80亿AI医生即将上岗!世界经济论坛重磅预测:AI医疗拐点已到,将成为增长最快的领域!

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作者：微信文章


文本来源：智药局

文本加工：菊梅睿研

正文共：2139字

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AI在医疗保健领域的潜力，被远远低估了。

近日，世界经济论坛发布《人工智能驱动健康的未来：引领潮流》报告，系统地介绍了AI医疗的背景情况、未来展望和关键挑战。

报告强调，当下的全球卫生格局正处于重大转变的边缘，AI在医疗保健领域的应用已达到拐点，有望彻底改变全球医疗体系——从加速药物研发到提供个性化健康助手。

具体而言，报告认为人工智能是医疗保健的主要变革力量，预计2024-2032年将以43%的速度增长，届时AI医疗市场规模将达到4910亿美元（约合3.58万亿人民币）。

其中，生成式人工智能（GenAI）在医疗保健领域的增长将比其他任何行业都更快，预计复合年增长率为85%，到2027年市场规模将达到220亿美元。

报告还提到了80亿AI医生的愿景，这意味着每个人都会有自己的私人医生，向其提供实时的健康建议，这将带来卫生领域带来巨大变化。

诞生于1971年的世界经济论坛具备广泛国际影响力，其每年在瑞士达沃斯召开的年会已成为全球精英汇聚的重要平台，今年吸引了350多位政府领导人以及超过1600名商界领袖出席。

近期，有关AI医疗的讨论持续热火，高盛在年初指出“AI+医疗”将成为医疗行业吸引全球资金的核心投资主题；木头姐的年度报告则强调AI将颠覆整个医疗行业，认为医疗保健是AI最为深远的应用。

受此影响，近期AI医疗概念股强势爆发，Tempus AI一周股价涨幅超20%。

越来越多专业人士的发声，揭示着医疗健康领域正在经历一场深刻的变革。

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AI席卷医疗保健，打开万亿市场

以患者为核心，AI已在医疗领域诞生出多样化应用场景，包括：

制药企业：加速药物的发现和设计、临床试验的规划和执行、精准医学

医疗机构：患者筛查、自动化文档处理、医学图像识别、电子健康记录交互

医保公司：预防保健和索赔处理自动化

公共卫生系统：公共卫生监测和资源分配

其中，一些领域的应用已经得到了验证，如加速药物研发、精准医学疗法、患者筛查和自动化文档处理。

还有一些领域仍处在早期阶段，如临床试验的规划和执行、医学图像识别、索赔处理自动化、供应链风险识别和公共卫生监测等。

此外，像通过预测模型进行预防医学、电子健康档案交互等领域目前还处于概念阶段，需要更多耐心。

基于此，报告指出，AI已成为医疗保健的主要变革力量，预计2024-2032年将以43%的速度增长，届时AI医疗市场规模将达到4910亿美元。



尤其是，生成式人工智能（GenAI）在医疗保健领域的增长速度超过其他任何行业，预计复合年增长率为85%，到2027年市场规模将达到220亿美元。

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80亿“医生”上岗，四大愿景未来可期

AI正在重新定义医疗的可能性，报告描绘了四个颠覆性未来场景，每一个都指向更高效、更普惠的医疗体系。

“健康”的转变：从治疗转向预防

例如，智能手表、植入式传感器等设备24小时追踪心率、血糖、睡眠等数据，并通过AI算法预测身体健康情况与疾病风险。



一些保险公司也推出“健康积分”制度，用户通过完成AI定制的运动计划或健康挑战，可降低保费。

“80亿AI医生”：为每个人提供实时健康建议

每个人都可以通过他们的个人设备获得个性化的AI医生，提供全天候、实时的健康建议，跨越地理和经济障碍。



这一颠覆性图景的核心是用AI填平医疗资源鸿沟，现有的监管框架需要进行调整，医疗专业人员和患者的技能也响应提高。

AI驱动的流程优化：利用数字孪生等技术提高医疗效率

借助数字孪生、文档自动化处理等技术手段，深度优化医疗流程，为卫生系统“减负增效”。

医务工作者的角色迎来重大转变，将更多地依托AI驱动的诊断及决策支持工具，专注于高认知水平的任务，进而在关键时刻实施干预，提升医疗服务质量。

跨越式发展：中低收入国家通过AI技术极大提升医疗水平

发展中国家通过采用AI技术，可以绕过传统的卫生发展阶段，克服资源匮乏、起步较晚等挑战，改善卫生水平。

数字公共基础设施将迅速发展，政府、医疗机构、科技企业等各方力量也将重新塑造新的协作模式。

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AI医疗的三大挑战

但是，报告也指出，尽管AI具有变革性作用，但因为复杂的具体用例和利益相关方，其在医疗保健领域的潜力尚未充分实现。



图：与其他行业相比，医疗对AI的大规模采用率低于平均水平

对美国招聘广告的分析显示，医疗保健行业每1850个职位中只有1个需要AI技能，这一比率远远落后于信息部门（717）、科学和技术服务（188）和金融和保险（1175）。

这表明AI在医疗行业的扩散仍处在早期阶段，其发展仍面临不少壁垒。

报告中总结了了阻碍AI在医疗健康领域应用的三大核心挑战：

决策者认知不足

政策制定者更倾向于追求短期内能见到成效的项目，AI医疗的复杂性使得其在战略中难以获得优先地位。

AI 在医疗领域的应用往往需要长期投入和大量数据验证，其效果难以在短期内彰显，且长期收益存在不确定性，这让领导者在决策时顾虑重重。

技术与战略脱节

在医疗领域，技术应用常常由技术专家主导，由于缺乏对整体战略目标的深入理解，往往会无法充分发挥AI在满足医疗行业实际需求的优势。

此外，不同利益相关者之间的激励机制不一致，使得各方在决策时往往从自身利益出发，缺乏对共同目标的支持。

信任缺乏

当前，AI在医疗保健领域的监管与治理呈现碎片化，不同国家和地区的法规差异较大，使得企业在全球范围内开展业务时面临困难，也严重影响了公众对AI的信任。

与此同时，AI的快速发展使得现有法规难以跟上步伐，导致监管模糊，企业容易陷入合规困境。

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