过去一年，亚太地区的医疗系统经历了不同程度的数字化转型。随着疫情后的世界逐渐恢复正常，从全国范围内的网络到各个医院，数字化已成为常态。人工智能（AI）和虚拟护理模式继续成为医疗行业的热点，因为它们显著提高了医生的工作效率和患者的治疗效果。
2025年亚太地区医疗信息技术的趋势和新动向
泰国：PRINCIPAL Healthcare Company 首席医疗官 Dr Tawan Chitchulanon
随着全球趋势和泰国政府的支持，泰国将继续加强对AI、远程医疗和个人数据数字化的应用。为了提高护理连续性、速度和减少错误，个人数据将在医院、患者、第三方支付者之间更加互联互通。泰国的公立医院已经开始安装远程医疗亭，以扩大医疗服务覆盖范围。PRINCIPAL Healthcare Group 开发了一种可以连接大多数AI软件的医院信息系统（HIS），例如，我们正在考虑使用AI支持眼科医生预测视网膜疾病，以及神经科和放射科的应用。
澳大利亚：北昆士兰初级卫生网络（NQPHN）运营总监 Janine Cox
我们希望看到住宅老年护理机构中视频远程医疗的使用率有所提升。目前，我们已在区域内部署了39个Visionflex移动工作站，配备USB设备以支持更有效的虚拟护理选项。此外，越来越多的一般诊所开始使用Inca共享健康记录和护理计划工具，将患者与其护理团队连接起来，同时采用GoShare技术提高数字素养和患者教育水平，并推动持续质量改进计划。预计Primary Sense工具的使用率将提高，用于提醒患者用药、识别可能住院的风险患者及需要补充护理干预的患者（如疫苗接种或健康检查）。订阅NQPHN数据项目的普通诊所可能会使用更多动态和交互式的人群健康管理仪表板。NQPHN正与其他昆士兰州的PHNs和昆士兰卫生部门合作，推进各级医疗之间的数据链接，以跟踪患者的整个护理过程，识别改进机会及发现数据中可能存在的障碍或差距。预计消费者版MyHealth应用程序的更新将增加电子处方的使用，从而提高该应用程序的受欢迎程度。卫生部和老年护理部将推出新的消费者宣传活动，鼓励更多消费者和提供者使用该应用程序。
新加坡：Synapxe 首席架构师 Ling Su Yuen
AI和大型语言模型（LLM）将继续主导医疗技术创新，但物联网（IoT）在重塑医疗保健方面的潜力尚未被充分发掘。物联网在实时监控、资产追踪和供应链优化等方面具有巨大潜力。医疗设备广泛应用于医疗机构，需要有效跟踪和管理。想象一下，将医疗系统与预测分析集成，通过监测医疗机构、物流网络和社区健康活动中的早期指标来增强应对疫情的能力。未来，我们将更多关注赋予技术娴熟的用户（如公共医疗临床医生）开发定制应用程序的能力，以提高其生产力。通过建立“护栏”机制，确保他们在推动数字化转型的同时遵守组织合规性和网络安全要求。这使临床医生有更多空间进行创新，直接解决运营挑战。另一个预期的发展是实现无缝云迁移，简化传统系统的云环境过渡，将为医疗操作带来更大的灵活性、可扩展性和可访问性。此外，我们还在探索量子计算领域，特别是其对密码学的影响。量子韧性是未来的关键能力，我们需要为某些加密方法的过时做好准备，以确保技术演进中保持领先地位。
澳大利亚：北方卫生局首席健康成果官兼呼吸医学主任 Dr Katharine See
2025年，AI在医疗中的应用将继续增长，通过分析大量患者数据（包括基因组信息）制定个性化护理计划，从而实现个性化治疗。最初这些工具将集中在自动化和流程改进上，最终目标是整合决策支持AI，赋予临床医生行动见解，大规模提供精准医学。在北方卫生局，我们的重点是利用AI提高护理的有效性和效率，通过个性化治疗减少行政负担，使临床医生能够更专注于患者护理。关键举措包括实施AI用于影像和病理解读（从心脏床旁超声试点开始）、部署AI文书助手简化文档工作，以及集成AI驱动的临床助手实现实时患者数据摘要，将复杂数据转化为可操作的见解。我们相信这些AI工具的采用将帮助我们为患者和社区提供最重要的健康结果。
日本：CardioIntelligence CEO Dr Yuichi Tamura
2025年，我预计AI辅助诊断和远程健康监测解决方案将继续发展，旨在支持日本老龄化人口和慢性病管理，作为医疗提供者的辅助工具。
印度：Augnito 公司 Rustom Lawyer
一些新的趋势包括：
- 基于语音和环境的AI：超越传统的语音识别，环境AI技术将自动记录临床会诊，使临床医生能够专注于患者，而AI在后台捕捉和整理数据，减少行政负担和错误。
- 保险资助模式和集成平台：随着印度从自费支出转向更多保险资助模式（政府提议将医疗预算从GDP的1%增加到2.5%），数字平台将开始统一医疗记录、保险索赔和报销，形成无缝生态系统。
- 个性化预防护理：AI和高级分析将推动高度针对性的干预措施，从早期疾病检测的主动筛查到基于患者基因组和临床数据的个性化治疗计划。
- 协作AI生态系统：我们将看到更多的公私合作伙伴关系，如政府倡议与初创企业创新相结合。印度的Ayushman Bharat数字使命展示了如何通过协作努力推动AI研究和验证标准，从而提高医疗效率和创新规模。
澳大利亚：Personify Care 运营主管 Ben Hope
随着澳大利亚和新西兰对医疗服务需求的增长，一线临床人员短缺促使医疗机构持续关注临床工作流程的数字化，以减轻一线工作人员的负担，扩大医疗系统容量，并提高患者获得护理的机会。我们看到越来越多的医疗机构采用数字医疗记录系统和数字患者路径技术，这些工具使医疗系统能够直接从患者那里捕捉高质量、临床上相关的贯穿整个护理旅程的信息，远超其住院期间。
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