毫无疑问，医疗行业正处于数字化和AI加速转型的时代。这是一场以明确目标为导向的变革：通过优化及时、精准、个性化的治疗方案来改善患者预后。医疗服务交付模式的转型是这一变革的核心。

根据《数字工程》杂志发表的研究，医疗数字化转型在提升医疗质量、可及性和效率方面具有巨大潜力。然而，成功实施需要应对几个挑战，包括获得医疗服务提供者和决策者的支持，确保临床和行政人员的培训与采用，解决医院系统和技术之间的兼容性和数据交换问题，以及管理所需的财政投入。更不用说必要的政策框架持续演进。

在这一持续转型过程中，波士顿科学公司在咨询和数字解决方案方面找到了支持医院提高运营效率的实用方法，重新定义医疗服务交付方式，使医院管理层、医疗团队和患者都能受益。

为了解更多信息，我们采访了波士顿科学公司欧洲、中东和非洲地区医疗解决方案与战略副总裁Faruk Uzman。

从被动治疗到预测性医疗

"在医疗领域，特别是在医疗服务交付中，AI和更广泛的数字工具正在加速从被动治疗向预测性医疗模式的转变，"Uzman表示。"AI可以支持早期诊断。它有助于更智能的资源配置，并帮助制定个性化患者路径，为医生的决策提供及时洞察。它还能支持提高医疗服务交付的效率。"

最近的行业分析显示，AI正在成为整个医疗技术领域的差异化因素，提升和扩展提供优质患者护理的能力。

在谈到波士顿科学公司集成化和洞察驱动解决方案的重要性时，Uzman强调了公司对微创治疗的关注。

"患者对微创治疗显示出更大兴趣，因为与传统治疗相比，微创治疗通常允许更快康复。从临床医生到医院决策者的服务提供者，也被更加集成化和资源高效的方法所吸引，这些方法能以更快速、更可预测的方式提供临床结果。这种集成化和洞察驱动的解决方案可以为医院提供工作流程效率，帮助他们以可持续的方式满足临床、运营和经济需求。"

"如果你看看当今医疗领域最大的痛点，就是等待名单和治疗可及性问题——能否在正确的时间获得医疗服务，"他继续说道。"这些创新可以帮助扩大患者获得医疗服务的机会，允许临床医生在适当时更多地远程管理医疗。例如，我们为植入心脏设备的患者提供远程患者监测解决方案。它允许医疗团队远程审查设备数据和关键临床信息，帮助他们识别可能需要更早关注的患者，并支持面对面访问之间的持续随访。"

数字化医疗解决方案

这种转变的一个例子是HeartLogic(TM)，这是一种数字诊断技术，旨在帮助临床医生识别心衰恶化风险增加的患者。HeartLogic可以在事件发生前约34天预测多达70%的心衰恶化病例并警告医生，为他们提供干预时间。HeartLogic算法的信息通过通讯器传输到远程监测平台，允许医疗团队在面对面访问之间跟踪和优先管理多个患者。

虽然由于不可预测性，心衰对医院系统和患者来说在经济上具有挑战性，但一项观察性研究显示，激活HeartLogic后，失代偿性心衰住院率降低了74%，住院时间缩短了56%。

这些进展反映了向更加互联和数字支持的医疗模式的更广泛转变。

公私合作伙伴关系和系统级医疗解决方案

欧洲各地的医疗系统面临来自付费方、卫生部和医院日益增加的财政压力，这推动了对价值的更强关注。这也加速了对公私合作伙伴关系的兴趣，私营部门可以有意义地支持服务提供者并提高系统效率。Uzman认为，公共机构利用这些模式存在重大未开发机会，这种转变仍处于早期阶段。

"这是整个医疗服务交付的连续体，"Uzman说道。"从理解市场趋势，到制定解决系统和医院级挑战的解决方案，然后应用AI驱动、远程和数字服务来支持早期干预和更好的医疗路径协调，包括筛查和诊断。"

关于未来

"我们将继续朝着改善临床、经济和运营结果的微创治疗发展，"Uzman表示。"我们将继续推进，得益于经过深思熟虑的AI驱动解决方案，朝着更具预测性和更互联的生态系统发展——实现更多预防性方法、更早期的洞察和更协调的医疗路径。所有这些最终都支持患者获得更好的结果。"

Q&A

Q1：HeartLogic是什么？它有什么作用？

A：HeartLogic是一种数字诊断技术，旨在帮助临床医生识别心衰恶化风险增加的患者。它可以在事件发生前约34天预测多达70%的心衰恶化病例并警告医生，为医生提供干预时间。信息通过通讯器传输到远程监测平台，允许医疗团队远程跟踪和管理多个患者。

Q2：AI在医疗领域如何改变治疗模式？

A：AI正在加速医疗从被动治疗向预测性医疗模式转变。它可以支持早期诊断，帮助更智能的资源配置，制定个性化患者路径，为医生决策提供及时洞察，并提高医疗服务交付效率。这使得医疗从等待疾病发生后治疗转向提前预测和预防。

Q3：微创治疗有什么优势？

A：微创治疗与传统治疗相比通常允许患者更快康复。这种治疗方式更加集成化和资源高效，能以更快速、更可预测的方式提供临床结果。对医院来说，微创治疗可以提供工作流程效率，帮助以可持续方式满足临床、运营和经济需求。