正松老師

面對 “轉(zhuǎn)型找死，不轉(zhuǎn)型等死” 的行業(yè)挑戰(zhàn)，醫(yī)療行業(yè)正通過數(shù)字化技術(shù)實(shí)現(xiàn)流程再造與價(jià)值重塑。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型專家正松老師在近期的多次商業(yè)演講中強(qiáng)調(diào)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)是將技術(shù)紅利轉(zhuǎn)化為企業(yè)內(nèi)生的敏捷基因，構(gòu)建‘效率、數(shù)據(jù)、成本、增長’四位一體的核心競爭力。這一觀點(diǎn)在醫(yī)療行業(yè)尤為貼切。

隨著《醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型實(shí)施方案（2025—2030 年）》的發(fā)布，到 2030 年，規(guī)上醫(yī)藥工業(yè)企業(yè)將基本實(shí)現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型全覆蓋。醫(yī)療數(shù)字化已從戰(zhàn)略選項(xiàng)升級(jí)為生存剛需。

01 醫(yī)療數(shù)字化轉(zhuǎn)型的緊迫性與現(xiàn)狀

據(jù)工信部統(tǒng)計(jì)，當(dāng)前我國中小企業(yè)數(shù)字化融入率不足 20%，而發(fā)達(dá)國家已達(dá) 40%-50%。醫(yī)療行業(yè)作為關(guān)乎民生的重點(diǎn)領(lǐng)域，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)度直接影響到服務(wù)質(zhì)量和可及性。

面對 “轉(zhuǎn)型找死，不轉(zhuǎn)型等死” 的嚴(yán)峻抉擇，醫(yī)療機(jī)構(gòu)如何突破人才、資金與技術(shù)瓶頸成為亟需解決的難題。

醫(yī)療數(shù)字化已進(jìn)入深水區(qū)。到 2027 年，數(shù)字化融入率將成為企業(yè)分水嶺 —— 達(dá)標(biāo)者搶占 2035 數(shù)字經(jīng)濟(jì)藍(lán)圖先機(jī)，滯后者可能被邊緣化。

政策支持為行業(yè)轉(zhuǎn)型提供了窗口期。國家為醫(yī)療數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了明確指引，醫(yī)藥工業(yè)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型目標(biāo)包括到 2027 年 “打造 100 個(gè)以上醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智技術(shù)應(yīng)用典型場景”。

02 醫(yī)療數(shù)字化的三大應(yīng)用場景與實(shí)踐成果

在當(dāng)前醫(yī)療數(shù)字化進(jìn)程快速推進(jìn)的背景下，人工智能、物聯(lián)網(wǎng)與平臺(tái)化系統(tǒng)正逐步重塑診療、藥品管理及供應(yīng)鏈等核心環(huán)節(jié)。騰訊醫(yī)療大模型已落地全國近萬家醫(yī)療機(jī)構(gòu)，覆蓋導(dǎo)診、問診、影像分析等場景；協(xié)和醫(yī)院通過智能問答系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)腫瘤患者全周期管理，展現(xiàn)AI在臨床中的深度應(yīng)用。藥品管理方面，輝瑞的V-Track系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了院內(nèi)藥品報(bào)量、分配與跟蹤的自動(dòng)化與可視化，微創(chuàng)醫(yī)療的“奇跡鏈平臺(tái)”則構(gòu)建了從創(chuàng)意到創(chuàng)造的全生命周期創(chuàng)新孵化體系。在供應(yīng)鏈與生產(chǎn)環(huán)節(jié)，微創(chuàng)作為“工賦鏈主”，打造了十大數(shù)字化場景，其“供應(yīng)鏈智能決策M(jìn)RP”系統(tǒng)通過集成SAP與SRM，顯著提升采購響應(yīng)效率。這些實(shí)踐共同勾勒出醫(yī)療行業(yè)在智能化運(yùn)營與數(shù)字化協(xié)同方面的清晰路徑。

03 醫(yī)療數(shù)字化轉(zhuǎn)型的四大核心能力建設(shè)

正松老師

基于正松老師提出的框架，醫(yī)療數(shù)字化轉(zhuǎn)型需構(gòu)建四大核心能力：

效率引擎是基礎(chǔ)。通過智能工具驅(qū)動(dòng)流程再造，如輝瑞開發(fā)的 CHRS（頭痛眩暈數(shù)智管理系統(tǒng)）計(jì)劃通過 AI 從 “醫(yī) - 教 - 研” 全流程賦能科研和臨床，助力偏頭痛學(xué)科長期高質(zhì)量發(fā)展。

數(shù)據(jù)決策中樞是核心。正松老師特別強(qiáng)調(diào)：“數(shù)據(jù)價(jià)值不在采集，而在閉環(huán)應(yīng)用。需構(gòu)建‘需求洞察→研發(fā)→生產(chǎn)→反饋’的實(shí)時(shí)迭代鏈”。醫(yī)療行業(yè)需建立 “醫(yī)療數(shù)據(jù)大腦”，整合臨床、藥品、患者數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)醫(yī)療。

成本優(yōu)化系統(tǒng)是關(guān)鍵。通過數(shù)字孿生技術(shù)模擬醫(yī)療流程，優(yōu)化資源消耗。微創(chuàng)醫(yī)療通過智能排產(chǎn)系統(tǒng)降低設(shè)備空轉(zhuǎn)率、AGV 倉儲(chǔ)方案減少能耗，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同向綠色高效轉(zhuǎn)型。

增長創(chuàng)新矩陣是目標(biāo)。醫(yī)療服務(wù)機(jī)構(gòu)正通過數(shù)字化實(shí)現(xiàn)服務(wù)化轉(zhuǎn)型與生態(tài)協(xié)同。微創(chuàng)醫(yī)療帶動(dòng) 1000 多家中小企業(yè)數(shù)據(jù)互通，降低采購成本，依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)解析二級(jí)節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品全生命周期數(shù)據(jù)共享。

04 醫(yī)療數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)對

數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)是醫(yī)療數(shù)字化的首要挑戰(zhàn)。吳文達(dá)談到：“醫(yī)療 AI 需要獲得醫(yī)生和患者的長期信任，這要求模型不僅準(zhǔn)確，還要可解釋、可追溯；隱私和數(shù)據(jù)安全必須被高度重視”。

人才與技術(shù)斷層是另一大障礙。醫(yī)療機(jī)構(gòu)普遍缺乏數(shù)字化專業(yè)人才，既懂臨床流程又精通數(shù)據(jù)分析的復(fù)合型團(tuán)隊(duì)稀缺。許多機(jī)構(gòu)采購了智能系統(tǒng)，卻因缺乏運(yùn)營能力導(dǎo)致設(shè)備淪為 “數(shù)字?jǐn)[設(shè)”。

針對這些挑戰(zhàn)，正松老師建議企業(yè)把握三階段躍遷路徑：短期優(yōu)先部署基礎(chǔ)系統(tǒng)，夯實(shí)數(shù)據(jù)底座；中期建設(shè) AI 中臺(tái)，實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)與智能決策；長期構(gòu)建產(chǎn)業(yè)云平臺(tái)，主導(dǎo)生態(tài)價(jià)值鏈。

05 未來趨勢：從 “治已病” 到 “治未病” 的轉(zhuǎn)變

未來醫(yī)療的真正變革，將來自 “主動(dòng)健康”。在傳統(tǒng)模式下，醫(yī)療資源主要集中在確診和治療階段，但大量慢病和突發(fā)疾病往往源于風(fēng)險(xiǎn)發(fā)現(xiàn)不及時(shí)、健康管理缺位。

騰訊健康推出的 AI 健康管理助手，以混元大模型為基座，能智能解讀體檢和檢驗(yàn)報(bào)告，幫助用戶動(dòng)態(tài)分析健康狀況，發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)，生成復(fù)診計(jì)劃。這種理念也延伸到企業(yè)合作。

吳文達(dá)展望：“AI 能否改變醫(yī)療，不取決于它能算得多快，而取決于它能不能真正改善人的健康結(jié)果?！?未來的醫(yī)療將不再只是 “治已病”，而是通過 AI 讓人們擁有更科學(xué)的生活方式、更長久的健康狀態(tài)。

未來十年，醫(yī)療行業(yè)將經(jīng)歷從 “工具應(yīng)用” 到 “能力沉淀” 再到 “生態(tài)進(jìn)化” 的三階段躍遷。隨著更多醫(yī)療機(jī)構(gòu)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型深入，患者就醫(yī)體驗(yàn)將得到根本性提升，醫(yī)療資源分配也將更加均衡高效。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型不是選擇題，而是生存題。唯有將技術(shù)能力內(nèi)化為組織基因，方能在智慧醫(yī)療浪潮中贏得未來。

正松老師