人工智能对医疗健康领域的影响：逐步演进还是激烈变革？

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来源: | 作者:AI 小秘书 | 发布时间: 2025-04-18 | 140 次浏览 | 分享到:

罗兰贝格国际管理咨询公司 (Roland Berger) 1967 年创立于德国，如今已发展成全球十大战略管理咨询公司之一。自 2019 年起，该公司每年都会发布《Future of health（医疗健康的未来 )》主题系列研究报告。2024 年，该公司将目光聚焦医疗健康领域的热点议题——人工智能（涵盖生成式人工智能，以下简称为 AI），通过深入访谈和广泛调研，探究其对医疗健康领域的深远影响。

引言

当前，医疗健康行业面临重重困境，劳动力愈发短缺、监管日益严格、信息系统错综复杂，这促使行业急切寻找提升生产力的新途径。诸多研究表明，AI 在医疗诊断、个性化治疗、药物研发等方面具有巨大潜力。有观点预测，AI 很有可能重塑整个医疗健康行业的业务流程和商业模式。但究竟是引发激烈变革，还是逐步演进呢？当下业内各方如何应用该技术，又对其未来五年影响有何预期？

AI 在医疗健康领域的应用

得益于 AI 的技术进步及广泛应用，预计未来五到六年内，医疗健康行业将经历重大变革。过去三年，投资者向医疗健康领域的AI 公司注入逾 300 亿美元，使其成为资金最充裕的行业之一。预计到 2030 年，全球医疗健康 AI 市值将高达 1877 亿美元。

如今，大语言模型和 AI 系统已成为许多医疗健康应用的关键支柱，例如医学研究、聊天机器人、图像识别、行政事务、数据分析、诊疗方案制定等。AI 的应用案例遍布医疗健康领域的各个环节（图1）。哪些环节受其影响最大？换言之，哪些环节的 AI 应用将成为行业标配？

专家和医疗专业人士对此意见不一。研究团队访谈调查了 12 个国家的 100 多名高管和专家，受访者来自制药公司、医疗机构、医疗器械公司及健康保险公司，涵盖了不同规模和地区的组织。

AI 对医疗健康领域的影响

在医疗健康领域内，各方对 AI 的应用方式与程度各异，产生的影响自然也各不相同。

1.对患者就医过程的影响

截至目前，AI 对患者就医过程的影响多为渐进式，而非革命性的。从各环节的 AI 应用程度来看（图2），诊断环节 AI 应用颇具规模，52% 的受访者表示其所在医院已将部分 AI 融入标准操作流程，32% 处于试点阶段。行政管理环节 AI 应用较为广泛，52% 实现部分融入标准操作、20% 试点、28% 尚未启动。预防环节 AI 应用程度适中，44% 试点、24% 尚未启动。治疗和护理环节 AI 应用率较低，治疗环节48% 试点、36% 尚未启动，护理环节 44% 试点、40% 尚未启动。

展望未来，医疗机构受访者预计 AI 将发挥更强大的影响力，有望成为诊断环节的行业标配（88% 的受访者提及），其次是预防（36%）和治疗（36%）环节，在行政管理（20%）和护理（14%）环节影响力中等。

2. 对医疗健康产业的影响

医疗健康领域中，不同产业对 AI 应用程度差异明显。健康保险产业，鉴于 AI 在处理流程和文档分类方面的优势，应用率较高，集中于客户服务（75%）和理赔管理（50%）环节。制药产业，研究环节的 AI 应用率极高（68% 已实现部分融入标准操作、29% 试点），受限于严格的监管要求，AI 在临床试验环节应用率相对有限。医疗器械产业，研发（79%）和制造（54%）环节大量运用 AI，用于降低生产成本、精简生产流程。

3. 对人们的影响

受访者普遍表示，对患者来说，AI 意味着诊疗更加快速精准，早期风险检测更加有效，根据患者全面数据定制个性化防治方案成为可能，医患沟通也得到显著改善，患者满意度随之提升。

对于从业者来说，AI 带来了工作负担减轻、工作效率提升、决策能力增强和个性化职业发展教育等诸多利好。但随着效率提升成为常态，AI 也可能给部分员工带来淘汰压力。目前，受限于 AI 的技术水平及医疗健康行业的谨慎态度，AI融入职场更可能是逐步演进而非激烈变革。

AI 对医疗健康产业机构运营的影响

在技术进步、患者需求和监管压力的多重驱动下，AI 将从组织架构、工作岗位、技术储备和基础设施三个维度影响产业机构运营。

1. 组织架构

受访者一致认为，AI是未来数年的核心议题，其发展规划、预算安排和治理职责通常由 CIO、CTO 或 CDO 等 C 级领导掌舵负责。

2. 工作岗位

AI 不仅改变传统岗位职责，还将创造新的岗位。例如，随着 AI 接管医学影像分析等重复性工作，放射科医生将专注于复杂疑难病例诊治；医疗器械公司新设 AI 软件工程师和医疗数据分析师等岗位，专注 AI 成像系统开发。不同类型和层级的岗位受到的影响不一，据预测，技术岗位（50%）、入门级职位（81%）受到的冲击最大。

3. 技术储备和基础设施

考虑到多数机构缺乏 AI 技术储备和基础设施，仅 29%的受访者自认已准备好利用 AI 获得竞争优势。87% 的受访者倾向于与科技巨头合作，加速 AI 解决方案落地，而非内部开发自主研发。长远来看，机构需加大技术储备和基础设施投入，为 AI 应用筑牢根基。

未来五年，AI 应用的三种情景

医疗健康行业应用 AI 的速度取决于政策法规、医患的接受度、资金投入以及技术可靠性等关键因素。基于此，研究团队预测了三种可能的未来情景。

1. 现实情景：在特定领域部分应用 AI，逐步演进

在现实情景中，充分发挥 AI 在效率和精度方面的优势，将其应用于辅助诊断、行政管理和数据分析等特定领域，尚未实现全面应用。产业机构对AI工程师、数据分析师等人才需求增长，行政管理和诊断工作逐步由 AI 辅助完成。在这个最可能发生的情景下，患者寿命略有延长，医疗成本有效降低。

2. 加速情景：大规模应用 AI，激烈变革

在加速情景中，AI 在个性化医疗和行政管理方面趋于成熟，并在药物研发、护理等方面持续渗透优化，大量替代医疗健康专业性工作。届时，患者将享受更优质的服务，寿命进一步延长，医疗成本显著降低。虽然看似遥远，但在 AI 技术飞速发展、健康数据充分挖掘、各方投资持续加码的支撑下，这一乐观情景有可能成为现实。

3. 保守情景：缓慢应用 AI，影响有限

在保守情景中，AI 应用进展缓慢甚至停滞，医疗成本不降反升，创新受阻。只有少数企业尝试应用 AI，多数利益相关者犹豫不决。监管严格，且各国之间差异显著。患者对 AI 缺乏信任，加上高昂的前期成本、基础设施和技能不足、隐私安全隐患、冗长复杂的审批流程以及监管的不确定性等诸多因素，使得该情景出现概率大增。