2024年全球医疗行业展望.docx

《2024年全球医疗行业展望.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《2024年全球医疗行业展望.docx（38页珍藏版）》请在三一办公上搜索。

1、2024年全球医疗行业展望目录简介3人工智能助力医疗行业变革412解决成本和可负担性问题19应对迫在眉睫的全球医护人员短缺问题25塑造可持续未来30简介2023年，全球医疗行业再次经历了前所未有的变革和挑战。影响持续显现，劳动力普遍短缺，成本不断上涨，致使全球范围内的医疗机构承压。医疗行业通过广泛采用人工智能等技术，解决其中一些问题，提振了行业信心。然而，医疗不公平问题依然存在，这或将导致2024年医疗行业所面临的挑战加剧，成本增加。如果这一问题不加以解决，到2040年，由此引致的成本可能将增加两倍至1万亿美元，即每人每年约3,000美元如果医疗机构努力赢得患者的信任，并确保采取措施减少技术偏

2、差，那么人工智能和机器学习技术的融合应用可在解决这类不公平问题方面发挥重要作用。2024年，人工智能有望在行政事务精简、诊断、治疗和患者护理方面发挥关键作用。从预测分析到电子健康记录自动化，人工智能可进一步提高医疗服务的精度和效率。随着全球对环保问题和资源短缺的意识逐渐提高，可持续性已成为医疗行业的关键考量因素。医疗机构积极落实可持续发展实践，以减少碳足迹，确保负责任地使用资源。木报告从绿色医院设计到可持续性供应链管理,重点阐述了可持续发展对医疗业务运营的影响及其节约成本的潜力。对远程医疗技术的使用，有助于明确医疗服务的提供方式及其性质。医疗机构不断拓展医疗服务范围，从单纯提供传统医疗服务扩展

3、到为患者提供全方位社会照护。这一转变得益于人们日益认识到健康社会决定因素与人民整体福祉之间存在深刻联系。因此，医疗机构和政策制定者正致力将社会照护纳入公共医疗体系，以满足患者的多方面需要。随着全球医疗成本不断上升，医疗服务的可负担性仍然是一个重点关注的问题。政府、医疗服务支付方和医疗机构在确保医疗服务质量和可及性的同时，正致力采取措施控制成本。医疗机构采取的策略不断演变，从基于价值的医疗服务模式发展至采用创新的定价结构，这些策略均旨在助力确保提供具有成本效益的医疗服务。同时，在患者人口结构、技术进步和医疗服务模式不断演变的推动下，医护人员队伍正在经历一场重大变革。全球各地的医疗机构均面临临床医

4、生严重短缺问题，当前，他们正积极采取一些创新方式来提高薪酬，减少职业倦怠，并在医疗服务场所建立信任。医疗机构努力吸引、培训和留住人才，以打造技术娴熟、适应能力更强的人才库。远程医疗、远程监测技术和零工经济等因素，均在重塑医护人员队伍活力。2024年，全球医疗服务行业将处于十字路口，预备迎接深刻变革。全球医疗行业的未来或将取决于行业的创新、可持续发展、社会关怀融合、成本管理和医护人员队伍适应力。1.JayBhatt,44Leaningintohealthequitycanbegoodforbusinessandsociety,”DeloitteHealthForwardBloglAugust10

5、2023https:/人工智能助力医疗行业变革自爆发至今己过去三年多时间，全球医疗行业仍在努力应对疫情带来的持续影响。行业亟需降低成本，提高医疗服务的可及性，同时还面临着技术娴熟医护人员短缺的问题，这促使一些医疗系统采用新兴技术以填补缺口。6医疗机构借助技术，可为患者提供个性化的互动方式和治疗方案，从而减轻临床医生日常护理方面的压力，使他们能够专注于需要其提供专门知识和培训的诊疗环节。人工智能等新兴技术有望精简医疗机构的行政和护理流程。2019年至2022年间，投资者已向医疗人工智能领域投入315亿美元的股权融资，医疗行业在人工智能并购方面一直处于领先地位肺炎图1：2022年医疗技术融资势头强

6、劲医疗技术风险投资额（I亿美元）782/6294842016201720182019注：价值200万美元及以上交易数据。资料来源：PitchBookData,Inc.疫情促使人们更加关注远程医疗以及急诊和健康护理在线门户网站。因此，正如以往医院系统和运营商投资于医疗设备和诊疗室一样，欲使医疗行业和患者不断从技术中获益，医疗机构应持续进行技术投资J截至目前，数字技术方面的投资进展缓慢。2023年第二季度，全球数字医疗融资额下降了3%至30亿美元，为六年来最低水平。吃022年，数字技术风险资本投资额（通常被视为该行业技术投资晴雨表）从393亿美元降至275亿美元，降幅达30%。不过，相关投资水平仍

7、然远高于疫情前水平，除2021年出现投资额激增外，总体融资水平呈持续上升趋势（图1）。-1,134926852尸202020212022数字技术投资进展缓慢的部分原因可能在于，许多医疗机构不愿成为新兴技术（尤其是临床应用技术）的早期采用者。公共财政拨款减少，利润空间缩窄,门诊收入下降，住院时间延长，加上疫情后护理需求减少，这些因素致使一些医疗机构利润受挤压,技术投资减少。管理咨询公司考夫曼霍尔CKaufmanHall）发布的今年迄今CYTD）营业利润率指数中位值显示，截至2022年11月，美国900家医院的实际利润率为-0.2%o随着对远程医疗和其他技术解决方案的需求减弱，许多人对过去几年取得

8、的技术进步能否持久表示怀疑。u人工智能有望带来经济效益，改善医疗服务模式并提升资源利用效率，这重新点燃了人们对人工智能的热情。以美国为例，未来五年，如果广泛采用人工智能，每年可节省多达3,600亿美元资金约占该国医疗支出的10%。对医院而言，节省的资金主要来自临床运营、质量和安全的改善；对医生而言，节省的资金主要来自持续的护理；对于医疗支付方来说，则主要来自保险索赔和供应商关系管理方面的改善。精简行政事务人工智能所带来的最大最直接影响可能在于，其在精简行政流程和减少开支方面的作用。医院首席执行官面临三大核心业务挑战：利润压力；征聘和留住员工；员工职业倦怠。举例而言，人工智能有望用于减轻文件记录

9、负担、处理术前工作流程和简化保险索赔。美国一些医院正在利用人工智能审查患者病历和医疗政策，处理保险索赔拒付情况，这有望为医疗机构节省数百万美元成本。超过60%被拒付的索赔最终可获补偿，但由于索赔申请出错或医院人手有限，网络内医疗机构就保险索赔被拒提出申诉的比例仅为0.2%,致使每年有数百万美元的保险索赔被冲销无法追回”此外，人工智能还可最大限度地减少错误，改进对所收到索赔的分类，减少索赔积压和潜在付款问题。“减轻临床医生的行政事务负担，他们就能腾出时间陪伴病人J某些情况下，在美国，医生超过三分之二的工作时间耗费在行政事务上。借助基于人工智能的电子健康记录EHR）系统和公文筐管理Cin-bask

10、etmanagement）系统，医疗机构可减少对于医生的行政事务的要求，而这是导致医生产生职业倦怠的主要原因J，同时，人工智能还有望改善医疗服务获取途径，满足患者的特殊需求。芬兰于2023年着手对其医疗体系进行大规模改革，目前该国正在构建数字化系统，借此通过重视预防保健，提供有成本效益的个性化医疗服务，确保到2030年使该国80%的人口保持健康。如此一来，医疗机构就可为需要疾病治疗或其他更广泛医疗服务的20%患者提供额外支持J作为该项工作的一部分，芬兰预计到这十年结束之际，其80%的公民将使用数字身份证，同时每个公民均可使用数字医疗记录和电子健康服务3提高医疗服务质量除了精简行政事务外，人工智

11、能还可基于患者独特的健康档案，帮助预测患者的预后，为患者和医疗机构推荐治疗方案，并提醒医生注意诸如禁忌药物或过敏等问题J同时，生成式人工智能还可利用各种有助于医疗诊断和治疗的数据集，包括电子健康记录CEHR）、传感器和可穿戴设备。这项技术可在早期疾病检测、解读放射结果以及识别最急需治疗的患者方面发挥重要作用。”医疗机构正与科技公司携手合作，研发人工智能工具，用以更好地预测临床预后，增强放射成像，并优化睡眠监测。NYUTron作为一种大型语言模型，可预测多种临床结果，如30日再入院率、院内死亡率、合并症指数和住院时长。据报告，该模型预测患者住院时长的准确率达79%,较传统预测方法提高了12%o2

12、1同时，SUbIIeMediCaI已研发出用于生成更好放射图像数据和精简放射工作流程的工具。该公司专有的深度学习算法赋能PET和MRl扫描时间缩短了60席，提高了成像效率，改善了患者体验JZeppHeaIIh研发了睡眠和放松平台ZePPAura,可与其智能可穿戴设备连接。该工具可为用户提供个性化的睡眠指导和睡眠质量分析，并基于用户心率使用人工智能生成睡眠音乐，帮助改善睡眠模式。医疗系统面临的另一项挑战是如何管理日益增长的数据量。2020年，全球医疗行业产生超过2.3ZB（泽字节）的数据J该行业可利用人工智能更有效地使用这些数据。医疗机构借助集中临床数据，可更全面了解患者情况，同时确保结果更一致

13、，降低医疗成本。预计到2026年，可互操作的临床数据市场规模将几乎翻一番，从2022年34亿美元增至62亿美元。25在短期内，人工智能可更有效地解释和回应问询，改善自初次就诊至出院后随访期间的患者互动。此外，人工智能集成实时翻译功能,可改善医疗服务的可及性，有助于实现社会服务等领域的医疗公平。举例而言，继俄乌冲突爆发以来，德勤捷克研发出一个基于云端的虚拟联络中心IRENA即难民即时需求援助）,该联络中心建立在AnlaZOnConneCt之上，利用人工智能与虚拟代理以患者所选语言进行对话。*在冲突爆发初期，难民纷纷逃往欧洲各地，IRENA每天处理近10,000通电话，其中多达80%由系统自动处理

14、。扩大服务可及性扩大人工智能在医疗服务中的应用，获益的不仅仅是医疗机构。在零售环境下，人工智能可以更低的成本提高医疗服务的可及性。患者可利用智能手机和智能手表，监测自身的总体健康状况和运动模式，加大对疾病预防的关注。在美国占有12%市场份额的大型连锁零售店，经营着220家诊所。沃尔玛、亚马逊、百思买和达乐等公司均己开设零售医疗服务业务或已试水该领域。零售商已经拥有客户数据，了解如何利用这些数据，以大批量低成本的方式和低于其他服务提供商的价格，提供许多基本服务。然而，由于客流量较少，零售医疗诊所一直不愿在农村地区开设诊所，因此，美国的零售医疗诊所主要集中在城市和郊区。如此一来，虽然零售医疗诊所可

15、为患者提供技术创新，但这类创新仅可惠及特定地区。28凭借增强现实、智能设备和可穿戴设备，人工智能可能会进一步模糊人类与技术之间的界限。此外，投资于安全数据环境等措施可减少患者对数据安全的担忧。未来，人工智能有望为以下三个关键医疗领域提供协助：智能诊断：基于人工智能的解决方案可利用体外诊断、医学成像、电子健康记录、与患者的对话、生物识别技术、图像、传感器、可穿戴设备和基因组等信息，帮助临床医生作出精准诊断C个性化自适应医疗方案：人工智能可通过解读来自智能设备和可穿戴设备的生物标志物数据，生成治疗方案，如睡眠分析、饮食建议，以及由人工智能生成用于缓解压力的音乐。此外，如果患者在坚持疗程方面面临挑战

16、，生成式Al赋能的数字化身可以共情的方式与患者互动，了解患者的障碍，并为患者提供潜在解决方案或替代治疗方案。人口健康管理：人工智能可以分析大型数据集，并识别出对于发现人口健康趋势至关重要的模式。举例而言，人工智能通过审查基因组数据、社会经济信息和电子健康档案数据，可以识别宫颈癌等疾病的风险因素和预测因素。基于人工智能的营销和传播可生成量身定制的视听或文字形式邀请，用于疾病筛查服务，并在之后将回复、访问和结果存储起来，用于建立更可靠的模型J。影响可信度的主要因索尽管人工智能在医疗领域具有变革潜力，但其采用可能取决于医疗机构、医疗服务从业人员以及消费者对该技术的信任程度和接受程度。医疗机构和人工智

17、能技术提供商应优先考虑如何安全、负责任地使用这项技术。为了赢得患者的信任，技术不应存在偏见、不准确和数据泄露问题图2)O30图2：如何提高人工智能可信度数据透明确保终端用户了解为何收集数据以及如何使用数据算法可解释阐明人工智能系统如何影响用户、员工和其他相关人士作出决策人工智能运行可靠有助于人们明确准确性标准，从而可以使用人工智能满足既定标准Source:Deloitteanalyi相较在预测性诊断或护理服务提供方面的运用，人工智能目前在处理行政事务方面的效率更高。生成式人工智能遇到其知识空白时，往往会用听起来似乎合理但可能并不准确的信息来填补这些空白。这些结果通常被称为人工智能“幻觉”或“虚

18、构”欲完善生成式人工智能的知识库，须找到高质量的医疗数据以及合适的基础模型一一为了充分发挥这两者的效能，可能需要进行大量投资。这些投资对于构建公众信任至关重要。32医疗Al联盟(TheCoalitionforHealthAI)的成员包括学术医疗系统、企业以及人工智能和数据科学领域专家，该联盟概述了可信人工智能的特征，其中包括：安全性：人工智能系统不得危及人类的生命、健康、财产或环境。论及医疗领域，这从根本上是对希波克拉底誓言伤害原则”的延伸。如果对公平性、问责制或偏见等监管不足，人工智能模型可能会变得不安全。问责制与透明度：人工智能应具可审查性；个人应有权限访问其输入系统的数据，同时可追踪相关

19、信息的来源。可解释性与可解读性：医护人员应了解人工智能底层程序如何编制信息，且系统应根据信息请求生成输出结果。换而言之，医疗人工智能必须具有透明性，即必须清楚阐明其生成结果的过程。公平性与公正性：人工智能不得增加特定群体遭受偏见或不良结果的风险。R监管挑战总体而言，人工智能的监管环境瞬息万变。全球各国政府正致力建立有效的监管制度。欧盟在这方面处于领先地位。欧盟委员会于2021年建立了人工智能监管框架，相关最终规则最早可于2024年实施32023年3月，英国政府发布了生成式人工智能监管指南，其中包括数据报告、生命周期问责制以及以促进人工智能的适应性和自主性为目标的行业协作。然而，在巴西，在法律专

20、家、学者、行业领袖和监管机构之间达成共识的难度较大，该国尚未通过一个一致的人工智能监管框架，用以规范生成式人工智能在各领域的应用。2022年11月，一群法律专家、学者和行业专家与该国数据保护局合作发布了相关准则，该准则聚焦公民权利、风险分类和治理措施，但巴西各级政府部门对该准则尚有争论。36同时，美国尚未通过全面的国家监管立法，导致各州监管规则框架不成体系。为使监管更加明确，拜登政府发布了一项旨在规范人工智能相关风险的行政命令。37.38用于规范和监管人工智能的方法存在差异，这或将对医疗机构带来更多挑战。在医疗领域负责任地部署人工智能人工智能有望通过优化行政职能和医疗服务改变医疗行业。其将为全

21、球医疗体系带来经济和非经济效益，如改善医疗质量、提升患者体验以及提高临床医生满意度。私营医疗机构可能获益最大，其可利用人工智能优化医疗服务、保险索赔和医疗机构关系管理。公司如尽早投资于人工智能并确定在整个价值链中应用人工智能的机会，在未来一年有望获得竞争优势，为患者提供更个性化的医疗服务。然而，公司须采取措施，确保负责任地部署人工智能，保证人工智能的使用及相关流程透明且可审查。未将此纳入其人工智能战略的企业可能会面临疏远患者和其他利益相关者的风险。在未来数年内，已建立对人工智能的信任的企业，可利用这项技术不断推出创新成果。为使人工智能在医疗领域发挥作用，医疗专家和患者应对人工智能输出的结果保持

22、信心，了解这些结果的实现过程，并相信相关机密信息将得到有效保护。医疗机构将建立信任纳入其人工智能发展战略的注意事项欲在人工智能的使用方面建立信任，医疗机构应： 针对人工智能采取强有力的治理实践，助力确保企业能放心进行创新，同时减少复杂技术带来的风险。 通过解决外部风险、物理风险和数字风险，优先考虑患者数据隐私，保护患者数据免受网络威胁。一旦预见到相关风险，企业须确定这类风险是否大于人工智能带来的潜在收益。 在企业内部确立人工智能的责任和问责制，审查可影响法律义务的规章制度，并确保人工智能系统可审查。 告知消费者人工智能如何利用其医疗数据做出决策，提高透明度。人工智能的算法、属性以及相关性应公开

23、接受检查，其做出的决策也应该是完全可解释的。德勤人工智能档案V人工智能如何改变医疗行业人工智能正迅速成为医疗行业的竞争必需品。然而，许多企业仍不了解人工智能对企业的意义。德勤创建了人匚,i，为不同行业的领导者总结了行业的主要问题和机遇，以及人工智能将如何助力解决这些问题和把握这些机遇。该档案明确了人工智能可使该行业的以下几个关键领域受益。改善患者参与许多患者很难预约、访问医疗记录、确定哪些服务可供他们使用，以及获得简单问题的答案。人工智能可通过以下方式改善患者与医疗机构之间的互动： 简化复杂医疗信息：自然语言处理可以让患者更容易理解医疗数据，从而提高他们的健康素养。 简化医护人员之间的沟通：人

24、工智能和机器学习解决方案可有效地过滤掉无关信息，从而仅共享相关信息。 加速数据库搜索：基于人工智能的数据库提高了信息检索效率和可靠性。 使聊天机器人更智能：聊天机器人可解决患者问题、安排医生预约以及进行患者转介绍。 使患者参与个性化：基于人工智能的规范性分析可为患者提供个性化行动建议，从而提高对医疗服务的关注。医疗索赔管理自动化传统医疗索赔管理成本高、速度慢且容易出错，通常依赖手动数据输入。人工智能可通过以下方式改善这一流程： 索赔数据提取和数据输入流程自动化：机器人流程自动化工具可以智能地提取数据，无需人工参与。 提供实时状态更新和监控：人工智能系统可以提供实时状态更新和索赔监控。 自动跟进

25、和拒绝：人工智能工具可以即时处理与索赔相关的重复性任务。 分析索赔：基于人工智能的数据分析工具可对已提交的索赔提供实时分析。作出有效准确的诊断诊断通常取决于多种因素，包括遗传背景和病史。人工智能可通过以下方式提高诊断水平： 分析大量医疗数据：人工智能可以发现人类可能忽略的复杂模型和疾病特征。 向医生提供建议：通过使用深度神经网络、机器学习等人工智能技术，可加强对患者数据的分析。个性化医疗精准医学根据个人的遗传、环境和生活方式提供量身定制的治疗方式。人工智能可通过以下方式提供更加个性化的诊断、预防和治疗： 连接不同数据集：机器学习算法可以将治疗结果与各种健康数据集连接起来。 分析和收集海量数据：

26、借助人工智能和机器学习功能，可以更有效地进行数据收集和分析。 开发个性化的治疗和护理：医疗机构借助人工智能分析工具可为每位患者提供个性化护理。优化医院人员配置和资源水平医疗需求因系列复杂因素而起伏不定，这使得医院难以优化分配医疗设备和人员等关键资源的供应。预测性人工智能可通过以下方式预测患者数量走势，助力医院相应地调整人员配置和资源水平三 预测未来的资源需求：数据挖掘、建模和人工智能为企业的资源分配提供思路。 分析详细数据：人工智能和机器学习可以提供全面的健康状况图景。 识别具有高影响力的模式和趋势：基于人工智能的分析揭示潜在的趋势和风险。从数据看：解决成本和可负担性问题有33亿人居住在债务支

27、出高于医疗和教育支出的国家I47%的医疗机构表示，与过去两年相比，目前的医疗服务可及性更加糟糕2医疗成本仍决定着全球医疗服务的质量、可及性和可负担性。医护人员配备等方面的成本增加，医疗服务的可及性和可负担性也愈发受重视。由于通货膨胀抬高了药品、医疗耗材和其他材料的价格，各国正面临医疗成本高涨的问题。此外，疫情造成医疗需求积压，导致医疗机构资金压力加大，进而影响了医疗服务的优先次序。越来越多的医疗机构正考虑采用更实惠、更高效的就医模式，其中一些模式借助技术及其他创新方式。自2020年以来，大多数国家的人均医疗成本有所上涨。2022年，美国的人均医疗支出最高，超过12,500美元，相当于该国人均国

28、内生产总值CGDP）的17%,自2020年以来上涨了6K美国的医疗支出占其GDP的比例远远高于其他任何国家如比利时、丹麦或芬兰，这些国家医疗支出占其GDP的比例约为2%.预计到2027年，美国的医疗支出还将再增长36%,人均医疗支出将达到17,OOo美元以上J,尽管随着疫情消退，意大利和埃及等国的人均医疗成本有所下降，但从年初以来，这些国家的医疗支出恢复了上升势头。婴儿死亡率是衡量一个国家人民整体健康水平的“晴雨表”。医疗支出每增加斑，婴儿死亡率将下降0.2%L5%。举例而言，南非的人均医疗支出为524美元，其嬖儿死亡率为24%。；相比之下，日本的人均医疗支出为3,951美元，其婴儿死亡率则为

29、L9%。然而，美国是个例外，其人均医疗支出超过12,500美元，但其婴儿死亡率却达5.1%。9成本驱动因素有哪些？美国、加拿大和英国等一些发达国家正面临医疗劳动力成本上升的问题，部分归因于医护人员短缺以及对签约劳务派遣公司的依赖，而这些公司在需求激增的情况下往往会抬高服务价格。临床医生的薪酬增长跟不上通货膨胀速度，加上生产率仍低于疫情前水平，这进一步导致医疗机构利润承压。在美国，其医疗服务提供严重依赖私人医疗机构，因此，医疗机构的利润与劳动力成本之间的矛盾尤为尖锐J在美国，患者的住院费用较疫情前增长了22.5%,美国一家医院协会发现，导致这一增长的最大因素在于劳动力成本上涨了近25机疫情期间，

30、美国有超过500万医护人员离职，导致整个行业医护人员普遍短缺，同时也加重了在岗医护人员的压力J需求增加导致劳动力成本上升，原因在于医疗机构所争夺的合格专业人员数量有所减少。举例而言，美国专业护理机构的情况说明了劳动力成本对医疗成本的影响。尽管美国专业护理机构的全职员工减少了18%,但其劳动力成本仍然增加了30.8%o12在美国，医疗服务主要由私立医疗机构提供。因此，医疗成本上涨更为明显，但其他国家也同样面临劳动力成本上升的问题。以加拿大为例，其医护人员成本在2021年和2022年将分别增长近11%和6.5%。目前，加拿大医护人员成本占据医疗成本支出的第二大比重。*因职业倦怠而离开加拿大医疗系统

31、的大批护士中，许多人正通过私营公司重返岗位。这使公共医疗系统每年损失数百万美元举例而言，在2022财年，多伦多大学健康网络在护士劳务派遣公司方面的支出从2021年的77.6万加元大幅增至674万加元。15在英国，医护人员成本达662亿英镑，占其国家医疗服务体系CNHS）总预算的45.2%。NHS最近同意为从医第一年的实习医生加薪10%以上。附自2019年以来，NHS加大了对劳务派遣公司的依赖，因而这些公司的收入增长了10倍。2019年至2021年间，领先医护劳务派遣公司MedaCSHeaIthCare的营业收入增长了80%,达L609亿英镑。,7,tl劳动力成本上升是导致医疗成本上涨的一大主要

32、因素，此外，大规模通货膨胀也造成了一定的影响。美国的通货膨胀水平创近40年来新高，这加剧了医疗服务价格的上涨，使得医疗服务价格的上涨速度有史以来比其他经济领域更快。2022年，医疗保险费较上年上涨了28%,是当时通货膨胀率的三倍多，这让人不禁质疑，当前有多少消费者有能力负担医疗费用。德勤美国2022年的一项调查发现，28%的美国消费者（约7,200万美国成年人）表示，与上年相比，他们承担意外医疗费用的能力有所下降（图D。图h在美国，近三分之一的美国人认为.通货膨胀是导致其医疗费用负担能力下降的首要原因。与一年前相比，您是否认为自己的医疗费用负担能力有所下降？如果是，原因是什么？C受访者选出所有

33、适用选项）在这些受访者中.13%因为失业33%因为家庭收入有所下降53%因为存款有所减少28%的美国消费者认为75%因为通货膨胀导致开销增加写上隼拜i1比，他彳口承I4H意:外医疗型用r内自旨7j有所下降。行答袂紧念、医W,至少/ej-5oo-X.-refcfc注：受访人数=2,005人。资料来源:Deloitte2022PulseSurveyofUSConsumers.从传统上看，欧洲医疗成本的增幅较小，但也未能幸免于全球趋势的影响。据估计，2023年，整个欧洲大陆的医疗成本上涨了8.6%,而2021年的涨幅为5.6%。2023年，由于通货膨胀，拉丁美洲的医疗成本约上涨18.9%,而中东和非

34、洲的医疗成本上涨了11.5%,亚洲上涨了10.2%。20在美国，医疗成本水平还受保险公司、药品分销商、药品福利管理机构等中间商的影响。2022年，美国九大中间商的总收入占美国医疗成本的近45%,而2013年这一比例为25%J政府限定了保险公司可从保费中获得的收入，而这促使保险公司转而收购收入不受该等限制的医疗机构。虽然这一新兴的垂直医疗系统可以带来成本效益，但其同时也引发了一些担忧，即相关公司可能会肆无忌惮地抬高价格，或者医生可能会被鼓励向一些患者提供最便宜的治疗方案。22支付长期和特殊护理费用除劳动力成本上升这一主要驱动因素之外，医疗成本上涨还受其他因素影响。医疗机构维护成本就是其中一个因素

35、。德国正在逐渐关闭其设于农村地区/社区的小型医院，转而开设提供基本医疗服务的诊所。需要接受更专业医疗服务的患者符被转送至可提供更全面医疗服务的大型医院。23人口老龄化推动对长期护理的需求增加，随着寿命的延长，癌症和阿尔茨海默氏症等年龄相关的疾病也随之增加，所有这些因素均导致医疗成本上升。比利时、丹麦和芬兰的平均预期寿命约为80岁，因此这些国家对慢性病治疗的长期护理需求日益增长这几个国家是经合组织OECD中少数几个长期护理支出占本国GDP比重约为2%的国家J、随着长期护理成本的增加，各国正采用不同的医疗支付模式来承担这些费用。德国和日本通过长期护理保险制度提供经济支持，而英国、加拿大和澳大利亚则

36、采用基于经济状况调查的制度提供经济支持。法国采用一种混合供资方法，即采用将收入调整后的全民医疗保险和私人保险相结合的供资方法。诜美国依靠公共和私人资金共同供资，其中包括患者自付费用。大部分的资金（约2,300亿美元）源自医疗补助计划（Medicaid）和其他公营保险来源（如美国退伍军人健康管理局和儿童医疗保险计划）027全球医疗机构均已开始采用虚拟病房和人工智能诊断工具等创新技术，以降低年龄相关的疾病护理成本。以美国为例，弗吉尼亚健康系统实施了一项“居家医疗服务“（hospital-at-home）项目，为需要紧急护理的患者提供远程医疗服务。28借助该项目，患者每次就诊平均可节省3,000美元

37、，每家医院平均每年可节省超过400万美元。29在英国，MedwayNHS信托基金会在吉林厄姆经营着一家医院，该基金会使用远程监测技术控制弹性输液泵（一种化疗药物给药设备）。患者借助该弹性注射泵可在家中接受治疗，在使用该泵的前10个月内，可减少约496个住院日，节省近20万美元。此外，医疗机构也在进行技术投资，以加快对慢性病的诊断速度，并降低相关治疗成本。台湾中国医药大学附属医院于2022年将智能微生物检测系统应用于临床实践。该人工智能工具从实验室样本中识别出致病病原体仅需一小时，而标准检测需要72小时。借助使用该工具，可减少25%的抗生素成本，并降低患者死亡率。”以色列特拉维夫的谢巴医院正在使

38、用一种人工智能工具，可快速诊断与心脏有关的问题。该工具配备便携式超声波探头和一台平板电脑，治疗费用介于2,500美元至6,Ooo美元之间，相较于超声心动图仪，费用大大降低，同时减少了仅限于极端复杂病例的专科会诊。32医疗服务的可及性与可负担性有关医疗成本上涨致使医疗服务的可负担性下降，同时可负担性也可以反映国家对医疗服务和医疗系统的投资水平。随着全球公共债务的攀升一一2022年全球公共债务创纪录达92万亿美元一一越来越多的发展中国家用于支付债务利息方面的支出高于其在医疗和教育方面的支出。2022年，全球面临高债务水平的国家数量从2011年的22个增至59个，目前约有33亿人IJ（约占全球一半人

39、Ll）居住在医疗投资受政府偿债支出挤压的国家。一些发展中国家如非洲、拉丁美洲和亚洲（不包括中国）的情况也是如此。“在许多低收入国家，仅有七分之一的人口完成了疫苗全程接种。相比之下，在高收入国家，这一比例约为四分之三。”为了改善发展中地区的医疗服务可及性，医疗机构正加紧提升发展中地区医疗用品的供应和治疗方法。举例而言，亚洲开发银行正通过卢旺达创新基金与健康技术公司ViebegTeChnOlogieS建立合作，在中非和东非扩大获得可负担医疗服务的机会。医疗机构凭借此次合作，使用人工智能对医疗用品进行库存管理，监督从运输到仓储、配送和库存控制的过程。医疗机构利用该人工智能平台，可直接与制造商联系，省

40、去代理商和中间商，为消费者节省多达40%的费用J，即使在富裕国家，为改善医疗服务可及性所作的努力有时也没能奏效。在调查机构EXPerian最近的一项调查中，47%的医疗机构表示，他们认为医疗服务的可及性比2020年更差。这可能也反映出医疗机构的挫败，他们在提高信息采集效率、减少预约取消率、提升患者数量和增加预付费收取率方面的投资迄今未达到预期效果。36德勤美国近期的一项研究表明，美国每年因医疗不公平问题遭受的损失约为3,200亿美元。如果医疗差距得不到弥合，到2040年，这一数额可能会增至1万亿美元或更多找C图2）图2：2040年美国医疗不公平问题所引致的成本模型2040年医疗不公平问题引致的

41、成本达1万亿美元注：所有金额均以美元为单位。资料来源：第勤分析。在欧洲，大规模投资人力资本导致员工人数增加，但由于工资上涨，以及技术投资增加尚未见成效，生产率出现滞后现象。38然而，从政治上讲，各国政府不愿在高通胀和经济衰退之际增税。以英国为例，国家医疗服务体系NHS)已在整个医疗体系范围内启动“降本增效”行动，包括更积极地利用技术、集中采购、后台职能以及降低医疗机构护理轮班的成本J。为减少医疗不公平现象和提高可负担性与可及性所采取的步骤在全球范围内，医疗机构正致力解决阻碍人们获得可负担医疗服务的医疗不公平现象。具体步骤包括： 借助合作带动多机构采取行动，如构建整合型医疗服务系统 利用医疗机构

42、作为附近地区或社区主要医疗机构的优势 实施以医疗公平为重点的质量改进方案 促进有针对性地提供医疗服务，以满足区域需要，并明确致力于减少医疗不公平现象通过倡导组织将以医疗公平为重点的质量改进方案与各项倡议结合起来美国医疗保险和医疗补助服务中心CMS)最近发布了一个框架准则，旨在提高医疗保险制度CMedicare)、医疗补助制度CMedicaid)、儿童健康保险制度CHIP)和健康保险市场受益人的健康水平。该10年计划包括收集标准化数据、评估和解决医疗不公平的根本原因；培养医护人员能力以缩小医疗差距；提供有文化特色的医疗服务；以及增加获得医疗保险的途径J与此同时，英国国家医疗服务体系(NHS)制定

43、了多项战略，以促进医疗公平，包括促进利益相关方之间的合作和通过仪表板进行数据监测的计划。MIS结合其他项目，改善根据国家多重剥夺指数所确定的20%最贫困人口的就医机会。该计划重点关注孕产妇、精神疾病、慢性呼吸道疾病、早期癌症诊断以及高血压和血脂管理等临床领域。”2023年9月，泛美卫生组织PanAmericanHealthOrganization,PAHO)签署了一项协议，旨在促进拉丁美洲和加勒比地区的医疗诊断检测公平可及。该协议将恻重于扩大对于具有成本效益的医学诊断检测的机会的及时获取，并促进疾病的早期诊断医疗旅游兴起医疗旅游作为降低医疗成本的一种手段，越来越受到企业和保险公司的青睐。对于美

44、国的患者，情况尤其如此。据估计，仅在2022年，就有超过787,000美国人离境求医。医疗费用是最重要的驱动因素。2022年，费用超过5,000美元的手术在美国医疗旅游手术中所占比例从2017年的5%增至22%。亚洲、印度、泰国和土耳其已成为医疗旅游热门目的地。医疗服务经济实惠和众多国际认证医院汇集促进了这些地区医疗旅游的发展，同时各国政府也在加大力度，将本国打造成医疗旅游胜地。H从全球来看，2023年，约有1,100万人前往其他国家就医，到2030年医疗旅游市场规模将高达437亿美元，2023年至2030年间的年复合增长率约为33机跨境患者单次就诊费用约为3,500美元至5,000美元J，医

45、疗机构在高成本环境下如何实现组织变革在当前的成本环境下，医疗机构需要制定新的战略来实现组织变革。传统的成本削减战略可能已不再足够。取而代之，医疗机构应通过建立新的能力、关系和竞争力，实现组织变革。为确保这些努力取得成功，医疗机构应聚焦以下几个方面：改革医疗服务方式：消费者对就医地点的偏好往往变化迅速。人们越来越倾向于到零售诊所和急救中心就医，而不是去医院或门诊就医。医疗机构通过对这些替代性医疗机构进行战略投资，改进所提供的医疗服务，与消费者建立信任，确保实现更好的财务收益。优化运营模式：与快速发展的医疗技能和技术以及不稳定的供应链保持同步极具挑战。为了在成本和收益之间找到适当的平衡点，一些医疗

46、机构可能会考虑加强某些自有能力并优化资产，同时对其他能力和资产采取外包模式。在寻求适当的平衡点时，医疗机构应考量各种不同的运营模式，如固定价格模式、一切皆服务模式、基于风险的模式、以能力为中心的模式，以及以成果为导向的模式。优先进行人力投资：为了应对征聘和留住员工方面的持续挑战，医疗机构应优先投资于员工体验与发展。这可能包括为关键人才提供留任奖金、制定职业生涯发展路径、开展培训，以及重新规划工作内容、办公场所和员工队伍。采用数字化战略：许多医疗机构的数字化投资仍然滞后。为了充分发挥人工智能等技术的优势，医疗机构需要制定协调一致的数字化战略，而不是单单推行临时性的渐进式数字化举措。这包括投资数字互动以满足消费者不断变化的需求，并为所有业务部门建立互联平台。作为这更广泛的数字化转型战略的一部分，医疗机构应考虑如何整合人工智能等技术，为员工队伍赋能，减少效率低下情况，改善患者护理状况。作为这项工作的一部分,医疗机构必须确保技术的可信度、道德性和安全性。应对迫在眉睫的全球医护人员短缺问题医护人员短缺，加剧了这一全球公共卫生危机。造成医护人员短缺的因素包括职业倦怠、人才储备有限导致的医疗机构职位空缺率高、人口结构变化以及人口迁移率上升。即使采用人工智能CAD等劳动力节约型技术，预计到2030年，全球对医护人员的需求仍将从2020年的6,510万激增29%,达到8,400万J为满足