2025年医疗科技趋势AI驱动数据集成可访问性精神健康数字疗法人员配置数据可见性深科技跨行业创新
据专家预测，2025年的医疗科技趋势将包括AI驱动的工作优化、医疗系统的数据集成和可访问性增强，以及用于精神健康的数字疗法。
今年，数字健康市场出现了许多发展趋势，包括数字诊断、治疗和护理，以及消费者应用程序、可穿戴传感器、远程监控和个人化医学的进步。2025年也不例外，技术将继续推动医疗领域的发展，改善患者结果和生活质量。
技术将缓解人员配置问题
的联合创始人兼首席执行官Anas Nader博士认为，2025年将面临越来越大的压力，需要切实解决NHS（英国国民保健服务）的人力资源危机。
“员工已经到了极限；他们不能再等一年才能找到解决方案，”Nader说。
“随着我们进入2025年，将有更大的压力来切实解决NHS的人力资源危机。员工已经到了极限；他们不能再等一年才能找到解决方案。最近几个月，关于这一问题的讨论达到了高潮。
“政府部长呼吁‘严控’代理支出，MAPs的角色正受到严格审查，员工保留率仍处于关键水平。时间不等人。
“好消息是，已经有技术可以缓解部分压力。从优化排班的算法到技术支持的合作人员库，医疗科技的创新已经显示出其潜力，可以大幅提高人员配置水平，减少对第三方机构的依赖，并为临床医生解锁更好的工作生活平衡。
“未来一年的挑战是在更大范围内实施这些工具，显著降低人力成本，长期改善临床医生的福祉，并应对系统中不断变化的患者需求。
“我相信技术可以在推动这一进展方面发挥实质性、立竿见影的作用，并在2025年及以后恢复我们的人员配置现实。”
数据可见性将成为优先事项
Nader还建议，需要在NHS中培养创新，以实现向数字服务的转型，但他指出存在一些障碍。
“政府已明确表示，明年将推进NHS从模拟到数字的转型。尽管大多数人原则上支持这个想法，但在实践中仍有许多障碍需要克服，”Nader说。
“Darzi报告揭示，2024年大多数医护人员继续将技术视为‘额外负担’。如果我们认真对待在NHS中培养真正的创新，就必须确保我们引入的工具尽可能对依赖它们的人员友好。
“为此，改进我们如何展示和处理数据将在2025年成为首要任务。我们的卫生服务坐拥操作、员工和患者数据的金矿，这些数据有可能彻底改变从人员配置到患者记录管理的方方面面。
“目前的问题是，这些信息很少连接或易于访问，形成了孤岛，使员工难以理解和使用。通过技术更有效地展示和分析这些数据，我们可以为一线人员提供关键见解，赋予他们推动真正变革所需的工具。”
数字解决方案助力精神健康
精神健康服务继续承受巨大压力，漫长的等待名单意味着一些人可能需要等待数年才能获得精神健康支持。
BFB Labs的创始人兼首席执行官 表示，2025年应加大对远程精神健康解决方案的投资，这些解决方案将通过技术交付。
“目前，对精神健康服务的需求远远超过供应：截至2024年3月，超过27万名儿童和青少年在被转介至儿童和青少年心理健康服务后仍在等待支持，”说。
“成人的情况同样不容乐观。尽管面对面的干预措施如心理治疗具有重要作用，但将精神健康支持限制在每周一次的一对一会议中并不总是足够深入；而且面对面支持难以扩大规模。
“数字疗法可以在其他干预措施之前或之间提供支持，使人们能够更快地获得护理并改善结果。
“我还希望看到更多使用AI进行患者分诊和提供建议的情况。但就精神健康而言，我认为AI目前会在实用性上遇到天花板，因为精神健康状况的表现方式存在巨大的差异和细微之处。随着技术的进步，我可能会被证明是错的。”
解决医疗科技中的日常问题
的普通合伙人Julia 表示，医疗科技创业者通常旨在解决医疗保健领域的最大挑战，但他们也需要解决日常的行政问题。
说：“2025年，专注于提高效率和生产力的初创公司将获得更多的资金份额。我们坚信自下而上的创新比自上而下的方法更快、更可持续地扩展。
“就是一个很好的例子。它通过解决医生和患者之间的沟通问题成功了，并通过推荐扩展，因为它提供了切实的价值。”
深科技和跨行业创新
深科技创新如AI将在医疗保健领域进一步采用和加速发展。
Aspen 的联合首席技术官Heiko 表示：“深科技初创公司越来越多地关注跨越多个学科的技术和技能，以应对从气候变化到健康公平等一系列挑战。Palo Alto拥有世界领先的研究和创业人才，可以将尖端科学和创新商业化。”
“欧洲公司有机会在AI、生物学、化学、工程和设计的交叉点引领潮流，开发具有跨行业应用的解决方案，投资者在这个领域越来越投入，利用软件的力量强化实际应用。”
还表示，尽管最初有所犹豫，AI在公用事业领域的采用将加速。
“公用事业公司需要保持其运营的关键电网基础设施几乎完美的可靠性，这往往使它们在采用颠覆性技术如AI方面更为缓慢，”说。
“2025年，公用事业公司将优先采用专门为该行业设计的AI算法，以安全可靠地管理电网复杂性。AI可以帮助公用事业公司识别和学习电网数据中的模式，例如基于天气模式和历史行为预测可再生能源。
“在适当的指导方针下，AI将是帮助公用事业公司在能源转型中创造效率并管理日益复杂的电网的关键工具。工业AI因其能效优势将受到关注。现在众所周知，AI有显著的能源需求，这对电网和数据中心造成了压力。但并非所有AI的能耗都相同。
“例如，工业AI结合了领域专业知识和工程基础，模型更小，这意味着它更高效，能耗更低。除了能效优势，工业企业正在转向工业AI以实现灵活性、指导和自动化，例如帮助公司避免意外停机或增强用户的操作决策支持。
“高管们将拥抱AI的颠覆性力量，以建立竞争优势。虽然许多行业过去对数据驱动的方法和AI持保守态度，但2025年将是公司优先考虑适合特定用途的AI投资，减轻AI采用的担忧并推动实际价值的一年。
“例如，工业AI结合了AI、领域专业知识和工程基础，以确保安全、稳健和可信的结果。它特别适合满足资产密集型行业如石油和天然气在安全、可靠性和环境管理方面的复杂和关键要求。
“2025年，高管们将倾向于能够自信实施的AI，以实现竞争优势，提高效率、优化和决策支持。”
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323AI导航网发布
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