2024數字醫療行業市場現狀及發展趨勢、前景分析

• 黃文玉 2024年3月19日 來源：互聯網 1430 94
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數字醫療是一種新型的醫療方式，它是現代數字信息技術與醫療過程的深度融合。隨著科技進步和人們對健康管理的日益重視，數字醫療技術得到了廣泛應用，為醫療行業帶來了巨大的變革。

隨著科技進步和人們對健康管理的日益重視，數字醫療技術得到了廣泛應用，為醫療行業帶來了巨大的變革。數字醫療平臺的用戶數量呈現出快速增長的趨勢。越來越多的用戶開始接受并使用數字醫療平臺，這使得市場規模不斷擴大。

數字醫療是一種新型的醫療方式，它是現代數字信息技術與醫療過程的深度融合。具體來說，數字醫療利用信息技術，如計算機技術、網絡技術、大數據應用和分析、人工智能、物聯網等，對整個醫療過程進行數字化和信息化，旨在優化患者、醫務人員、醫療機構，乃至醫療設備間的互動流程，整體提升醫療服務效率和患者就醫體驗。

從優化服務流程到提升服務連續性，從數據庫建設到醫療健康信息互通共享，從醫院信息化建設到醫療質量監管，數字醫療不斷開辟新空間。比如，通過處理大量醫學數據和深度學習，人工智能可以輔助醫生進行精確診斷，提供合理的干預和治療手段。尤其是在病例少、病因和癥狀復雜的罕見病治療方面，人工智能可以從數據中挖掘相關癥狀進行對比分析，為診斷提供幫助。

數字醫療的概念可以從狹義和廣義兩個范疇進行理解。狹義的指醫療設備的數字化，而廣義的指醫療體系的數字化(即通常所說數字產業化和產業數字化)，醫療設備的數字化目前已初具規模，各種數字化的醫療設備已經在診療過程中發揮了巨大作用，如B超、CT、達芬奇機器人等。數字醫療主要體現在醫療設備的數字化和網絡化、醫院管理的信息化、醫療服務的便利化及個性化四個方面，從技術角度來看，數字醫療主要包括遠程醫療、移動健康、醫療服務和數字醫療系統四大細分市場。

數字醫療行業市場發展現狀分析

而醫療體系的數字化則復雜得多，醫療體系包括衛生行政部門、醫療機構(以三甲醫院為代表的核心醫療機構和以社區醫院為代表的基層醫療機構)、需要醫療健康服務的社會公眾和醫療健康產業鏈上下游所涉及的相關企業這四大主體。上游包括物聯網、云計算、芯片、醫療器械等技術和產品的供應商，中游則涵蓋互聯網醫療、醫藥電商、數字醫保等服務平臺，下游則通過醫院、體檢中心、互聯網醫藥平臺等場景作用于終端患者。這種完善的產業鏈結構為數字醫療行業的快速發展提供了有力支撐。

數字醫療設備的出現，大大豐富了醫學信息的內涵和容量。從一維信息的可視化，如心電(ECG)和腦電(EEG)等重要的電生理信息;到二維信息，如CT、MRI、彩超、數字X線機(DR)等醫學影像信息;進而三維可視化，甚至可以獲得四維信息，如實時動態顯示的三維心臟。這些信息極大地豐富了醫生的診斷技術，使醫學進入了一個全新的可視化的信息時代。

隨著互聯網、云計算、5G、人工智能、物聯網等技術發展，數字化在醫療場景中的價值日益顯現，數字醫療產業也迎來蓬勃發展。據《2023—2027全球數字醫療產業經濟發展藍皮書》，2022年全球數字醫療市場規模為2110億美元，2023年至2030年將以18.6%的年均復合增長率增至8092億美元，全球醫療數字化轉型已成大趨勢。

根據中研普華產業研究院發布的《2024-2029年中國數字醫療行業市場深度調研與發展預測報告》顯示：

2020年突如其來的新冠疫情爆發，以公立醫院醫療服務為主的線下醫療受到沖擊，催生了線上醫療的需求，數字化醫療迎來發展良機，數字醫療服務行業市場規模也出現井噴，2020年中國數字醫療服務行業市場規模達470億元，同比增長104.3%，此后仍保持50%以上的年均增，2023年中國數字醫療服務行業市場規模達1740億元，同比增長50.0%。

數字醫療絕不僅僅是數字化醫療設備的簡單集合，是把當代計算機技術、信息技術應用于整個醫療過程的一種新型的現代化醫療方式。在數字化醫療中，病人能以最少的流程完成就診、醫生診斷準確率大幅度提高、病人病歷信息檔案記錄著所有當前和歷史病人的健康信息，可以大大方便醫生診斷和病人自查、真正能實現遠程會診所需要的病人綜合數據調用，實現快速有效服務，數字化醫療還有一個很大的優點，就是可以實現醫療設備與醫療專家的資源共享。對于醫療機構而言，擁有完善健康信息的數據庫更具有權威性，健康信息系統的建立，能極大提高競爭力。

數字醫療行業未來發展趨勢及前景預測

隨著人口老齡化的加劇和疾病譜的變化，傳統的醫療模式已經難以滿足現代社會人們的健康需求。在“健康中國2030”規劃綱要的持續推進下，“以治病為中心”漸漸轉變為“以健康為中心”，這也帶動了慢性病早篩等在內的健康管理市場的快速發展。

人工智能在醫療中有著較為廣闊的應用前景。在診斷方面，人工智能技術可以根據大量的醫學數據和病歷信息，進行快速準確的診斷。通過對比分析癥狀和疾病特征，為患者提供診斷建議和治療方案;在醫療影像方面，人工智能技術可以對醫療影像進行分析和識別，幫助醫生更快速、準確地診斷和治療疾病。不僅降低了醫生的工作強度，還能減少漏診與誤診幾率。

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