全球医疗系统面临严重的劳动力短缺，预计缺口达 2035

全球医疗系统面临复杂挑战，包括人口老龄化、医疗资源获取不平等以及医疗专业人员短缺。世界卫生组织 (WHO) 估计 到 2035 年，医疗工作者将出现 1800 万的严重短缺，这一情况因近期的大流行病而进一步加剧。

在最近一场题为“健康连接，科技关怀”的主题演讲中，HIMSS 总裁兼首席执行官 Hal Wolf 倡导采取主动方法。他建议，将数字健康无缝整合到医疗机构中是一个有前景的解决方案。这涉及部署先进技术并为劳动力提供全面培训。

AI 在个性化护理中的关键作用

这一战略的核心是采用人工智能 (AI) 来更有效地提供 个性化护理。医院现已利用预测建模能力，使护理团队能够优先处理病例，并将时间从手动患者测试重新分配到直接患者护理。Wolf 强调，应将 AI 视为医疗工具箱中有价值的工具。

Wolf 进一步强调，任何 AI 应用程序的开发都必须有清晰的愿景指导。识别并纠正可能无意中影响 AI 应用程序的偏见至关重要。此外，医疗数据的准确性和完整性，特别是电子病历 (EMR) 和数据结构，对于做出明智决策至关重要。

强大的连接性是另一个需要考虑的关键因素。这意味着确保护理团队可以在任何地方访问必要的工具和应用。值得注意的是，印度尼西亚计划为农村社区健康中心引入卫星连接，这有助于缩小服务不足社区的医疗差距。

Hal Wolf 最后敦促参与者公开分享他们在数字化转型过程中获得的经验和见解。这种涵盖成功与挑战的协作方法，对于持续改善医疗系统至关重要。

迫在眉睫的全球医疗危机

全球医疗部门正处于严重危机的边缘。人口迅速老龄化、持续的医疗不平等以及不断扩大的劳动力差距等挑战，造成了令人望而生畏的局面。WHO 预测到 2035 年医疗工作者将短缺 1800 万人，这对所有利益相关者来说是一个严峻的警告。

数字健康整合

为了缓解这一迫在眉睫的危机，专家建议采取多方面的方法。首要任务是将数字健康无缝整合到医疗机构中。这种转型涉及将技术作为医疗基础设施的一部分，并投资于劳动力培训以充分发挥其潜力。

人工智能 (AI) 在医疗中的作用至关重要。凭借预测建模能力，医院可以通过高效优先处理病例来简化患者护理。然而，正如 Hal Wolf 所强调的那样，必须将 AI 视为具有局限性的有价值工具。

开发 AI 应用程序需要清晰的愿景，并致力于解决可能无意中影响算法的偏见。此外，维护和提高电子病历 (EMR) 和数据结构的完整性对于确保可靠的决策至关重要。

缩小医疗差距的努力还包括确保强大的连接性。印度尼西亚计划为农村社区健康中心引入卫星连接等举措，体现了确保即使在服务不足的地区也能获得医疗资源的承诺。

从经验中学习

随着医疗组织踏上数字化转型之旅，分享所学经验变得至关重要。Hal Wolf 呼吁公开讨论成功与挑战，这有助于营造集体成长的环境。

全球医疗部门面临迫在眉睫的劳动力危机，需要立即采取行动。整合数字健康、AI 驱动的个性化护理、偏见缓解、数据完整性保障以及强大的连接性是应对这些挑战的关键步骤。随着医疗系统为即将到来的全球劳动力短缺做准备，协作、公开对话和共享经验将至关重要。