每出现一种疾病，人类往往随后都可以找到抗击疾病、开发新疫苗和药物，用以帮助患者过上更健康生活的新技术。

在过去的两年中，许多科技公司一直专注于运用他们的专业知识来解决全球大流行引起的问题。与此同时，许多传统上不一定被视为科技公司的医疗保健公司已将注意力转向技术及其改变其产品和服务交付的潜力。

一个愈发明显的现象是——新冠大流行加速了医疗保健行业的数字化。根据HIMSS医疗保健的未来报告，80%的医疗保健提供商计划在未来五年内增加对技术和数字解决方案的投资。

未来几年，我们将继续看到远程医疗，个性化医疗，基因组学和可穿戴设备等领域的增长，组织者利用人工智能（AI），云计算，扩展现（XR）

和物联网（IoT）来开发和提供新的治疗方法和服务。

以下是对未来几年将影响医疗保健行业的五大趋势的预测：

1.远程医疗和远程医疗

在新冠大流行的头几个月，远程进行的医疗保健咨询百分比从0.1%飙升至4.5%。德勤（Deloitte）的分析师表示，我们大多数人都对此感到满意，并将继续使用虚拟访问。在偏远地区和医生短缺的地方，这一趋势有可能通过大幅扩大获得医疗服务的机会来挽救生命。

为了实现这一目标，新一代可穿戴技术配备了心率、压力和血氧检测器，使医疗保健专业人员能够实时准确监测生命体征。新冠大流行甚至推动建立了“医院病房”，其中集中的通信基础设施用于监督众多患者的治疗，所有这些都在家中。这个想法的一种高级形式可以在宾夕法尼亚州急诊医学中心正在开发的“虚拟ER”试点中看到。

到年，我们可能会看到在大流行期间开发出的方法，以安全和远程的方式处理患者，并将其扩展到医疗保健的其他领域，例如心理健康以及为从手术和重大疾病中康复的患者提供持续的后续护理。机器人和物联网是这一趋势不可或缺的一部分，当传感器检测到需要干预或摄像头发现老年人在家中摔倒时，智能技术（机器学习）将提醒专业人士。

远程医疗有可能改善在一个一半人口无法获得基本服务的世界中获得医疗保健的机会（根据世界卫生组织）。但这取决于赢得公众的信任-在某些情况下，许多人仍然认为需要与医疗保健专业人员进行面对面的互动，因此提供者在实施服务时需要考虑这一点。

2.临床培训和治疗的扩展现实

扩展现实（XR）是一个包罗万象的术语，涵盖虚拟现实（VR），增强现实（AR）和混合现实（MR）。所有这些都涉及改变我们对世界感知的镜头或耳机-要么将我们置于完全虚拟的环境（VR）中，要么将虚拟元素叠加在我们周围世界的实时图像（AR/MR）上。它们在医疗保健领域都有潜在的变革性应用。

VR头显用于培训医生和外科医生，使他们能够深入了解人体的工作原理，而不会使患者处于危险之中，也不需要提供医疗尸体。

VR也用于治疗。这可以成为治疗的一部分，它已被用于训练自闭症儿童的社交和应对技能。它还被用于促进认知行为疗法（CBT），以协助慢性疼痛，焦虑，甚至精神分裂症，其中已经开发了治疗方法，旨在让患者在安全和无威胁的环境中克服恐惧和精神病。

到年，AR在医疗保健领域的应用数量也将继续增长。例如，AccuVein系统旨在通过检测血流的热信号并将其突出显示在患者手臂上，使医生和护士在需要注射时更容易定位静脉。

微软的HoloLens系统用于手术室，它允许外科医生接收有关他们所看到的内容的实时信息，并与可能正在观察手术的其他专业人员或学生分享他们的观点。

对于非医疗专业人员的人来说，AR健康应用程序也存在，例如AED4EU地理层，它为最近的可公开访问的自动除颤器单元提供实时方向。

.利用AI和机器学习理解医疗数据

与其他行业一样，人工智能在医疗保健领域的高级用例是帮助理解可用于捕获和分析的大量混乱的非结构化数据。在医疗保健领域，这可以采取医学图像数据的形式-X射线，CT和MRI扫描，以及许多其他来源，包括有关covid等传染病传播的信息，疫苗的分布，活细胞的基因组数据，甚至手写的医生笔记。

在医疗领域，目前围绕人工智能使用的趋势通常涉及人类工人的增强和技能提升。例如，在AR协助下工作的外科医生通过计算机视觉进行了增强可以识别他们所看到的内容并传递信息的相机。另一个关键用例是自动化初始患者接触和分类，以便释放临床医生的时间进行更有价值的工作。像BabylonHealth这样的远程医疗提供商使用由自然语言处理提供支持的AI聊天机器人来收集有关症状的信息，并将查询直接发送给合适的医疗保健专业人员。

未来几年，另一个将受到人工智能深刻影响的医疗保健领域是预防医学。预防医学不是通过事后提供治疗来对疾病做出反应，而是旨在预测疾病将在何时何地发生，并在疾病发生之前采取解决方案。这可以包括预测传染病爆发的位置，再入院率，以及饮食，运动和环境等生活方式因素可能导致不同人群或地理区域的健康问题（例如，预测社区中的阿片类药物成瘾，或哪些自残的患者最有可能尝试自杀）.)人工智能使得创建工具成为可能，这些工具可以比传统的分析流程更有效地发现大型数据集中的模式，从而实现更准确的预测，并最终改善患者结果。

4.数字孪生和仿真

数字孪生体在许多行业中迅速流行起来，这一趋势涉及创建由真实世界数据告知的模型，这些模型可用于模拟任何系统或过程。

在医疗保健领域，这一趋势包括“虚拟患者”的概念-用于测试药物和治疗的人的数字模拟，旨在减少将新药从设计阶段投入使用所需的时间。最初，这可能仅限于单个器官或系统的模型或模拟。然而，在模拟整个身体的有用模型方面正在取得进展。目前的研究表明，这距离现实的可能性还有一段距离，但在年，我们将继续看到实现这一目标的进展。

人体器官和系统的数字孪生体是一个更近的前景，这些使医生能够探索不同的病理学并尝试治疗方法，而不会对个体患者造成伤害，同时减少对昂贵的人类或动物试验的需求。一个很好的例子是年启动的LivingHeartProject，旨在利用众包创建人类心脏的开源数字孪生体。同样，Neurotwin项目-欧盟探路者项目-模拟了大脑中电场的相互作用，希望这将导致阿尔茨海默病的新疗法。

这种帮助医疗保健行业更快，更具成本效益地创建治疗的潜力就是为什么数字孪生技术被视为年医疗保健领域最重要的技术趋势之一。

5.个性化医疗和基因组学

传统上，药物和治疗方法是在“一刀切”的基础上创建的，试验旨在优化药物的疗效，使患者人数最多，不良副作用最少。现代技术，包括基因组学，人工智能和数字孪生，允许采取更加个性化的方法，从而产生可以直接定制到个人层面的治疗。

例如，瑞典的Empa医疗中心使用人工智能和建模软件来预测个体患者止痛药的确切剂量，包括芬太尼等合成阿片类药物。对于患有慢性疼痛的患者来说，这些可以非常有效并改变生活，但在过高剂量下却非常危险。

制药公司诺和诺德（NovoNordisk）与数字健康公司Glooko合作，创建了个性化的糖尿病监测工具，这些工具根据血糖读数和其他特定因素，为饮食、运动和疾病管理提供定制建议。

基因组学——基因的研究，以及最近使用技术绘制单个基因组（生物体的DNA结构，如人），对于创建个性化药物特别有用。这正在迅速导致严重疾病的新疗法，包括癌症，关节炎和阿尔茨海默病。营养基因组学是基因组学的一个子领域，这涉及根据不同的遗传因素设计以健康为中心的定制饮食计划。

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