数字医疗发展趋势调研报告
一、研究背景与方法
全球医疗市场面临老龄化、成本高企和资源分配不均等诸多挑战。据世界卫生组织预测，2030年全球60岁以上人口将达14亿，慢性病负担占总疾病负担的70%。与此同时，人工智能等数字技术正在与医疗场景深度融合，为医疗体系提供全新解决方案。
为洞察2024年数字医疗走向，远毅资本联合中国医药教育协会数字医疗专委会发起问卷调查，旨在从医疗专家视角揭示数字医疗发展态势。本次调研采用定量分析方法，收集了来自北京、四川、陕西等地共72份有效样本。
二、核心洞察与数据分析
1. 医疗机构对数字医疗的态度及关注方向
数据显示，75%的医疗专家对数字医疗持开放态度，61%聚焦于专病数据库建设和智能化治疗工具，58.3%关注数字化患者管理和辅助诊断工具，表明专家对数字医疗在效率提升与效果优化上的期待。
图1 医疗专家对数字医疗态度
图2 医疗专家关注的数字化方向
2. 生成式AI应用前景
87%的专家看好生成式AI的发展潜力，尤其是在提高科研效率（31.9%）和辅助临床决策（29.2%）方面。此外，其在病历书写与医患交互中的作用也被广泛认可。
图3 专家对生成式AI应用前景的看法
图4 生成式AI主要应用场景
3. 实际使用情况及前景
生成式AI主要应用于科研效率提升（65.3%），而辅助病历书写被最看好（95.7%）。然而，在辅助临床决策等领域，实际渗透率不足50%，反映出AI产品在落地应用中仍需改进。
图5 AI工具在医疗中的使用比例
4. 现有合作方及系统支持
华为是2024年主要生成式AI合作方（占比13%），但仍有2/3以上的专家未开展相关合作。60%的专家认为现有信息系统有助于生成式AI应用，但也有30%表示存在阻碍。
图6 当前生成式AI合作方分布
图7 医院信息系统对生成式AI应用的影响
5. 数据质量与可靠性
专家选择生成式AI工具时，首要考虑训练数据的专业性，其次是其他医疗机构的应用成熟度。这说明数据可靠性和专业性是AI医疗应用的核心基础。
图8 专家选择生成式AI工具的考量因素
6. 工具可信度与患者告知
92%的专家信任AI工具，但在是否告知患者使用AI工具上存在一定分歧，其中58%的专家选择告知。结果显示，愿意透明化的医生对AI的信任度更高。
图9 医疗专家对AI工具可信度的认知
7. 患者付费意愿
51.4%的专家认为患者对智能化手术工具和康复产品的付费意愿较高，而对辅助诊断产品的接受度较低。
图10 患者对新兴数字医疗产品的付费意愿
三、结论与建议
调研显示，75%的专家对数字医疗持开放态度，87%认可生成式AI的潜力。AI工具虽获高度信任，但整体渗透率仍较低。未来应深化AI技术在专病数据库建设及智能化治疗工具研发中的应用，并优化医院信息系统以更好地支持AI技术落地。同时，加强患者教育，提升其对数字医疗的认知与接受度。
