中国的医疗系统遇到的挑战是多方面的：一方面，人口日益老龄化、慢性疾病和不佳的健康条件互相叠加；另一方面，患者过度拥挤的顶级医院，导致那里的医务人才供给不足，而底层医疗机构又无人问津，这将进一步导致医患关系的紧张，攻击医生和医务人员的恶性事件时有发生。

医疗数字化是缓解这些压力的途径之一。从《“十三五”卫生与健康规划》到《新一代人工智能发展规划》，都特别强调了医疗行业的数字化转型，包括推广应用人工智能治疗新模式新手段，建立快速精准的智能医疗体系，探索智慧医院建设，开发人机协同的手术机器人、智能诊疗助手，研发柔性可穿戴、生物兼容的生理监测系统，研发人机协同临床智能诊疗方案，实现智能影像识别、病理分型和智能多学科会诊。

云计算、物联网、人工智能、基因编辑乃至空间技术的发展，都在医学领域汇集、融通，大数据的深度挖掘和技术的应用及信息共享，将帮助人类获得更好的医疗解决方案，在延长人类寿命的同时，也将打破某些传统的禁锢与限制，为医疗行业的创新打开全新的窗口，同时有力地推动着整个医疗体系从检测、诊断、药物研发到医疗管理的整体变革。随着医疗行业数字化的特征越来越明显，移动、智能、友好、共享将成为数字化医疗革命的核心。

2014年，波士顿咨询的报告显示，中国数字化医疗市场获得的风险投资约45亿元人民币，投资领域包括医药电商、医患在线交流服务、疾病管理应用软件等，而在未来五年间，中国数字化医疗市场将呈指数级增长。预计到2020年，中国数字化医疗市场规模将达到近7000亿元人民币，较2014年约200亿元人民币的水平有极大提升。

中国数字化医疗产业的发展和市场的不断扩大有着极其良好的环境基础。信息科技的发展与国家的政策引导是十分有利的因素。例如智能移动终端、云计算、大数据分析等新技术的广泛应用为数字化医疗的发展找到了技术支持。在技术成为可能的前提下，由于中国医疗

体系长期存在效率低下、资源分配不均等问题，数字化医疗无疑成为解决问题的渠道之一。因此，各级政府相继出台了一系列政策措施，鼓励和引导数字化医疗的发展。有了这些保障，我们相信，数字化医疗产业的发展前途光明。

考虑到中国数字化医疗市场的潜在规模巨大，以及市场才刚刚起步,尚未进入这一领域的企业众多，通过对市场需求的分析，可延展出许多新型产业模式和产品。数字化医疗有望引发医疗行业的变革，在行业的各个方面进行升级和革新。这种迅猛增长的趋势带来的将会是巨大的市场空间，数字医疗行业正迎来最佳的投资时机。

数字化医疗市场变革将极大地改变中国的医疗体系，其影响力表现在多个方面，如对患者的诊疗和管理方式、医生的工作方式和医院的运营模式、药品和医疗器械的供应和使用方式，以及保险机构的产品结构和服务方式等。

对于在价值链各环节上开展竞争的机构和企业而言，数字化时代要求他们开拓新思路，并积极探索新的业务模式。BCG合伙人夏小燕表示：“对不同的利益相关方而言，这些变化的规模和性质以及所带来的机会不尽相同。一些机构和企业将有机会通过实现现有流程的数字化来提升效率。而另一些企业将面临出局的风险。但对于其他一些机构和企业而言，技术进步将有助于他们打造全新的数字化医疗业务。然而，不论是机遇还是风险，所有涉足医疗行业的机构和企业都有机会在市场经历巨变之际施展自己的力量，塑造未来市场格局。”

1.医疗IT的云端化

云计算已成为全球公认的下一代信息技术。然而，相比其他领域IT服务的云端化，医疗SaaS当前仅处于初级阶段，未来有很大发展潜力，HIS云、EHR云&EMR云、PACS云及部分云端化医疗信息子系统都是典型的医疗信息云产品。医疗IT的云端化趋势建立在以下客观需求与痛点之上。

1）数据积累到一定阶段后产生的互联互通的需要；

2）数据爆炸背景下大型医院对IT系统的数据存储&处理能力提出更高要求；

3）更便捷和强大的云服务成本反而更低，这对财力有限的小型医疗机构特别有价值；

4）云化的细分领域系统更容易催生“小而美”的应用，并为相关专业细分型公司的出现与崛起带来机遇。

2.医疗影像AI化

乐晴智库的数据显示，中国每年的影像误诊人数约为5700万。此外，患者拍片常需排队预约。其核心痛点是精准医疗。阻碍精准医疗的因素有两方面：一方面，医疗影像阅片本应越细化越好，但由于影像医生培养周期长且滞后，专业人才大大不足，阅片工作不能100%做到精细化、精准化。中国医学误诊文献数据库的公开数据显示，中国临床总误诊率为27.8%。

另一方面，影像技术的不断发展对影像医生提出了新的挑战。过去，医院只检验血常规值、X平片，比较容易解读，后来出现了超声、CT、核磁，核磁又包含几十万个序列，而序列里又有造影剂、增强，随着影像技术的发展又有多幅影像，很多东西无法用肉眼观察。

一个长期存在于医疗行业的问题是，临床医生往往看不懂影像，所以才有了专门的影像医生。影像是辅助医生诊断的工具。有数据显示，70%的临床诊断需要借助专业的医学影像。。全国影像科有10万多名读图说话的人，人数不多，收入不高，知识门槛高，平均需要八到十几年的培养周期，而所看的影像包括X光、超声、CT、核磁、PET-CT、PET-MRI等。这一行业体量大且门槛高，影像医生人手紧张，同时又要面对大量复杂的影像，在这种情况下难免会出现漏诊误诊。

而影像医生接触临床机会少，又不足够了解临床的需求，两者衔接不够。医疗影像AI的价值就在于，实现临床医生与影像医生的高效合作，人工智能可以把影像诊断结果量化、标准化，提高医生的效率，降低误诊、漏诊率，并为临床提供指导。

3.健康管理智能化

根据国家综合统计数据，中国现有确诊慢性病患者近3亿人，居民慢性病死亡占总死亡人数的比例高达86.6%，造成的疾病负担已占总疾病负担的70%以上，并日益显现低龄化趋势。慢性疾病防治已经成为我国重大公共卫生问题。

到2022年，预计20%的慢病患者将依靠虚拟医疗服务进行健康管理，而且主要基于互联网医疗手段的服务比人工干预更准确、更全面，临床效果更好。越来越多的应用与可穿戴设备集成起来服务患者的诊疗过程，从而大幅度降低成本，提升效率，提升医疗服务的便捷性。

从远程医疗发展到更广泛的数字医疗服务，这些技术接口越来越复杂，但也有越来越多的选择。人们可以选择虚拟咨询或者是亲自面诊，甚至是远程问诊等，甚至这些远程的技术使得消费者在家庭或者临床以外的环境中实现健康的目标。从用户过去的行为中学习，量身设计出一套相应的方案，比如用户要减肥，健康应用程序可以建议食物吃饭或提供锻炼的动机，这些数据可以与医生分享，跟踪健康变化，最终达到减肥的目标。

健康护理未来可以照顾到每个用户的隐私，包括一些可以公开的需求和一些不方便公开的隐私，只有以用户为中心才会想得如此周到贴心。智能技术在每一次的交互中都在观察用户和学习用户。通过观察，系统会越来越了解用户真正的需求是什么。对消费者而言，系统使得自我保健变得更容易。数字治疗是一个好例子。它了解一个人的独特状况或疾病，并且可以根据行为经济学原理来定制交互，以提供推拿服用药物，安排随访或修改饮食。

不过目前看来，一些临床技术的应用可用性不强，打击了一些医生的信心。但未来是让人兴奋的。技术越来越考虑到以用户为中心，适应人类的行为习惯，这些也会提升临床的经验。这是一个巨大的转变，从现在的范式，临床医生不得不学习技术和适应它。

虚拟个人健康助理（Virtual health assistants，像 Siri一样的功能）能够提升患者治疗的参与和依从性，比如提醒慢病患者定时吃药，测量体重或其他生理数据。通过这种手段收集的数据更具连续性、精确性和个体化。虚拟医疗服务承载的信息越丰富，越能够在跨医疗机构的使用场景中发挥作用，比如保险支付、健康管理等。目前虚拟医疗服务在美国仍属于非常创新和早期产品阶段，只有少数有远见的医院在进行原型试用，但这个技术方向具有远大的发展前景。虚拟个人健康助理VHA整合了云计算、大数据、机器学习、自然语言学习、智能电话、可穿戴设备，甚至面部表情识别等多种前沿技术。

虚拟诊疗服务虽然还在市场早期的发展阶段，但已经表现出变革医疗服务方式的强大潜力。其他行业已经有人工智能、机器人技术的应用，但医疗行业应用的场景更个性化、更持续。机器人比人更能够7×24小时工作，给你患者互动并提供指导。

各个国家都面临医疗服务人员短缺的挑战，采用机器人替代人的工作能大幅度减少对传统医疗资源的消耗，并能够提供更好的使用体验，提升治疗的效果。

优质医疗资源稀缺，人口老龄化加剧，人们对于健康的重视程度也日益提高。2018年，医疗云服务、智能影像诊疗科技、远程和虚拟诊疗服务等将从多方面改善每个人的健康系统。数字化社会是一个不可逆的趋势，数字化医疗是其中的重要一环。利用数字化技术，数字化医疗可以建立生态，更好地跟进患者的情况，与此同时还要注重对患者的隐私的保护，这样才能更快地落地。