醫療產業(Healthcare Industry)正面臨轉型之際，為了在日益激烈的競爭環境中取得成功，醫療業者需要在流程和技術方面進行重大投資以降低成本，提高醫療服務的可用性並改善醫療照護。趨動當前的醫療保健趨勢主要賣點，是從提供照護成本和較佳的照護服務來出發。由於醫療保健供應商面臨著收入壓力，他們正在採用新的護理提供模式，並轉向門診服務，以降低行政和供應成本。
以下綜合各家市場顧問公司的看法，預測出五種醫療技術趨勢：
- 遠距醫療 Telemedicine
- 人工智慧 Artificial Intelligence
- 機器人 Robotics
- 物聯網和穿戴式裝置IoT and wearables
- 區塊鏈Blockchain
1.遠距醫療 (Telemedicine)
遠距醫療的需求正在增加，因為它是彌補醫生和患者之間距離的好方法。 降低醫療成本和老年患者數量增加的需求，也是推動遠距醫療服務成長的主要因素。 據最近的 一項調查顯示，77％的消費者對接受醫療保健非常感興趣，19％的患者已經這樣做。無論是與醫生進行臨床接觸，還是與藥物相關的提醒等健康支援、追踪血壓和血糖等健康指標，或者接受日常支援以管理持續的健康問題，病患者都表達出意願使用遠距醫療服務。
2.人工智慧 (AI)
人工智慧（AI）將在醫療上扮演一定的重要角色，將成為未來醫療保健領域的主要趨勢之一。 精準醫療和降低成本的需求，將是AI在醫療產業的主要驅動因素。 AI將翻轉醫療保健的轉型，從醫院工作流程到健康診斷，從而提供自動化過程、促進工作流程效率並提高診斷準確性。
據Frost & Sullivan 對醫療AI的研究和分析表示，AI健康市場呈現出爆炸式成長，從2014年6億美元到2021年估計66億美元，複合年均增長率為40％。根據PwC調查最近的數據 ，大多數民眾願意考慮選擇用AI技術取代人類臨床醫生的照護，以下是民眾最願意接受四種類型的服務：
- 監測心臟狀況(如脈搏、血壓、心電圖等)：37%。
- 檢查及測試心跳律動並根據結果提出建議：35%。
- 根據個人偏好和健康記錄為健身和健康提供定制建議：34%。
- 接受並測試血液樣本並提供結果：30%。
3.協作型機器人 (Robotics)
機器人正在改革醫療世界，藉以提高醫療生產力和減少常規錯誤，因此增加了對醫療援助和自動化機器人的需求。根據Research and Markets報告，醫療機器人市場預計到2021年將達到128.80億美元，與2016年49.9億美元相比，複合年均增長率為21.1％。此外IDC 預測，到2020年有四分之一的醫院的病床，將配置機器人來處理費時費力的工作，並可降低錯誤率。
同時，醫療機器人可用於復健和物理治療，例如：仿生學(bionics)、外骨骼機器人、下一代可穿戴式機器人，以支援老年照護、自閉症(即增強社交能力)和簡化手術。 事實上，手術機器人是醫療機器人市場中最大的市場。 Frost & Sullivan預測到2025年，80％的外科手術很可能由機器人完成。
4.物聯網 (IoT) 和穿戴式裝置 (Wearable Device)
民眾將越來越願意參與管理自己的個人健康。穿戴式裝備和連網裝置比以往任何時候都更能幫助我們選擇健康的生活方式，並解決特定的疾病，如COPD、心律不整、氣喘、疼痛管理等等。
根據 Gartner的數據 ，2017年穿戴式裝置技術市場將成長16.7％，銷售量為3.104億台。根據預測到2021年，穿戴式裝置市場將達到超過5億個單位。根據 Research and Markets的數據顯示 ，到2022年穿戴式醫療裝置市場預計將達到144億美元，從2017年的62.2億美元以18.3％之成長率。
以下幾種最受歡迎的穿戴式醫療裝置：
- 健康智慧手錶
- 穿戴式連續血糖監測儀(CGM)
- 穿戴式疼痛管理裝置
- 穿戴式心血管疾病管理裝置
- 穿戴式EEG腦電圖顯示器
5.區塊鏈 (Blockchain)
基於訊息共享的相關安全風險，特別是在醫療保健方面，如何降低駭客網路攻擊和數據洩露，更顯對健康數據安全的擔憂。因此，區塊鏈可能是個解藥。根據 IDC的調查 ，到2020年20％的醫療保健機構將使用區塊鏈進行供應鏈管理和病人身份識別。還有IBM、英特爾、微軟和谷歌等科技大廠甚至已經投入開發區塊鏈醫療保健產品。基於區塊鏈的醫療保健系統可以解決各種挑戰，例如數據互操作性、完整性、安全性、便攜性等等。
醫生於AI時代扮演的角色
根據史坦福大學Abraham Verghese教授等專業人士認為，AI不會對專業醫生構成威脅，而是將臨床醫生的專業知識與自動化智慧相結合的機會。也可說是兩種文化：電腦運算和醫生，必須一起工作。例如，臨床醫生偏向樂觀預測，而從大量數據訓練的預測模型，經過良好校準結果的機率估計值，醫生就可以為風險最高的患者適當地治療。
所以，AI是可以增強醫生的地位。然而，實施AI時必須優先考慮數據品質，因為“不良數據”可能導致一連串不準確的臨床數據使患者處於危險之中。尤其，在非結構化數據上訓練機器學習算法相當具有挑戰性。還有，使用自然語言處理應用於醫療的未來潛力，以及AI如何減少醫生的文書作業可以提高患者和醫療團隊其他成員的品質和時間。而AI缺乏人類敏感度，所以臨床大量數據應用仍然需要人類專業知識的解釋與建議。
結論
醫療保健產業正在進行一種寧靜的革命，未來在醫療保健價值鏈的所有參與者之間建立強有力的合作關係，並創建具有成本效益和以患者為中心的醫療保健系統。
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