醫(yī)療技術(shù)日益影響著醫(yī)療行業(yè)的未來(lái)。根據(jù)新西蘭醫(yī)療技術(shù)協(xié)會(huì)的研究，新西蘭醫(yī)療技術(shù)產(chǎn)業(yè)的年產(chǎn)值約為15億美元，其在中的比重正在增加。

然而，醫(yī)療技術(shù)的未來(lái)趨勢(shì)是什么？新西蘭企業(yè)面臨哪些挑戰(zhàn)和機(jī)遇？新冠肺炎疫情的影響是什么？

新冠肺炎疫情無(wú)疑改變了醫(yī)療行業(yè)的規(guī)則。比如行業(yè)在做醫(yī)療決策時(shí)會(huì)參考越來(lái)越多的數(shù)據(jù)，技術(shù)和創(chuàng)新的快速部署肯定會(huì)成為新常態(tài)的一部分。

然而，疫情過(guò)后，醫(yī)療技術(shù)行業(yè)不得不管理指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)源，這些數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)源必須進(jìn)行整合，產(chǎn)品才能成功。

醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)增長(zhǎng)率幾乎高于任何其他行業(yè)。IDC發(fā)布的白皮書(shū)《數(shù)據(jù)時(shí)代2025》(數(shù)據(jù)時(shí)代2025)顯示，醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)增長(zhǎng)率有望超過(guò)制造業(yè)、金融服務(wù)業(yè)或傳媒行業(yè)，到2025年復(fù)合年增長(zhǎng)率將達(dá)到36%。

這一趨勢(shì)的驅(qū)動(dòng)因素之一是患者家中中，的智能醫(yī)療設(shè)備和實(shí)時(shí)檢測(cè)設(shè)備，這些設(shè)備獲得的數(shù)據(jù)有助于實(shí)時(shí)監(jiān)控患者的狀況。

數(shù)據(jù)的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)給醫(yī)療設(shè)備制造領(lǐng)域的數(shù)據(jù)科學(xué)家?guī)?lái)了巨大的挑戰(zhàn)，他們通常只將20%的時(shí)間用于實(shí)際數(shù)據(jù)分析。

互操作性是一個(gè)絆腳石

InterSystems醫(yī)療技術(shù)區(qū)域經(jīng)理約翰凱利(John Kelly)表示，大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)家將時(shí)間花在跟蹤、清理和重組存儲(chǔ)在中， 孤島各種數(shù)據(jù)中的海量數(shù)據(jù)上，并采用不同的格式和標(biāo)準(zhǔn)。

Kelly認(rèn)為：“關(guān)鍵是——的互操作性，也就是不同軟件之間交換和利用信息的能力。不幸的是，系統(tǒng)之間缺乏互操作性已經(jīng)成為創(chuàng)新的主要障礙。我們投入了大量精力來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題，以確保我們的客戶在進(jìn)行高級(jí)分析時(shí)擁有干凈、合規(guī)和完整的數(shù)據(jù)?！?/p>

在開(kāi)發(fā)醫(yī)療技術(shù)解決方案時(shí)，遵循不同的醫(yī)療標(biāo)準(zhǔn)也很重要，這樣解決方案就可以輕松適應(yīng)現(xiàn)有的醫(yī)療環(huán)境?！盁o(wú)論新的解決方案有多創(chuàng)新，如果不能輕松嵌入現(xiàn)有的醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施，促進(jìn)不同系統(tǒng)和解決方案之間的數(shù)據(jù)共享，就不太可能有高應(yīng)用?！眲P莉認(rèn)為。

數(shù)據(jù)隱私和安全也是需要考慮的因素，包括數(shù)據(jù)管理和允許患者控制自己數(shù)據(jù)的知情同意原則。由于醫(yī)療技術(shù)是一個(gè)全球性的行業(yè)，必須妥善解決歐盟《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》(GDPR)和美國(guó)《加利福尼亞州消費(fèi)者隱私法案》(CCPA)以及中(如誰(shuí)擁有患者生成的數(shù)據(jù))的擔(dān)憂。即使剛剛開(kāi)始概念驗(yàn)證，也要考慮之后的標(biāo)準(zhǔn)符合性和高可擴(kuò)展性。人工智能和物聯(lián)網(wǎng)也帶來(lái)了新的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，世界各地的監(jiān)管機(jī)構(gòu)都出臺(tái)了嚴(yán)格的網(wǎng)絡(luò)安全指南，將網(wǎng)絡(luò)安全作為每個(gè)開(kāi)發(fā)階段的獨(dú)特流程，涵蓋了從研發(fā)到實(shí)際使用中系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的一系列環(huán)節(jié)。

人工智能越完善

克服這些挑戰(zhàn)將為醫(yī)療技術(shù)公司創(chuàng)造新的機(jī)會(huì)。隨著數(shù)據(jù)量的增加以及數(shù)據(jù)質(zhì)量和消費(fèi)者信任度的提高，人工智能將變得越來(lái)越可靠。將其與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合后，我們將進(jìn)入一個(gè)良性循環(huán)。人工智能算法實(shí)踐得越多，就會(huì)越完善。

實(shí)踐證明，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以最大限度地提高高價(jià)值醫(yī)療設(shè)備的效率。例如，新西蘭的Mercy Radiology與鐵AI合作部署了兩種人工智能算法，并在機(jī)器學(xué)習(xí)的幫助下不斷改進(jìn)。借助兩個(gè)使用案例的即時(shí)閱讀能力，放射科醫(yī)生可以實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)CT掃描中的肺結(jié)節(jié)和x射線檢查中的肢體骨折。

Mercy放射科CEO、醫(yī)療保健控股有限公司數(shù)字健康總監(jiān)Lloyd McCann表示，這兩種算法提高了報(bào)告質(zhì)量，“吸引了臨床醫(yī)生的積極參與”。

但是，醫(yī)療科技公司要想最終把握住醫(yī)療數(shù)據(jù)帶來(lái)的機(jī)遇，不僅要應(yīng)對(duì)不斷增加的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)類型，以及各種隱私和安全問(wèn)題，還要保證數(shù)據(jù)的適用性。

數(shù)據(jù)創(chuàng)新的成功，尤其是基于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)創(chuàng)新，取決于所用數(shù)據(jù)的質(zhì)量，因此選擇數(shù)據(jù)管理平臺(tái)是至關(guān)重要的商業(yè)決策。