数实融合时代下的产业转型与高质量发展

可以说，医疗领域的高质量发展是实现经济社会高质量发展的重要保障，就像习近平总书记多次强调的“没有全民健康，就没有全面小康”一样。把人民健康放到优先发展的战略地位上，凸显了医疗领域高质量发展的重要地位。我国对于推动公立医院高质量发展构建了完整的政策体系，如出台《关于推动公立医院高质量发展的意见》以及一系列行动计划和相关具体政策，主要涉及临床诊疗、后勤运营、预算成本、药耗管理、大型设备等多个领域，为推动整个医卫健行业高质量发展形成了新体系、新趋势、新效能、新动力，注入了新文化。在医卫健行业高质量发展的过程中，数字技术能够提供哪些助力、哪些赋能？

第一，数字技术引入的必要性。目前，我国医疗健康方面的资源在供需两侧处于一个失衡的状态。在需求侧，人民群众对健康的需求持续攀升，主要原因包括老龄化问题、慢性病人群逐年上升问题等。在供给侧，我国医师数量只有约428万人，每千人口执业医师数量只有3人左右，远远无法满足我国广大人民群众对于优质医疗资源的需求。在这一情况下，为应对基层医疗资源严重不足等问题，我们有必要引入“云大物移智”等信息技术赋能医疗健康，提升医疗服务效率，扩大医疗服务供给。

第二，数字技术和医疗领域深度融合发展的三个方面，包括智慧医疗、智慧管理、智慧服务的智慧医院建设，实现医院发展的转变与提高，为社会提供更优质更高效的医疗服务和资源。数字技术赋能医卫健行业涉及五大板块的技术体系，包括终端感知层、网络层、应用支撑层、应用层以及安全保障。

一是终端感知层，包括医用机器人、可穿戴物联设备、VR、AR、元宇宙以及脑机接口等内容。在新冠肺炎疫情的催化下，医用机器人不断发展。2021年，工业和信息化部等十部门联合印发《“十四五”医疗装备产业发展规划》，推动了医用机器人的发展。目前，比较成熟的医用机器人有远程超声机器人、远程骨科手术机器人、远程腹腔镜手术机器人、远程介入手术机器人等，都是我国企业在应用机器人领域做出的重点突破，比如远程超声机器人可以利用5G进行远程力反馈的超声检查。目前，我们的医用机器人发展处于种类不断丰富的状态。除了医用机器人之外，可穿戴物联设备也在开启一个从被动医疗变为主动健康的时代，比如苹果、华为的智能手表都已经拿到了医疗器械二类证，其检测结果达到了医用级水平，可以持续监测心电、血压、血氧、脑电波、睡眠、糖代谢等等，再配合一些AI算法来进行主动健康干预，生成解决方案。VR、AR、元宇宙等数字技术也在助力数字疗法方面的创新发展，能够通过模拟一些精神类疾病、神经类疾病、慢性病的症状触发情景来进行个性化定制的辅助医疗方式。此外，脑机接口技术也在医疗健康领域的应用上不断发力，包括侵入式、非侵入式两种，我国目前是以非侵入式的技术研究为主，主要应用在肢体运动障碍、意识和认知障碍等方面。脑机接口领域具有非常广泛的市场潜力和非常大的应用价值，尤其是在癫痫、神经帕金森病等方面。

二是网络层。这是数字技术赋能医疗健康发展的新建底座，也就是双千兆网络，包括空中的5G网络和地面的光纤网络，目的是保障院内智慧化设备的万物互联以及医联体间、跨院区间的优质的高速率、低时延、高安全度的医疗专网。目前，我们正在推动6G技术研究，未来可能会实现感知网络和通信网络的深度融合。

三是应用支撑层。应用支撑主要是指云计算，目的是提供算力资源、计算资源与存储资源，助力医疗服务的提质增效。

四是应用层。可以说，2023年ChatGPT的出现让大家意识到，人工智能正在逐渐从辅助于人发展为启智于人。不管是智能辅助诊断类的应用、智能辅助治疗类的应用，还是监护生命支持的应用，越来越多的产品不断涌现，提高了医学装备的供给能力与医疗服务的整体质量，保障了医疗手段的准确性、安全性和效率，优化了诊疗流程与创新医学的手段，具有非常大的价值。我国AI企业在赋能医卫健行业方面的发展是比较靠前的。

ChatGPT这种语言大模型对于医疗行业场景具有三个方面的医用价值，包括医学记录、医学教育与医学研究。其中，医疗记录方面的价值就是通过医生和病人零散对话和聊天记录，生成完整的医学记录，帮助医生来记录患者的疾病全过程，而且比现有的电子病历更容易实现标准化与互联互通。当然，我们也必须清楚意识到，AI赋能医卫健行业仍然存在一定的风险，比如输出结果的准确性仍待进一步验证、患者的隐私保护方面仍需进一步出台一些相关细则，以及一些法律责任的归属问题。

五是安全保障。医疗行业的数据不同于其他行业，是非常重要的高度敏感的行业数据，涉及患者个人的隐私数据、健康数据等，其安全等级是非常高的。所以，如何实现数据的流通与溯源、保障数据的安全性是非常重要的，我们也知道一些在这一方面的数字技术应用，比如区块链为数字技术的可信流通构建了一个比较良好的环境，在机构内实现了数据的安全存储，也在数据自动更新、机构间协作方面发挥作用，实现了数据处方管理、医药溯源和病例管理，使得数据的流通得以追踪溯源和公开透明；隐私计算技术通过数据可用不可见的方式实现了数据“不出院”与在机构间进行训练、流转，从而更大程度地挖掘数据的价值。目前，区块链与隐私计算技术的融合价值不断凸显，在一些健康大数据的平台、医联体内部平台都得到比较充分的应用。