前线战场 从疫情中数字医疗场景应用看数字医疗的发展重点和深远影响

为服务新型冠状病毒疫情有效防控，数字医疗已全面渗透到多个环节，形成了大规模的场景应用空间。 数字医疗正在被14亿中国人直接或间接深刻感受。 数字医疗革命的“习惯思维”或已形成，政策、市场、数据三大场景要素将进一步强化和完善。 COVID-19疫情所表现出的非典型场景也将进一步推动数字医疗业务纵深产业体系的构建，一定程度上重构医疗健康产业的区域格局。

七大数字医疗场景让14亿人深刻感受

在新型冠状病毒疫情防控中，人工智能、5G、大数据等数字技术在疫情智能诊疗、物资调配、医疗救治等多个疫情防控典型服务场景中涌现。药物研究与开发。 为提高控制工作效率，发挥了重要作用。

图1 数字医疗在抗击疫情中的应用场景及价值

（一）远程医疗：释放人力、缓解疫情防控压力

1. 5G远程医疗：疫情智能诊疗、医疗资源均衡分配

5G远程传输技术帮助前线“战场”与后方“智库”实现无缝连接，打破医疗资源、医患资源的空间限制，突破诊疗的地域限制，释放核心医疗资源，实现医患资源的改善。 高效分配对接。 目前，武汉当地各医院均可通过5G技术互联互通，武汉协和医院西院区已成功与北京朝阳医院、北京友谊医院联网。 除了北京、湖北的互联网问诊外，四川、重庆、浙江、江苏等地也在疫情期间利用5G支持诊疗，利用5G手段实现全方位无障碍远程移动问诊。

5G远程会诊在疫情中的应用，实现了5G医疗从“实验”到“临床”的重大突破。 它将推动5G医疗应用的普及，并可能成为5G远程医疗加速发展的转折点。 未来，医院5G网络覆盖将被提升为首要任务，加速更多医疗场景的5G应用创新。

2、在线医疗：疫情防控的“第二战场”

疫情发生以来，BAT、移动医疗APP、医药电商纷纷在互联网平台上推出各类在线服务，包括远程会诊、病情咨询、在线心理咨询、疫情更新发布、发热门诊地图等，涉及日常咨询、信息咨询等，以其高效率、低风险的优势，突破地域、空间限制，在疫情防控中发挥重要作用，成为疫情防控的“第二战场”。

疫情期间，各互联网平台线上服务业务快速增长，不仅帮助平台快速引入大量新用户，也能在最短的时间内培养用户使用线上平台的习惯和粘性。 医疗体验的提升，仍会让大量患者持续使用甚至形成偏好，在线医疗服务将出现“流量”的快速增长。

（2）医疗智能化：提高疫情防控效率和准确性

1、影像辅助诊断：提高诊断效率，释放医疗资源

医学影像辅助诊断系统依靠计算机视觉技术和机器强大的计算能力，可以对肺部CT做出更快的判断，有效减少医生的工作审查，提高诊断效率。 新型冠状病毒肺炎疫情下，AI医疗企业构建AI+CT模型的医学影像诊断系统，减少误诊、漏诊，协助基层医疗机构识别感染者。 它将成为新型冠状病毒肺炎临床诊断的有效工具，提供快速诊断和治疗。 隔离、诊断和治疗以获得关键时间。

AI辅助影像诊断是目前AI医疗最成熟的应用领域。 受辅助诊断审批标准不全、收费标准未定的影响，企业商业化进程缓慢。 多家AI影像辅助诊断领域的企业针对疫情需求，对辅助诊断产品进行了升级。 他们已将产品落地到多地医疗机构的实际应用场景中，同时提升了企业品牌，为产品注册审批奠定了基础，这或将加速企业商业模式的探索。

2、药物研发：AI算法支持加速研发进程

新疫苗、新药物的研发和上市需要大量的数据分析、文献筛选和超算支持。 人工智能以其强大的计算能力和快速的智能分析加速了药物研发进程。 针对新型冠状病毒新药研发的迫切需求，科技公司利用智能算法模型筛选化合物、设计新药合成路线、预测药物有效性和安全性、预测药物理化性质、预测晶型、设计药物分子和筛选生物体。 标志物、新联合疗法研究等药物研发环节提供高效工具，帮助疫苗和药物研发按下加速键，加速抗病毒新药和疫苗的研发进程。

阿里云、华为云、中科曙光、腾讯云、上海超算中心等科技公司纷纷向科研机构、药企开放AI算法和算力支持，或组建联合科研团队。 这就是这次疫情期间人工智能加速抗肺炎新药研发的方式。 主要模式将打破传统科研机构和药物研发的“保守思维”，加速AI技术在药物研发领域的应用和渗透，还将催生AI研发外包等细分领域。

3.疾病分析：AI快速分析，提高检测效率

疫情发生后，中国科研人员迅速行动。 2020年1月10日，多个研究机构联合完成病原核酸检测，实验室人员获得病毒全基因组序列。 引起武汉肺炎的新型冠状病毒是一种RNA病毒，具有复杂的空间结构和较长的基因组。 在深度学习算法的辅助下，实现了病毒基因的快速测定，这也为核酸检测试剂盒的研发以及疫苗和新药的研发提供了机遇。 赢得了更多时间。

在抗击COVID-19疫情中，人工智能作为病毒基因分析和诊断加速器的作用凸显，这将加速人工智能技术在肿瘤、心血管等疾病分析领域的应用和普及。

（3）服务协调：减轻人员负担，降低感染风险

随着新型冠状病毒疫情的蔓延，多种智能医疗机器人纷纷参与到抗击疫情的战斗中。 已应用于诊断、消毒、配送、测温等多个服务场景，并已在武汉、北京、广州等地成功使用。 实践。 一方面，智能服务机器人在抗疫一线的应用，可以替代医护人员的部分基础工作，在一定程度上减轻医护人员的工作量，有效缓解医护人员短缺的问题。 ; 另一方面，智能医疗机器人的应用可以在多个场景下减少人与人的直接接触，有效防止人与人接触可能导致的疫情传播，也有效降低风险医务人员及其他相关人员感染情况。

各类医疗服务机器人在抗击疫情一线的应用实践，加速了智能设备在医疗场景的应用，培养了医疗机构和医护人员的使用习惯。 随着5G基础设施的完善，智能设备将在更多的医疗场景中得到广泛应用。

（4）供应链数字化：提高资源配置效率

随着疫情发展，口罩、防护服等疫情物资供需矛盾日益突出。 供需信息不一致造成的物资调配混乱，在一定程度上影响了各地防疫工作的开展。 为了应对物资供需需求，不少科技公司或公益组织利用人工智能和大数据工具，搭建疫情防控物资数据服务平台，智能整合匹配医疗物资信息数据前线战场，提供可视化服务。素材需求对接展示和搜索工具，方便了解。 疫情需求，寻找合适的物资供应商，大大提高了医疗物资对接的效率。

疫情发生后，不少科技公司迅速推出基于数据的资源整合平台服务，有力支撑了重点医疗资源的整合和高效调配。 这也反映出该地区在产业链协同、产业服务等方面缺乏数字化支撑。 数据化服务综合平台将为全面支撑行业高质量发展发挥重要作用。

疫情或引发数字医疗驱动的产业裂变

（一）数字医疗要素进一步激活，行业面临深刻变革

COVID-19疫情期间，全国各类数字医疗场景大规模跨区域试验后，政策、用户习惯、数据三大要素将面临重大变化，推动落实和大规模推广数字医疗应用业务。

一、政策将加速突破

政策是数字医疗快速发展的支撑。 数字医疗还有很多基础环节需要国家政策进一步完善和加强。 国家卫健委、国家医保局成立后，电子病历建设与升级、医联体、互联网诊疗、医保信息标准化、DRGs等一系列政策密集出台，推动医疗IT企业呈现良好发展势头。

疫情期间，国家相关部委先后发布《充分发挥人工智能力量共同抗击新型冠状病毒感染的肺炎疫情的倡议》《关于在疫情防控中提供互联网诊疗咨询服务的通知》和控制”，推动人工智能、互联网服务平台在数字医疗领域的应用。

疫情过后，国家将延续近两年的政策引导，针对医疗机构在疫情救治和数字医疗应用中遇到的问题。 有望改造和完善远程医疗网络、5G医疗、互联网医院的医疗数据共享和安全。 在安全保障、智慧医疗引导分诊等方面加快政策落实和制度突破，将更多地区纳入相关试点工作。

2、用户习惯的深度形成

数字医疗服务不同于药品和器械产品。 它们需要不断的数据积累和实际应用场景中的问题反馈才能逐步完善和完善。 但由于患者与医生之间的误解、使用习惯的改变、医疗机构接受度不高等因素，数字医疗服务进展并不顺利。 很多服务只在 *** 示范项目中尝试过一两次，很难形成经验积累。

COVID-19疫情为一些数字医疗服务提供了长期、大规模的应用探索，在用户中形成了更好的感官认知和使用惯性，将推动相关数字医疗服务加速商业化进程。 例如，在5G部署初期，人们对5G医疗服务的认知度和接受度很低。 然而，随着5G云智能医疗机器人、远程会诊等医疗服务在COVID-19的防控和治疗中的应用，在“防止交叉感染”和“等方面取得了良好的效果”提高效率”，用户好感度将显着提升，势必推动其商业应用进程。

三是数据共享基础加快夯实。

在本次疫情防控中，数字医疗服务的发展受到数据无法共享、标准不一致等问题的制约，发挥的作用相对有限。 例如，在疫情初期的整体病情监测中，医院之间无法共享病毒感染患者的数据，导致对疫情的一些误判，延误了更佳的预警和防控时机。 疫情过后，预计国家将进一步加快医疗数据开放共享的探索。

长期以来，中国医疗行业对数字化仍持相对保守的态度。 尽管国家提出加大医疗数字化建设的宏观指导，但以医院为单位的“信息孤岛”仍普遍存在。 此次疫情也暴露出医疗信息不畅、资源配置效率低等亟待解决的问题。 经过此次疫情期间大规模数字化医疗服务的发展，对大规模患者数据进行精准、系统跟踪和分析的重要性进一步凸显。 电子病历、电子处方等关键医疗信息化和医疗数据基础设施将有望加速推进。 中长期来看，有望推动医疗健康领域数字化转型和医疗健康产业结构重塑，从而加速医疗数据的共享、统一和标准化。

（2）对COVID-19症状隐形的反思

未来，以生命数字化为特征的精准健康领域应加速发展。 COVID-19疫情期间，我们在关注利用数字医疗服务调度国家资源救治武汉患者的同时，也应该看到，在疫情初期，我们无法准确预测严重程度病毒感染者的病情，导致一些表面症状较轻。 但事实上，更危重的患者却无法得到及时救治。 尽管一些病毒患者的身体健康指标发生了微妙的变化，但他们仍然没有明显的症状，并且可以将病毒传播给其密切接触者，造成更大范围的感染。

这些令人心酸的事件，将使我们每个人对精准健康监测和干预有更深刻的认识，也必将为以“生命数字化”为特征的新型精准健康管理打开市场之门。 我国一直在推动实施以“主动健康”为特征的“健康中国”战略，国内一些企业也在积极探索将生命基因与大数据充分融合，以人工智能、云计算等技术为支撑，打造个人“生活大数据管理平台”，绘制并构建个人生活全景图，为个人改善生活习惯、医生诊断疾病、个性化用药、保险赔付等提供精准支持。

图2 精准健康系统组成

（三）对医疗队现场支援事件的反思

未来，要推动远程医疗加速落地，重构区域发展格局。 在这场突如其来的疫情中，由于感染患者人数较多且持续增加，非军事系统派出217支医疗队、25000余名医疗队员驰援湖北（数据截至2月14日24:00），而湖北武汉是除北京、上海之外我国医疗资源最丰富的地区之一。 虽然跨区域的5G远程医疗起到了很好的支撑作用，但由于目前的监测、诊断、治疗环节还没有完全远程化，在非新冠肺炎这样的非典型应用场景下，远程医疗业务很难起到替代作用。 - 现场人员极其有限。

同时，由于部分患者在家缺乏家庭健康监测服务和诊疗设备，在线医疗的作用相当有限。 这些事件将促使业界重新思考远程医疗。 在远程医疗跨领域集成协同应用的未来阶段，如何从“沉浸式”感知和全产业链协同支撑的角度构建远程医疗业务。

远程医疗在一定程度上可以理解为一种综合健康管理，将集中在医疗资源优势地区的诊疗一体化医疗服务流程分离为“监护-诊断-远程会诊/治疗-现场治疗-康复”服务流程的变革将形成核心医疗领域的“远程指导/治疗”与其他领域的非远程治疗环节协同的跨区域产业链布局，这将促进医疗服务体系的形成。新一轮的区域竞争。

图3 远程医疗跨区域产业链重构示意图

医疗条件较差的地区要补充相关智能设备和专业服务进行监测、诊断和现场治疗，形成准确的诊断结果，用于科学治疗。 这就需要吸引影像诊断、医学检测、康复医学等专业第三方。 医疗服务，发展拓展独立于公立医院的疾病风险监测、健康检查、健康管理等专业环节，增加智能机器人、影像设备等高端医疗设备配置，保持产值稳定大部分环节非远程治疗都在本地进行。 同样，为了形成辐射全国的医疗市场优势，医疗资源核心地区也应在当地加强在上述环节设立总部服务机构，形成全链路“远程服务”产值贡献。

数字健康在COVID-19疫情中的应用增强了治理能力、完善了协作模式、提高了资源配置效率，最终将推动传统医疗产业结构的重塑。 疫情过后，数字医疗行业的发展路径将更加清晰，将步入发展快车道。

-结尾-

作者|刘小凡、陈凯