近日，埃森哲发布《“后”科技时代已到来——2019数字医疗科技愿景》研究报告，报告总结了数字医疗五大趋势，并展示相关领域的实际用例。作为一项持续三年的研究，“数字医疗科技愿景”在2017、2018年也分别提出五大关键词。

埃森哲曾进行过一项“埃森哲可颠覆性指数(Accenture’s Disruptability Index)”研究，该研究分析了20个行业的可颠覆性，最终将医疗列为未来最容易受到颠覆性影响的行业之一。从报告提出的关键词本身和其三年间的细微变化中，我们能够感受到科技是如何在医疗领域刮起了一次次“飓风”。

DARQ Power——新技术的颠覆力：

DARQ，即分布式账本技术（D, Distributed ledger technology）、AI（A, Artificial intelligence）、扩展现实（R, extend Reality）、量子计算（Q, Quantum computing）。

数年前，社交（Social）、移动（Mobile）、数据分析（Analytics）和云（Cloud）技术的出现，给企业带来了一次大变革。发展至今，它们的优势已经趋于成为常态，而局限性偶有突显。由此，埃森哲根据研究和调研结果，总结出四项为再次改变医疗领域的新技术，即DARQ。

分布式账本技术（DLT）：

分布式账本技术（如区块链技术），将成为医疗支付和身份认证的重要组成部分。医疗企业可以通过使用DLT创建可信赖的数据集，随时查询，而不必动辄就追溯到源头，进而实现节约成本、避免浪费和提高医疗质量的目的。保险公司可以通过DLT技术迅速确定保险支付情况，为患者带来便利。

应用：

• Professional Credentials Exchange（ProCredEx）公司计划创建一个网络架构，各个机构之间可以安全可靠地在其上互相传输相关的凭证文件，使用者可以通过App或平板来控制和批准数据共享。这一项目使用DLT技术来跟踪和验证凭证，内置于网络架构中。

• Synaptic Health Alliance公司将利用DLT技术创建一个互通互联的数据平台，从人口统计数据开始收集、共享相关数据，并实现动态更新。

人工智能（AI）：

Al可能会成为未来医疗领域应用最多的新技术。从行业角度来说，AI技术已经在提高效率、节省劳动力成本方面展现了非凡的能力。从应用角度来说，Al可以应用于支付、病历检查、患者自诊，可以通过面部特征、视网膜扫描、X光、语音等多种材料来识别疾病。

应用：

Froedtert和威斯康星医学院医疗卫生网络 (Froedtert & Medical College of Wisconsin Health Network)与Buoy公司合作开发了一款智能问诊工具，用户描述自己的症状后，可以得到个性化分析和诊断建议。Buoy收集用户病例并持续训练系统，通过不断地反馈和训练使得该工具越来越智能。

扩展现实（XR）:

报告显示，38%的医疗机构在一项或多项业务单元中采用了扩展现实（XR）技术。XR能够使机器像人类一样进行认知操作，并实现良好的人机交互，带来绝佳的沉浸式体验。

应用：

• 位于洛杉矶的Cedars-Sinai公司利用XR技术来进行疼痛管理。患者通过XR来训练呼吸技巧、更好地应对疼痛，数据显示，通过这一方法患者的疼痛能够在10分钟后减轻24%。

• 克利夫兰医学中心（Cleveland Clinic）和ZME（Zygote Medical Education）利用虚拟现实（VR）技术，将临床解剖学课程从实验室搬到虚拟环境中。学生可以通过移动终端访问三维虚拟实验室，还可以和其他学生在线交流。

量子计算：（Quantum computing）：

利用量子计算技术来处理复杂的数据集（如DNA数据），能够实现更个性化的医疗行为。

应用：

埃森哲曾与量子计算公司1Qbit进行过一项实验，实验发现量子计算可以极大地改善分子设计效率、加速药物发现。这项研究成果可以应用在复杂的神经系统疾病上，如多发性硬化症、阿尔茨海默症、帕金森氏症和卢伽雷氏症。

Get to Know Me——个性化医疗：

技术已经无缝地融入到人们的生活中，成为每个人生命中的一部分。通过各种方式捕获的个人数据以及相关的数据集（例如人口统计、图鉴）等，可以聚合在一起，为每个人创建一个“数字身份”。企业可以通过在这一“数字身份”上做文章，创造新一代的产品和服务。 后科技时代，企业有更大的机会利用公民“数字身份”和数字洞察力，从单项软件交易转向持续的定制化关系和个性化体验。

应用：

• Kinsa公司设计的联网温度计可以让用户通过手机App来追踪自己的病况，系统同样会通过收集这些讯息来反馈训练，变得更加智能。

• Clorox通过合法获取相关信息，来挖掘美国境内哪些地区的居民更容易发烧，进而将其标记为“消毒湿巾”这一产品的潜在消费市场，在此过程中不会涉及任何个人身份信息。

不可忽视的隐私问题：

技术能够实现企业和C端消费者保持持续的反馈关系，实现“个性化医疗”，但这又产生了新的问题——为个人“量身定制”产品和服务之前要弄清楚，可以“量身定制”的程度有多深。“技术能够提供的”和“患者真正想要的”之间，往往存在着落差。

医疗机构和企业必须明确消费者在数据隐私、数据管理和权限方面的意愿，积极采取措施赢得消费者的信任。这些措施包括确保数据脱敏且来源已知、物理设备必须具备安全性、产品和服务的设计必须考虑到隐私等。事先声明这些敏感问题，有助于医疗机构和企业在消费者群体中建立信任和忠诚。

Human+Worker——效率提升的最优解：

医疗是最依赖劳动力的行业之一。技术的加成可以使某些环节流程化，进而大幅提升效率。

例如：Al能够扫描结构化数据（比如医疗索赔信息）、半结构化数据（如XML）和非结构化数据（如诊疗记录、电子邮件），只需几秒钟就可以完成临床检查，而人类可能要花费很长时间来阅读大量材料。AI+XR可以帮助外科医生进行术前规划，并在手术过程中提供关键的信息。

再比如，语音交互技术可以回答用户问题，并为家庭场景下照顾患者的护理人员提供建议；NLP技术可以辅助HR在线识别潜在的候选人，或分析各员工之间技术能力的差异；机器学习可以让系统的“大脑”通过它所吸收的所有数据不断地学习，但是人做不到这么强大的数据保存和处理能力。人类的一致性、速度和可靠性都较差，所以这部分内容可以用机器来解决，人类只需验证技术提供的结果，并把节省出来的时间花在解决实际问题和其他一些辩证思维问题上。

应用：

Sensentia公司利用Al来简化医疗保险信息。该解决方案通过解析结构化和非结构化数据，以回答用户用简单英语向呼叫中心代理咨询的健康保险问题，准确率在99%以上。

Secure Us to Secure Me——安全问题需要各方参与：

医疗场景下的安全威胁来自四面八方，而由于这直接关系到个人生命，因此这一场景下的安全问题尤为重要。如数据泄露可能导致个人信息被非法获取以谋取利益，甚至直接暴露在不法分子面前；意欲加害患者的人可能会通过对患者使用的医疗器械动手脚来取人性命。这些风险随着医疗机构与各参与方的合作趋于紧密，而成倍地增长。

在医疗行业，“合作”的需求与其他行业一样旺盛。医疗机构在与医疗生态系统各参与方（如支付方、软件公司、硬件设备制造商）的合作过程中受益，但吸收益处的同时也吸收了合作伙伴的风险性和脆弱性。医疗机构需要在开放合作的基础上，建立更强大的防护系统，并要求加入协作的第三方符合设定好的安全标准。

My Markets——响应瞬时需求：

技术已经创造了一个高度定制化和随需应变的世界，医疗组织也需要顺应趋势、重新塑造自己，以抓住这些后科技时代催生的瞬时需求，而技术就是实现转型的无形助推器。现在，强大的分析工具能够帮助决策者了解当前和潜在的市场，并识别出重要节点；复杂的后端技术可以快速重新定位业务，组合合适的、定制化的功能，在特定的时间点交付出色的服务。

比如，Fjord公司正与亨利福特公司（Henry Ford Health System）合作，开发一个依赖联网设备的护理服务体验平台。该平台强调为患者打造“whole person（个性化、全息人）”的个人数据，帮助患者顺利地享受护理服务，优化体验，并与护士等医院工作人员个性化互动。

机器学习公司macro-eyes通过智能排班系统Sibyl增强了护理服务的利用率，提高了用户满意度。Sibyl通过从病人的行为中学习，逐渐掌握病人的出勤、缺勤的习惯并作出相应排班调整，这有助于保证医疗机构的高效运转。Sibyl给出的建议可以有效避免病人缺勤带来的消极影响，最大限度地利用所有时间。这一措施提高了交流的有效率，还降低了成本。

除此之外，5G和IoT也使“响应瞬时需求”成为可能。5G包含了多种通信技术，包括蜂窝网络、Wi-Fi和智能边缘服务。而对于IoT来说，每个设备都是一个新的渠道、一个新的数据来源、一个识别和接触客户的新方法。未来，5G在医疗保健领域的潜力将会爆发，企业需要做好准备来拥抱这一席卷而来的浪潮。

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