远·见｜香港城市大学高级副校长杨梦甦：数字医疗全球发展趋势

以下内容整理自香港城市大学高级副校长杨梦甦于2025远见数字健康年度会议的演讲

01 数字医疗发展的三大核心驱动力

数字医疗的崛起并非偶然，而是系统性压力、患者需求转变与技术革新三大力量共同作用的结果，三者相互交织，推动医疗体系向更高效率、更普惠的方向转型。

（一）系统性压力：医疗体系的可持续性挑战

全球医疗系统正面临前所未有的可持续性危机。一方面，全球经济发达的国家及地区普遍面临人口老龄化进程加速与出生率下降的问题，这直接导致医疗费用急剧增长。例如，内地推行的医保控费、集采政策及DRG支付改革，以及香港公立医疗体系将于明年从免费模式转向收费模式，均反映出政府在医疗开支上的巨大压力。另一方面，新冠疫情之后，新发传染病的潜在威胁持续存在，传统医疗模式难以应对这类公共卫生挑战，而数字医疗成为应对这些问题、推动转变的关键路径。

（二）范式转变：患者角色的主体性觉醒

第二个重要驱动力是以患者为中心的转型。经历疫情冲击与AI技术普及后，当代患者与以往相比发生了显著变化。他们更善于利用AI提供的信息与医生沟通问诊，对医疗服务的便捷性、透明度和个性化提出了更高要求。这种需求转变推动医疗体系从 “以疾病为中心”、“以医院为中心” 向 “以患者为中心” 转型，成为数字医疗创新的核心导向。

（三）技术融合：创新科技的赋能效应

人类历史上重大的科技革命为数字医疗带来了新的可能性与创新能力。人工智能为医疗诊断全流程提供赋能支持，物联网技术让患者通过可穿戴设备、传感器实现持续、实时的健康监测成为现实，生物科技包括基因测序技术为疾病提供多组学的分子信息，区块链技术则从金融领域延伸至医疗数据管理，为解决数据安全与共享难题提供了新方案。例如，香港城市大学数码医学研究院的团队正针对数据共享难题展开尝试，其打造的CancerDAO去中心化自治组织便是技术融合的典型案例 ——通过区块链与Web3.0技术构建患者数据网络，以数字货币为激励手段，鼓励患者共享基因、病理和治疗数据，使医疗系统能更好地通过AI分析赋能精准肿瘤治疗，实现了技术、数据与患者需求的有机结合。

02 数字医疗全球五大核心发展趋势

基于关键词共现分析与时序趋势分析等实证研究方法，香港城市大学数码医学研究院的团队分析了过去五年与数字医疗相关的近两千万份学术论文和专利文献，揭示了全球数字医疗在学术研究与产业应用中形成的五大明确趋势，这些趋势相互关联，共同构建起新型医疗生态。

（一）从疾病治疗到健康管理：预防型医疗的崛起

我们发现整体医疗趋势正从被动的 “以疾病为中心” 管理，转向主动的 “以健康为中心” 管理。这一转变体现为更专注于疾病的预测、预防，以及精准识别高风险因素，为高风险人群提供更早的干预与治疗。在传统医疗模式中，约90%的医疗费用集中在10%的患者（尤其是住院患者）身上，资源配置效率低下。因此，从被动治疗转向主动的健康预测、预防与管理，既是控制医疗费用的关键，也是提升全民健康效果、优化资源配置的重要趋势。

（二）医疗资源民主化：可及性的全面提升

未来，高质量医疗资源向少数大城市集中的趋势将愈发明显。为了让中小城市、经济欠发达的偏远地区也能共享高质量医疗资源，远程医疗（telemedicine）、移动健康（mHealth）等数字医疗形式将发挥关键作用。这一趋势不仅彰显了医疗公平的价值追求，更为解决全球医疗资源分配不均的难题提供了可行路径。

（三）个性化医疗：精准化服务的全面落地

个性化医疗是患者与市民最关注的议题，却因成本控制等因素，长期被政府、药企及相关产业回避，推广面临较大阻力。而数字医疗通过数据驱动的AI技术及其他创新科技，能够精准、持续地调整治疗过程，更高效、低成本地开发出诊断、治疗、康复类产品，从而满足患者的个性化医疗需求，有效平衡个性化需求与成本控制之间的矛盾。

（四）智慧医院建设：临床流程的智能化革新

智慧医院是数字医疗在机构层面的核心应用场景，通过AI、机器人技术等优化临床工作流程，全面提升医疗效率与服务质量。在临床决策层面，AI 整合电子健康档案（EHRs）数据，自动识别药物相互作用风险、推荐循证诊疗路径；在运营管理层面，AI 可预测患者入院率、优化医护排班与物资库存、降低运营成本；在临床操作层面，手术机器人、智能药房等设备不仅能帮助控制成本，还能将医生从繁琐、重复却必要的工作中解放出来，使其能将更多精力投入到患者照护中。

（五）数据互联与公共卫生：医疗体系的协同升级

数据孤岛问题促使我们思考如何实现数据更安全、更标准化的流动。数据是数字医疗的基础，其流动不仅关乎监管伦理，更涉及数据安全问题。如何通过集中且安全的方式对公众健康进行普查与监测，并及时制定应对方案，是数字医疗需要重点发展的重要方向。

03 数字医疗落地的四大关键挑战

尽管数字医疗发展前景广阔，但在实际落地过程中仍面临多重瓶颈，需要政产学研医各界协同应对。

（一）数据隐私与安全

医疗数据包含大量敏感个人信息，其隐私保护与安全共享是数字医疗发展的前提。如何建立兼顾隐私保护与数据利用的管理框架，既保障患者权益，又为临床研究与技术创新提供数据支撑，是全球面临的共同课题。这需要技术层面的安全防护、法律层面的制度规范与行业层面的自律机制形成合力，共同构建可信的数据治理体系。

（二）监管体系

数字医疗技术迭代速度快，传统监管模式难以适应创新需求。面对新技术的快速发展，如何更快速、灵活地搭建适配路径，让各类创新技术与产品能快速进入医疗机构，服务于患者、个体与社区，是监管部门面临的重要挑战。此外，数字医疗的跨境应用还需要解决全球监管协同的问题。

（三）数字鸿沟

数字医疗本应缩小医疗不平等，但现实中，医疗数据的拥有、存储、使用与管理等方面的差异，可能加剧新的健康不平等。因此，政产学研各界需集中探讨如何实现平衡，避免进一步扩大这种不平等。

（四）临床验证与系统整合

数字医疗产品的临床有效性、安全性与成本效益，需通过严格的临床验证才能获得医疗机构与患者的认可。同时，医疗体系具有高度复杂性，AI等颠覆性技术难以直接替代现有体系。如何将新技术丝滑嵌合现有医疗流程，避免给临床工作增加额外负担，是当前学术界与产业界正在重点研究的重要方向。

香港城市大学数码医学研究院针对上述的挑战正在开展的相关研究工作。我们认为，高质量医疗资源（包括高质量数据）的缺乏，是数字医疗研究与人工智能结合的关键问题。我们的研究涵盖医疗健康的多个方面：在疾病的预测、预防与诊断领域，探索更准确、精准的技术手段；在治疗领域，研发更优、更高效的治疗方法；在医疗服务全流程管理领域，思考如何让公众真正感受到全流程管理的价值，从而主动参与其中。我们旨在搭建系统性平台，整合数据获取、算力支持等资源，联合工业界、投资界及医院开展临床合作，构建一个政产学研医协同的数字医疗研究生态圈，共同解决这些行业难题。