現在，醫療保健行業比以往任何時候都面臨著控制成本上升、增加可及性、緩解工人短缺造成的問題，以及改善臨床醫生和患者治療結果的壓力。

此外，對醫療物聯網和可穿戴設備等遠程患者監測服務的需求不斷增長，以及發達國家數字醫療基礎設施的快速增長。

除此之外，還有其他人口因素，全球老年人的總規模和相對比例都在增長。例如，2019年，65歲及以上人口有7.03億，占世界總人口的9%。預計到2050年，這一比例將達到16%，即15億。這些人口趨勢正在引起醫療保健部門內部的變化，并導致與老年治療和預防費用相關的支出增加。

人工智能、數字健康應用和虛擬護理平臺等技術，提供了既具有成本效益又具有勞動力效益的解決方案，并試圖減輕醫療保健行業面臨的壓力。事實上，全球數字醫療模式規模龐大——2022年價值達2110億美元，還在繼續擴大，預計從2023年到2030年將增長18.6%。

然而，如果要實現這些數字健康解決方案的全部潛力，并成功地將其集成到當前的醫療保健環境中，就必須克服某些挑戰。

1、數據隱私和安全

在制藥、醫院、診所和其他醫療保健環境中，需要在數據保護和安全需求與實時警報、預測分析和遠程醫療等創新需求之間取得平衡。雖然患者健康記錄和數據的數字化已經存在了幾十年，但醫療保健環境中數字解決方案的空前加速增加了確保敏感患者信息的私密性和安全性的需求。

考慮到全球大約30%的數據量是由醫療保健行業產生的，預計到2025年這一比例將增加到36%，這是一項龐大、復雜且往往代價高昂的任務。除此之外，還必須遵守有關信息隱私和安全的法規，例如美國的《健康保險流通與責任法案》(HIPAA)和整個歐盟的GDPR。

除了隱私合規性之外，還必須保護敏感數據免受可能的泄露和惡意攻擊，僅在2021年，就有超過2260萬名患者受到數據泄露的影響。

2、支付與報銷模式

由于醫療保健領域的技術落后了幾十年，患者和提供者之間的溝通變得錯綜復雜，服務變得不必要地復雜和難以駕馭。醫療保健報銷模式的透明度日益受到挑戰。傳統的交易模式既不優先考慮患者的結果，也不從臨床角度考慮節省成本的激勵。

這導致了對患者、臨床醫生以及保險企業的激勵措施不一致，并最終導致患者無法接受治療，而費用仍然不透明。

人們對數字醫療解決方案的興趣日益濃厚，這為加速對話提供了一種方式，利用數據和數字基礎設施支撐傳統的支付和報銷模式，將基于價值的護理置于最前沿，數字工具能夠生成有用的數據，為基于價值的合同建立有用的衡量標準。有了更好的數據，就可以建立更好的模型，從而激勵臨床醫生采用這些模型。

3、信任與監管

當談到某些數字健康解決方案時，特別是那些實施人工智能和機器學習的解決方案，醫療保健專業人員和患者都對完全信任這項技術猶豫不決，特別是在涉及關鍵決策過程時。盡管公眾輿論逐漸認識到人工智能的功能和積極潛力，特別是隨著ChatGPT等人工智能平臺的普及，但許多人仍然對醫療保健領域基于人工智能的解決方案持懷疑態度。

使這一挑戰更加復雜的是，圍繞人工智能及其與數字醫療保健的集成的監管環境在一定程度上落后于該領域的發展，這抑制了進一步的創新，并且在建立公眾信任方面幾乎沒有采取任何措施。

對此類技術進行適當監管，將優先考慮患者治療結果的安全性和有效性，同時緩解公眾的擔憂，與建立一個不會過度扼殺創新的監管框架的必要性之間存在著不可否認的摩擦。

雖然我們看到世界各國開始努力實施必要的監管指導方針，例如歐盟的《人工智能法案》，或美國FDA最近發布的《行動計劃》，但這確實給那些開發人工智能驅動解決方案的人帶來了負擔，因為獲得必要的監管批準可能是一個漫長且成本高昂的過程。

4、易用性

人工智能和機器學習等數字健康解決方案可以為醫療保健行業提供很多幫助，但要真正有效，它們必須為醫療保健專業人員和患者提供積極的用戶體驗。大多數醫療保健提供者根本不具備開發、實施復雜的數字解決方案，并將其集成到現有工作環境中所需的技術專業知識或資源。

為了提高參與度和采用率，數字健康解決方案必須用戶友好且直觀，臨床醫生和其他醫療保健專業人員必須接受有效的培訓，以適應這些新系統。缺乏臨床參與和資源不足是兩個經常被提及的領域，阻礙了原本有前途的數字解決方案的更好集成。這些都是需要解決的重要挑戰，因為它們可能對患者安全、數據質量和治理產生重大影響。

從患者的角度來看，易用性也至關重要，特別是在創造更好的健康公平方面。如果要在患者端采用強大的數字解決方案，醫療保健部門必須應對技術素養、互聯網訪問不平等以及語言依賴問題等挑戰。公平問題必須融入數字醫療解決方案的核心設計中。

5、互操作性

醫療保健是一個復雜的領域，涉及從診所、醫院到實驗室和藥房的多個實體，每個實體都有自己的數據格式和系統。為了使數字解決方案在更大范圍內發揮作用，其必須能夠跨多個系統無縫集成，并與每個系統順利連接。

跨核心臨床系統的信息無縫交換被稱為互操作性，這是提高數字醫療解決方案的安全性和效率，以及更輕松地將產品和解決方案集成到現有醫療基礎設施中的關鍵。這不僅是一項難以實現的挑戰，而且采用標準的醫療保健數據系統和模型，對于進一步創新和開發數字醫療解決方案也是必要的。

此類解決方案的開發人員必須解決與互操作性相關的問題，并且需要遵守醫療保健和監管標準，否則可能會導致無法使用或需要大量清理的患者數據。簡而言之，必須在互操作性和大量機密臨床數據帶來的安全問題之間找到適當的平衡。數字醫療領域顯然需要先鋒參與者，他們將繼續制定解決互操作性和監管問題的標準。

對未來的影響

數字醫療解決方案在醫療保健領域具有巨大的應用范圍，可以改善患者的治療結果、準確性和治療，以及臨床醫生的經驗和成本效率。然而，其成功實施需要對這些有前途的技術和道德方面進行仔細的監管和評估。