為服務新冠肺炎疫情的有效防控，數字醫療較為充分的滲透到眾多環節，並形成較大規模的場景應用空間，數字醫療正被國內14億人所直接或間接深度感知，一場數字醫療的“習慣思維”或許已經形成，政策、市場、數據三大場景要素將進一步強化與完善。新冠肺炎疫情中所表現的非典型場景 也將進一步促進數 字醫療業務深層次產業體系構建，並在一定程度上重構醫藥健康產業的區域格局。
七大數字醫療場景讓14億人深度感知
在新冠肺炎疫情防控救治中，AI、5G、大數據等數字技術在疫病智能診治、物資調配、藥物研發等方面湧現出了一批服務於疫情防控的典型服務場景，為提高管控工作效率發揮了重要作用。
圖1 抗擊疫情中的數字醫療應用場景和價值
（一）遠程化醫療：為疫情防控解放人力與緩解壓力
1. 5G遠程醫療：疫病智能診治，均衡分配醫療資源
5G遠程傳輸技術助力前線“戰場”與後方“智囊”實現無縫銜接，打破醫療資源和醫患資源空間侷限，突破診斷和治療的地域限制，釋放出核心醫療資源，實現醫生和患者資源的更高效分配和對接。目前，武漢當地的各家醫院可以通過5G技術進行互聯，武漢協和醫院西院區與北京朝陽醫院、北京友誼醫院實現成功對接。除了京、鄂兩地的互聯會診之外，四川、重慶、浙江、江蘇等地也在疫情期間通過5G加持診療，藉助5G手段實現全方位無障礙遠程移動會診。
5G遠程會診在疫情中的應用落地，實現了5G醫療從“試驗”走向“臨床”的重大突破，將推動5G醫療的應用普及，可能成為5G遠程醫療加速發展的轉折點。未來，醫院的5G網絡覆蓋將會被提高到第一優先級，並加速5G在更多醫療場景下的應用創新。
2. 在線醫療服務：疫情防控的“第二戰場”
疫情爆發以來，BAT、移動醫療APP、醫藥電商開展各種互聯網平臺在線服務，包括遠程問診、病情諮詢、在線心理諮詢、疫情動態發佈、發熱門診地圖等，涉及日常諮詢問診、信息、工具和諮詢等多個方面，並以其效率高、風險低的優勢的打破地域和空間制約，在疫情防控中起到重要作用，成為疫情防控的“第二戰場”。
疫情期間，各類互聯網平臺在線服務業務快速增長，既幫助平臺快速引入了大量新用戶，又並在最短時間內即培養了用戶使用線上平臺的習慣和粘性，就醫體驗的改善會使得依然有大量患者持續使用甚至形成偏好，在線醫療服務將迎來“流量”高速增長。
（二）醫療智能化：為疫情防控提升效率與精準度
1. 輔助影像診斷：提升診斷效率，釋放醫療資源
藉助計算機視覺技術和機器強大計算能力的醫療影像輔助診斷系統，能夠對肺部CT進行更快速地判斷，有效減輕醫生工作複核，提升診斷效率。新型冠狀病毒肺炎疫情下，AI醫療企業通過構建醫療影像診斷系統的AI+CT模式，減少錯診漏診並協助基層醫療機構辨別感染者，將成為新冠肺炎臨床診斷病例判定的有效工具，併為快速隔離、診斷、治療爭取關鍵時間。
AI輔助影像診斷是目前AI醫療最成熟的應用領域，受輔助診斷類審批標準尚未完善、收費標準未建立等影響，企業商業化進程緩慢。多家AI影像輔助診斷領域公司對應對疫情需求進行輔助診斷產品升級，在實現產品在多地醫療機構實際應用場景中落地的同時提升了企業品牌，為產品註冊獲批奠定了基礎，可能會加速企業的商業模式探索。
2. 藥物研發：AI算法支撐，加速研發進程
新疫苗、新藥的研發和上市需要大量的數據分析、文獻篩選和超算工作支撐，人工智能憑藉其強大的計算能力和快速智能化分析加速藥物研發進程。針對新型冠狀病毒的新藥研發的迫切需求，科技公司運用智能算法模型，在篩選化合物、新藥合成路線設計、藥物有效性及安全性預測、藥物理化性質預測、晶型預測、藥物分子設計、篩選生物標誌物、研究新型組合療法等藥物研發環節提供了高效工具，幫疫苗和藥物研發按下了加速鍵，加速抗病毒新藥和疫苗的研發進程。
阿里雲、華為雲、中科曙光、騰訊雲、上海超算中心等科技公司向科研機構和藥企開放AI算法和算力支持，或者組建聯合科研團隊是本次疫情中AI加速抗肺炎新藥研發的主要模式，這將打破傳統科研機構和藥物研發的“保守思維”，加速AI技術在藥物研發領域的應用滲透，也將催生AI研發外包等細分領域。
3. 疾病分析：AI快速分析，提升檢測效率
中國科研人員在疫情發生後迅速行動，2020年1月10日，多家研究機構聯合完成了病原核酸檢測，實驗室人員獲得病毒全基因組序列。此次引起武漢肺炎的新型冠狀病毒為RNA 病毒，基因序列空間結構複雜、基因組長，在深度學習算法的輔助下，實現了病毒基因的快速確定，也為核酸檢測試劑盒研發和疫苗及新藥研發贏得了更多時間。
抗擊新冠疫情過程中，AI充當病毒基因分析和診斷加速器的作用凸顯，將加快AI技術在腫瘤、心血管等疾病分析領域的應用普及。
（三）服務協同化：減輕人員負擔，降低感染風險
隨著新型冠狀病毒疫情的蔓延，多種智能醫療機器人參與到抗擊疫情的戰鬥中，應用在導診、消毒、送遞、測溫等多個服務場景，在武漢、北京、廣州等多地成功實踐。一方面，智能服務機器人在抗疫前線的應用，能替代部分醫護人員基礎性工作，在一定程度上減輕醫護人員的工作負擔，有效緩解醫護人員不足；另一方面，智能醫療機器人的運用，在多個場景下減少了人與人直接接觸，有效防止人與人之間的接觸所可能造成的疫情擴散，也有效降低醫護人員及其他相關工作人員的感染風險。
各類醫療服務機器人在抗擊疫情前線的應用實踐，加速了智能設備在醫療場景中的應用，培育了醫療機構和醫護人員的使用習慣，隨著5G基礎設施的完善，智能設備將在更多的醫療場景中應用普及。
（四）供應鏈數據化：提升資源調配效率
隨著疫情的發展，口罩、防護服等疫情物資供需矛盾日益凸顯，供需信息不統一導致的物資調配混亂一定程度上影響了各地防疫工作的開展。為了應對物資供求的需求，多個科技企業或公益機構採用AI及大數據工具打造疫情防控物資數據服務平臺，智能整合匹配醫用物資信息數據，為物資需求對接提供可視化展示及搜索工具，方便了解疫情需求並找到合適的物資供應方，極大提高了醫用物資對接效率。
疫情發生後，眾多科技企業迅速開展基於數據的資源集成平臺服務，有力支撐了關鍵醫療資源整合和高效調用，同時也反映出區域在產業鏈協同、產業服務等方面數字化支撐不足，基於數據的服務集成平臺將會在全面支撐產業高質量發展中扮演重要角色。
疫情或開啟數字醫療撬動的產業裂變
（一）數字醫療要素進一步激活，行業面臨深度變革
此次新冠肺炎疫情，在全國大規模跨區域的各類數字醫療場景試用後，政策、用戶習慣、數據三大要素將面臨重大變化，推動數字醫療應用業務的落地及大規模推廣。
1.政策將加速突破
政策是數字醫療跳躍發展的支撐點，數字醫療中有很多基礎性環節需要國家出臺政策進一步完善和強化。國家衛健委、國家醫保局組建後，電子病歷建設升級、醫聯體、互聯網診療、醫保信息標準化、DRGs等系列政策密集出臺，推動醫療IT方面的企業表現出較好發展勢頭。
疫情中，國家相關部委先後出臺《充分發揮人工智能賦能效用協力抗擊新型冠狀病毒感染的肺炎疫情倡議書》《關於在疫情防控中做好互聯網診療諮詢服務工作的通知》推動人工智能、互聯網服務平臺等在數字醫療中的應用。
此次疫情之後，國家將針對醫療機構在疫情救治及數字醫療應用中出現的問題，延續近兩年的政策導向，預計將在互聯網醫院、改造提升遠程醫療網絡、5G醫療、醫療數據共享與安全保障、智能導醫分診等方面加快政策落實和制度突破，更多地區將納入相關試點工作。
2.用戶習慣深度形成
數字醫療服務與藥械產品不同，需要在實際應用場景中不斷通過數據積累，問題反饋逐步完善和改進。但受制於患者及醫生理解偏差、使用習慣轉變、醫療機構接受程度低等因素影響，數字醫療服務進展並不順利，很多業務僅僅在政府示範工程中進行一兩次“演練式”試用，很難形成經驗積累。
新冠肺炎疫情為部分數字醫療業務提供了較長時間、較大規模的應用探索，並在用戶中形成較好的感官認知和使用慣性，這將促進相關數字醫療業務加快商業化進程。如5G部署初期，5G醫療業務認知度、接受度很低，但隨著5G雲端智能醫療機器人、遠程會診等醫療業務在新冠肺炎防控救治中的應用，並在“防止交叉感染”、“提升效率”等方面取得較好效果，用戶好感度將顯著提升，勢必會推動其商業化應用進程。
3.數據共享基礎加快夯實
此次疫情防控中，數字醫療業務的開展受到數據不能共享、標準不統一等問題的限制，所發揮的作用比較有限。如疫情初期的總體病情監測中，因各醫院之間不能共享病毒感染者的數據，導致對此次疫情的一些誤判，貽誤了最佳的預警和防控時機。此次疫情後，預計國家將進一步加快醫療數據開放共享的探索。
長期以來中國的醫療行業仍對數字化持較為保守的態度，雖然國家提出了加大醫療數字化建設的宏觀指導意見，以醫院為單位“信息孤島”仍是普遍現狀。本次疫情也暴露出了醫療信息不暢、資源配置效率低等亟待解決的問題。通過此次疫情較大範圍的數字醫療業務開展後，對大規模患者數據進行精準化、系統化的追蹤和分析的重要性進一步凸顯，電子病歷、電子處方等關鍵醫療IT和醫療數據基礎設施將有望得到加速推廣，中長期來看，有望推動醫療健康領域的數字化轉型和醫療健康產業結構重塑，從而加速實現醫療數據的共享、統一和標準化。
（二）對新冠肺炎病症隱匿性的反思
未來應加快推動以生命數字化為特徵的精準健康領域發展。此次新冠肺炎疫情，我們在關注通過數字醫療調度全國資源服務武漢病患救治的同時，也應看到在疫情前期，無法對病毒感染患者進行病情輕重的精準預判，導致部分表面症狀較輕但實際比較危重的患者無法得到及時救治。部分病毒患者雖身體健康指徵已發生微妙變化，但一直沒有明顯可感知症狀，將病毒傳染給密切接觸者，造成更大範圍的傳染。
這些辛酸的事件將讓我們每個人對健康的精準監測、精準干預有著更為深刻的感受，勢必為以“生命數字化”為特徵的健康精準管理新業態逐步推開市場之門。我國一直在推動以“主動健康”為特徵的“健康中國”戰略實施，國內部分企業也在積極探索，通過生命基因與大數據充分結合，以人工智能、雲計算等技術為支撐，構建針對個人的“生命大數據管理平臺”，繪製構建個人生命全景圖，為個人改良生活習慣、醫生診斷疾病、個性化用藥、保險支付提供精準支持。
圖2 精準健康系統構成
（三）對醫療隊現場支援事件的反思
未來應推動遠程醫療加快落地，重構區域發展格局。此次突發疫情中，由於感染患者太多且持續增加，非軍隊系統派出217支醫療隊、超過2萬5千人的醫療隊員馳援湖北（截至2月14日24時數據），而湖北武漢是我國除京滬之外醫療資源最豐富的地區之一。儘管跨區域的5G遠程醫療發揮了較好的支援作用，但由於目前的監測、診斷、及治療環節還達不到全程遠程化，在非冠肺炎這種非典型應用場景下，遠程醫療業務對現場人員的替代作用極其有限。
同時部分居家患者因家庭用健康監測服務及診療設備的缺失，在線醫療所發揮的作用相當有限。這些事件都將引起業內對遠程醫療的重新思考，在未來跨域性一體化協同應用的遠程醫療階段，如何從“深臨其境”感知度、全產業鏈的協同配套角度去構建遠程醫療業務。
遠程醫療，在某種程度上，可以理解為是由集中在醫療資源優勢地區的診療一體化醫療服務過程向“監測-診斷-遠程會診/治療-現場治療-康復”相分離的全方位健康管理服務過程轉變，進而形成核心醫療區域“遠程指導/治療”與其他區域非遠程治療環節相協同的跨區域產業鏈佈局，這將推動新一輪的區域競合格局形成。
圖3 遠程醫療跨區域產業鏈重構示意
醫療較差的地區應補齊監測、診斷及現場治療的相關智能設備及專業服務，以便形成可供科學治療的精準診斷結果，這就需要吸引影像診斷、醫學檢驗、康復醫療等專業的第三方醫學服務，發展壯大獨立於公立醫院之外的疾病風險監測、健康體檢、健康管理等專業環節，加大智能機器人、影像設備等高端醫療設備配置，將非遠程治療的大部分環節的產值留在本地。而同樣，醫療資源核心地區為形成輻射全國的醫療市場優勢，也應加強上述環節的總部服務機構落戶本地，形成全環節的“遠程服務”產值貢獻。
數字醫療在此次新冠疫情中的應用落地，強化了治理能力、改善了協作模式、提升了資源配置效率，將最終推動傳統醫療產業結構重塑。疫情過後，數字醫療產業發展路徑更加明確，將進入發展快車道。
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作者 | 劉曉凡，陳凱
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