制以防止未经授权的使用。

目前亚太地区医疗行业的现状限制了组织增强其IT安全能力的能力。IDC数据显示，区域医疗机构优先管理内部和外部安全风险，实现对威胁环境的更大可见性，并具备主动的威胁检测、响应与修复能力。安全服务供应商需要将其能力与这些优先领域对齐，以便首次接触和成功参与。

该地区医疗机构的首席信息安全官（CISO）和首席信息官（CIO）向IDC表示，实时威胁情报与预测分析是他们在人工智能驱动的安全工具中最看重的功能，这反映了他们对主动和高效威胁检测与响应的高度关注。

迈向未来的路径以保障未来安全

要真正释放生成式人工智能和代理人工智能的潜力，医疗机构必须采取深思熟虑和战略性的前进路径。首先，通过建立由临床医生、数据科学家、法律专家和患者安全官员组成的团队来制定数据治理框架，构建坚实的基础。最具影响力的一步是将生成式人工智能整合到电子健康档案（EHR）工作流程中，特别是自动化文档，这被IDC视为医疗机构的首要任务。同样重要的是加强这些系统背后的数据架构，确保它们安全、可扩展，并准备好支持人工智能驱动的医疗保健的未来。

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