亚太区正在开启人工智能驱动的医疗健康新时代。

亚洲的医疗保健产业正处于革新发展的时期，这是由人工智能、生成性人工智能及其最近的阿伽蒂克人工智能驱动的数据快速增长推动的结果。这将被一个以提升生产率和减少浪费为目标的新时代所定义，这个新时代将是由平衡工作流程效率与有效性以及员工生产力双优先事项塑造的。

为了满足这些要求，医疗健康服务提供商已经开始对四个迫切的问题投入精力。

流程自动化可以有效提升工作效率，通过提供中心化护理模式来改善护理结果。Gen AI 软件解决方案能够提高临床医生的工作效能，并创造个性化的患者体验（PX）。在这一时代，网络安全技术变得不可或缺，以确保医疗保健系统在面临网络攻击时依然保持高弹性。

随着亚太地区的医疗服务提供者致力于提升运营效率、护理质量和可扩展性，自动化与人工智能（AI）正在被大力追捧。重复性和数据密集型操作给医疗机构带来了巨大的成本和时间压力，严重影响了服务的可靠性和质量。通过使用自动化的工具或策略，机构可以有效地减轻这些负担，优化内部资源，并显著减少管理成本。

与此同时，老龄化的社会给卫生服务带来了巨大的压力，特别是在像日本这样的老龄化大国以及韩国这样的老龄化国家。这对需要更高效率医疗服务的需求与由非传染性疾病（NCD）导致的患病率的上升同时增加。

为了应对此等转型，医疗保健提供商已制定了未来两年内专针对医疗保健领域的自动应用案例清单：临床业务流程、运营业务流程和管理业务流程。

电子健康纪录系统、其工具和服务，是自动化的投资基础，它帮助了三分之一的医疗机构采用CDSS（临床决策支持系统）。其余的一半也准备在未来两年中投资这一领域。

IDC的数据表明，50%的医疗保健组织认为数字健康中心将是他们最看好的投资机会。理由在于，他们认识到数据集散、数据分析以及及时分析能力对推动数字化转型的重要性。

“以人为本”的新护理模式：由远程医疗服务发展至家庭诊所

面向患者护理服务的革新正持续加速，这背后是消费者化趋势和成熟健康的生态系统支持的结果。

举例来说，远程医疗已经发展成为一个完整的远程医疗平台。最初只是基础的虚拟会诊，但现在已经扩展到对电子病历、电子处方、实验室结果和患者教育进行全面集成访问——所有这一切都可以在一个界面中完成。这使得患者能够做出明智的决定，并更好地掌控自己的健康。

在另一个案例中，远程医疗服务（RPM）正逐步演进为成熟的家庭医院（H@H）模式，超过一半的区域护理供应商开始投资于此。私家侦探，侦探公司，调查公司，查人找物，商务调查，出轨外遇调查，婚外情调查，私人调查，19209219596例如国立大学卫生系统（NUHS）下的新加坡中央医院（SGH）、邱德拔医院（KTPH），它们已经启动了名为Care@Home（MIC@Home）计划的移动住院服务项目。该计划由卫生部医疗保健转型办公室主导，主要为患有皮肤感染、尿路感染和充血性心力衰竭等常见病的患者提供支持。在试点成功后，这项计划扩展至另外四家医院：樟宜综合医院（CGH）、竹脚妇幼医院（KKH）、盛港综合医院（SKH）和陈笃生医院（TTSH）。此外，在澳大利亚维多利亚州的44家中医医院已提供家庭医疗服务（HITH），旨在通过数字前门战略来有效地扩展这些模式，从而使医疗保健提供商能更加高效、可扩展且迅速响应地区内不断变化的需求。

据 IDC 预测，2027 年将有八成 APeJ（亚洲地区以外的亚太地区的患者使用混合护理方案，并受到加强护理合作、扩大临床医生和消费者访问以及提升数字素养推动下的影响。

提升临床医生的工作效率并提供超越个性化的患者体验，将通过采用GenAI与Agentic AI技术实现。

基因人工智能与阿吉可人工智能已做好准备，帮助弱势人群获得更好的医疗保健，而目前超过50%地区的医疗保健服务供应商已经意识到这一潜在优势，并计划在接下来的两年里将资金投入到使用基因人工智能解决方案的项目中。

医疗保健组织将从实验阶段过渡到制定全面的企业级 AI 战略，以实现有目的、针对性的应用和策略，如通过优化资源配置并确定其实施所需的先决条件来提高资源效率。

IDC 预计在病例快速增长、更丰富的精选临床数据以及获得的支持性资源增多等因素的推动下，2026 年，亚太地区包括日本在内的医疗保健行业将在全球范围内加速 GenAI 投资。

在GenAI的背景下，地区连锁医疗机构已经开始在其网络中整合大型语言模型（LLM）以优化大型语言模型的应用。例如，印度的Apollo Hospitals开发了由LAM支持的临床智能引擎（CIE），通过利用医院网络中的大量临床数据集来提供更加快速、明智的患者响应。 在新加坡，国家健康科技机构Synapxe实施了一款名为Russel GPT的GenAI工具，旨在从患者的数字数据中生成快速摘要，以提高临床医生的工作效率并增强整体的患者体验。随着Agentic AI进入护理提供商领域，主要的关注点已经远超出GenAI提供的生产力。 到2026年，这一重点将需要GenAI对Agentic AI的投资近三分之一。受到这些示例潜力的鼓舞，地区医疗保健提供商正在专门寻找具有强大AI安全功能、与AI服务集成的云生态系统、致力于负责任的人工智能实践以及强大的数据治理框架的合作伙伴，以确保安全有效地部署GenAI解决方案。

人工智能驱动的安私家侦探，侦探公司，调查公司，查人找物，商务调查，出轨外遇调查，婚外情调查，私人调查，19209219596全网络：核心在于医疗保健灵活性与患者数据安全性

随着针对主要医院的网络攻击的频率和严重性不断增加亚太地区医疗保健行业仍然非常脆弱。在印度最近对AIIMS（全印度医学科学研究所）的勒索软件攻击迫使运营进入手动模式从而中断了关键服务；同样在澳大利亚一场网络攻击导致St. Vincent's Health 发生重大数据泄露考虑到此类事件该地区的医疗保健 CIO 优先考虑投资网络安全也专注于提升网络弹性。这意味着通过 AI 驱动的安全解决方案来增强威胁情报、响应和恢复更早地主动检测和响应威胁。

据 IDC 预测显示，在未来几年中，由于网络安全性不断提高，亚太地区的医院、诊所和医疗中心预计将有大约 40% 的机构选择使用人工智能( )的威胁情报服务，旨在保证数据安全以维持诊疗运营，并确保患者隐私不泄露。

针对人工智能系统开展定向攻击可能导致该技术输出失真，进而可能导致对患者的损害。比如，若在治疗计划中改变放射量时未获得适当的数据，则可能影响癌症患者治疗计划的准确执行以及整体治疗效果。因此，保护人工智能驱动医疗保健应用程序的有效性是至关重要的，需要强大的安全措施来确保其完整性和准确性不受威胁。

为了解决面临的安全风险，地区内的医疗机构正积极采取针对人工智能的网络安全措施。其中包括采用先进的加密技术以确保数据传输的安全、建立实时监视异常情况的威胁检测系统并制定严格的访问控制系统。

亚太地区的医疗保健行业目前面临的挑战限制了组织增强其 IT 安全能力的可能性，IDC 数据显示，地区医疗保健提供商优先考虑管理内部和外部安全风险、提升态势感知的可见性，并拥有自主监控系统、响应和补救功能的能力。服务供应商需要将这些优势与优先领域保持一致，以获得初步推荐及成功参与的机会。 医疗保健行业的 CISO 和 CIO 表示，在人工智能驱动的安全工具中寻找实时威胁情报和预测分析是他们寻求的最重要的功能之一，这反映了对主动、高效威胁检测和响应高度的关注。

定义前方道路，确保未来

为了最大限度地发挥 GenAI 和 Agentic AI 的潜力，医疗服务提供商需要采取战略性的推进步骤，建立坚实的管理基础，以指导负责任的使用。至关重要的第一步是建立由临床医生、数据科学家、法律专家和患者安全官员组成的治理框架，用于指导医疗保健系统中的正确应用。最重要的一步之一就是将 GenAI 集成到电子病历(EHR)流程中，尤其是在自动化文档方面，这是 IDC 认为医疗保健提供者的主要任务。同样重要的是加强这些系统背后的数据架构，确保它们安全、可扩展，并能够支持 AI 促进的未来医疗保健的发展。