数据解锁未来：预测性医疗时代报告
通过人工智能与大数据实现预防与个性化管理
以预防为中心的“4P医疗模式”加速发展
利用数据和人工智能预测并管理个人健康状况的“预测性医疗”产业正在迅速崛起。
预测性医疗概念。三井KPMG
预测性医疗：应对人口老龄化和慢性病增加等结构性挑战的解决方案
11月11日，三井KPMG发布题为《数据解锁未来：预测性医疗时代》的报告指出：“医疗服务体系正从以医院为中心的治疗体系转向以患者和消费者为中心的预防与个性化管理框架。”报告补充称：“居家护理和社区健康管理服务持续扩展，医疗机构的角色也从诊断治疗延伸至数据分析和预防管理。”
全球数字健康市场在疾病（诊断和治疗）与健康（预防和健康促进）领域预计实现约14%的年均增长率。其中健康领域基于用户数量的年增长率达14.2%。国内市场预计将以诊断设备和健康管理平台为核心，维持3.9%的稳定年增长。
预测性医疗指运用人工智能与大数据分析个人基因组、生活习惯及医疗记录，提前预判疾病发生概率与治疗反应的技术，通过“4P医疗模式”（预测性、预防性、个性化、参与性）实现。该模式被视为未来医学核心范式，可在疾病发生前实施有效预防。
报告强调，预测性医疗正成为医疗系统应对人口老龄化、慢性病激增和医疗人员短缺等结构性问题的可持续解决方案。在全球市场，大型科技公司、制药企业与医疗机构正加速合作，推动人工智能诊断、数字监测及远程医疗服务的商业化进程。
数据结合提升预测准确性并加速商业化
三井KPMG将行业扩张关键驱动力归纳为：确保医疗数据可靠性、完成人工智能模型临床验证、强化公私数据整合。特别是医院临床数据与个人可穿戴设备数据的融合，将显著提升预测精度并加快商业化步伐。
报告着重指出，人工智能医疗技术要全面应用于临床，必须同时验证技术能力与经济可行性。在降低医疗成本及提升医院运营效率方面的成本效益证明，对增强行业公信力至关重要。
为此，报告呼吁建立政府、企业与医疗机构协同的“黄金标准”验证体系：政府需制度化公私合作验证机制，为人工智能医疗技术认证奠定基础；企业与医疗机构则应基于可靠临床数据强化技术验证与制度认证。
此外，报告建议通过增强数据互操作性、构建以患者为中心的综合护理体系、基于公私合作修订法规来促进行业发展。但医院间数据标准缺失、保险报销制度不确定性以及个人医疗信息法规复杂性，仍是亟待突破的主要障碍。
预测性医疗的数据利用结构。三井KPMG
三井KPMG执行董事朴京秀表示：“预测性医疗不仅是技术创新，更是推动医疗范式根本转变的关键领域。若建立可靠的数据生态系统和制度基础，韩国有望成为全球数字医疗市场的领军国家。”
【全文结束】
