将亚太地区建立为医疗技术AI能力中心

建立一个既了解技术又了解医疗保健的医疗技术人才生态系统至关重要。通过亚太地区的互补优势，该地区可以成为医疗技术行业的AI能力开发中心。为了进一步发挥其优势，该地区必须深化对医疗生态系统和AI及软件开发技能的理解，增加数据访问和计算资源，并利用其本地优势。医疗技术公司可以通过将AI嵌入产品中，为当地市场创造量身定制的解决方案来利用AI。行业和政府领导人可以通过工作安置来加速国内和区域AI用例的发展，并扩大人才库。像APACMed这样的行业协会非常适合促进这些合作。

前言

将AI整合到医疗保健中的机会是变革性的。如果做得正确，AI在医疗过程中的整合将成为改善患者结果和提高医疗系统效率的催化剂。AI驱动的创新，如嵌入式健康监测传感器、精准医学和自主机器人手术，将提高运营效率、降低成本，并提供个性化的患者体验，推动下一代医疗解决方案以满足亚太地区日益增长的医疗需求。我们面临的主要挑战之一是竞争激烈的熟练人才，这些人才既精通AI又精通医疗领域。APACMed和Bain & Company相信通过建立支持政策，如在亚太地区建立强大的AI人才生态系统，特别是培养双语人才，可以积极应对与将AI整合到医疗技术中相关的挑战。APACMed和Bain & Company，在新加坡经济发展局的支持下，进行了本研究，以确定亚太地区医疗技术行业内的AI人才需求，我们期待在此合作基础上继续努力。协作和早期行动将使亚太国家能够抓住医疗保健转型的浪潮，并为该地区的患者带来更好的护理结果。我们希望本报告能为更多志同道合的合作伙伴加入这一努力提供动力。

执行摘要

人工智能（AI）和机器学习（ML）正在迅速改变医疗技术行业。传统上，AI已嵌入医疗产品和流程中。最近的进展，如生成式AI，使AI成为客户期望的关键组成部分。在亚太地区，医疗技术公司认识到投资AI的重要性，以推动产品创新、改善护理可及性、提高健康结果和提升运营效率。为了探索该地区在发展AI能力方面的作用，APACMed和Bain & Company在新加坡经济发展局的支持下，进行了一项涉及超过20位来自医疗保健和医疗技术生态系统领导者的研究。本报告强调了AI在整个医疗技术价值链中的日益影响，确定了必要的技能集，并突出了贸易协会和合作伙伴关系在推动医疗技术AI能力方面的作用。

关键的AI应用已经在改变行业，通过推动下一代产品、支持护理人员和改进制造、监管事务、营销和售后支持等领域的流程。虽然AI在研究中的整合仍在发展中，但亚太地区具有巨大的潜力，可以针对本地需求定制制造和商业AI应用。亚太地区可以成为测试和学习新AI用途的试验场。成功后，这些试点项目可以扩展到全球市场。然而，仅关注商业应用将是短视的。在医疗技术中，真正的AI机会在于研发过程，如地区特定数据收集和构建无偏见模型的能力。作为医疗技术AI的发展中心，亚太地区可以确保技术适合其多样人口的独特医疗需求。使用AI推进诊断、早期检测和治疗也可以解决该地区的护理人员短缺问题，改善患者结果。

AI对医疗技术行业的影响

AI和ML技术长期以来一直被集成到医疗技术产品和过程中。然而，生成式AI的快速崛起使这项技术成为市场期望的焦点。随着最近的技术进步和行业对技术的重新关注，AI成为了创建更智能、个性化和高效的下一代医疗解决方案的催化剂。许多公司正在探索使用AI来增强客户体验和患者结果、提高生产力和推动创新和个性化医疗。

在医疗技术价值链中扩展AI应用

医疗技术组织正在跨职能集成AI，从产品开发和监管申报到销售和售后支持，推动自动化、个性化和生产力提升。在亚太地区，近期的AI实施主要集中在监管、制造和商业应用上。例如：

• 临床：AI支持的工具通过允许远程参与来支持去中心化试验。它们还可以通过个性化提醒和实时健康监测来提高患者的依从性。

• 监管：AI可以通过自动化数据分析和技术文件准备来加快监管提交，将新疗法的上市时间缩短多达50%。

• 制造：制造过程受益于AI驱动的知识管理系统，该系统使用历史数据来简化标准操作程序、最佳实践和性能指标的记录。此外，AI驱动的质量控制工具可以通过准确检测偏差和启用预测维护来改进制造。

• 供应链：AI驱动的运输和仓储助手可以实时跟踪和修改订单。AI支持的供应商和合同管理系统可以帮助用户评估向医院的交货时间、产品质量和合规性。同样，AI驱动的供应链规划工具可以综合内部和外部数据，以改进需求预测和情景规划。

• 营销：AI可以通过生成动态、个性化、多语言内容来推动营销的规模和速度。

• 销售：AI有潜力通过诸如Salesforce Customer 360和Q&A聊天机器人等工具彻底改变医生的互动，这些工具为销售人员提供有关医生和产品的全面信息。AI通过实时脚本建议和动态销售策略使与医生的互动更加个性化。

• 现场服务：AI可以通过处理客户查询的聊天机器人来改善售后操作和患者参与。AI工具还可以提供预测性维护和维修服务，从而提高生产力和客户满意度。

长期来看，AI在亚太地区最大的潜力在于其能够定制和推进医疗技术产品和解决方案以满足本地市场需求。通过利用整个地区的大量多样化数据集，AI可以推动具有本地意义的创新。例如，新加坡的医疗数据基础设施，依托全国电子健康记录战略，拥有闭环系统中的多民族人口数据。这使得为特定人群开发个性化和精确的医疗解决方案成为可能，从而改善患者获得医疗服务的机会。

在亚太地区建立医疗技术AI能力、技能和策略

AI开发和采用所需的技能因医疗技术价值链而异。随着行业从商业应用转向研发，对AI专业知识的需求增加，研发团队需要最深的技术专长。随着医疗技术公司从传统的设备销售转向新的商业模式（如医疗技术即服务），对专业知识的需求也将增加。公司需要更多数据分析、云计算和软件开发方面的人才，以支持新的AI驱动的商业模式。

在临床面向的研发角色中，高级AI知识至关重要，而在支持职能（如法律、财务和人力资源）中，则需要更广泛而非深入的AI技能。在支持领域，AI工具通常用于自动化常规任务，如报告生成或日程安排。在最高水平上，专注于软件、ML和云基础设施的技术负责人、架构师和工程师需要利用高级技能，包括AI、ML、全栈软件工程和数据科学，以推动创新和创建AI驱动的解决方案。医疗技术中的技术架构师可能会设计将AI算法与医疗设备集成的系统，确保硬件和软件之间的无缝交互。技术工程师可以开发质量控制算法，实现预测性维护，提高医疗设备的可靠性和使用寿命。

虽然不是技术专家，但技术销售主管和业务分析师在将创新转化为市场策略中发挥着关键作用。医疗技术中的技术销售主管可能负责教育医疗保健专业人士关于AI驱动设备的应用和好处，以弥合复杂技术和用户需求之间的差距。业务分析师可以运用他们对AI的理解，将业务模式与市场需求对齐。

数据科学家的角色在医疗技术AI开发中变得越来越重要。数据科学家分析大量医疗和运营数据，以创建预测模型，改进诊断并优化医疗交付系统。还需要越来越多的跨职能人才，将技术专长与商业洞察力结合起来。这突显了在AI驱动的医疗技术环境中，技术团队和商业团队之间合作的重要性。促进更广泛的采用对于提升当前员工的AI工具技能至关重要。随着AI的不断进步，定期培训和认证将是必要的，以使员工跟上最新的发展、法规和伦理准则。

如何在亚太地区建立医疗技术能力

仅靠人才无法释放AI的潜力。亚太地区还需要几个关键的推动因素来提升其AI能力。扩大该地区的人才库、增强数据可访问性、加强计算资源和建立适应特定区域市场的互补AI生态系统至关重要。

扩大双语人才库

建立深厚的AI技术技能和对医疗生态系统及其监管和临床需求的深刻理解至关重要。根据我们的研究和对LinkedIn个人资料的分析，亚太地区不到10%的医疗技术专业人士符合这一标准，这是推进医疗技术AI能力的重大瓶颈。像新加坡的AI学徒计划这样的举措正在解决这一缺口。全球科技公司也在提供培训计划，以迅速扩大当地的AI劳动力。

增强医疗数据可访问性、计算资源可用性和资金

医疗数据的高度监管性质是亚太地区医疗技术公司在数据收集方面面临的主要挑战。数据集复杂且分散在多元化的私人和公共医疗保健提供者和治疗领域网络中。政策和监管因素也造成了数据访问和聚合的挑战。数据访问必须是当务之急，甚至比加强计算基础设施（如高性能图形处理单元和可扩展的云平台）更为重要。没有数据访问，亚太地区就无法充分利用AI。新加坡的可信研究和真实世界数据利用（TRUST）平台是一个解决这一挑战的有希望的步骤。TRUST是一个国家级的数据交换平台，支持匿名健康相关研究和真实世界数据的共享。TRUST中的数据可以在适当的保护措施下，在私营和公共部门机构之间共享用于研究。

政府激励和资金也是促进当地AI创新的重要因素。几个政府项目已经提供资金支持，以促进AI人才发展。例如，韩国的超级产业支持计划包括一项约25亿美元的低息贷款计划和基金，以补充国内AI生态系统的进步。

建立互补的医疗技术AI生态系统，利用区域优势

亚太地区的几个国家和地区市场在支持AI开发方面处于有利位置。该地区可以通过在整个价值链中利用互补优势来推进医疗技术发展。

亚太地区AI人才库中有三种新兴的原型：

• 建设者：印度和中国拥有庞大的技术人才库。根据LinkedIn个人资料，该地区近90%的顶级AI人才（按数量计）来自这两个国家。医疗技术公司通过在这些市场建立技术中心来利用这一“建设者”人才库。西门子医疗在印度建立了研发中心，开发疾病检测的AI解决方案，与全球团队密切合作，并利用与印度医院和学术机构的伙伴关系。

• 先驱者：新加坡和澳大利亚拥有强大的国家电子健康记录战略、稳健的医疗数据基础设施、先进的临床网络和完善的患者护理路径，使其成为AI驱动的研发活动的关键目的地。新加坡的TRUST平台通过促进匿名健康数据的安全交换，加强了其作为先驱者的作用，用于研究目的。全球医疗技术公司如GE医疗和强生公司正在利用新加坡强大的研究生态系统。GE医疗正与新加坡国家癌症中心合作，通过AI驱动的研究改善癌症护理。强生公司与AI新加坡的合作是其更广泛计划的一部分，旨在利用AI和实时洞察提供超个性化的眼科护理。

• 用户：日本和韩国是医疗技术设备采用的领导者，也是AI集成的沃土。随着AI用户基础的增长，这些市场为AI驱动的医疗技术采用提供了支持环境。对先进医师培训中心的投资，如美敦力在日本和韩国的创新中心，凸显了这些国家致力于推广尖端技术的决心。

新加坡可以成为医疗技术AI的区域加速器

新加坡有潜力成为医疗技术AI的区域能力中心。它得到了强大的生态系统、稳健的数据基础设施、不断增长的AI人才库和与全球市场的战略联系的支持。此外，新加坡还受益于：

• 医疗技术创新领导力：新加坡是前30家全球医疗技术跨国公司的所在地，拥有超过400家医疗技术初创企业和中小企业。新加坡还受益于政府在医疗技术研发和AI方面的重大投资。例如，Ignition AI加速器和Google的AI First计划通过提供技术专长、业务支持、指导和资金机会，支持新加坡AI初创企业的成长和创新。

• 强大的AI开发生态系统：新加坡拥有强大的医疗数据基础设施，并得到TRUST和生物医学数据架构和存储库等国家级平台的支持。从这些平台获得高质量数据对于开发适合本地人口的AI工具至关重要。通过启用本地数据集，新加坡可以创建解决区域医疗挑战的AI解决方案，并确保这些解决方案适合当地人口。

• 不断增长的AI人才库：得益于AI新加坡的学徒计划和全球科技公司的培训计划，本地AI劳动力正在迅速扩大。新加坡政府还通过海外网络和专家通行证（Overseas Networks & Expertise Pass）和Tech.Pass等工作计划吸引全球科技人才。

新加坡可以利用这些优势，建立一个支持具有实用用例的试点项目的区域医疗技术AI沙箱，这些项目可以在整个地区扩展。它可以服务于在亚太地区有强大存在的全球医疗技术公司，以及本地医疗技术初创企业。通过闭环医疗数据和AI，新加坡可以进一步巩固其在该地区的研发和创新领先地位。它可以利用这些优势，加速针对本地市场需求的产品开发和定制。

公共和私营部门的几项举措可以加速新加坡的AI人才发展。该国应考虑采取以下策略：

• 将医疗技术AI学徒计划整合到临床课程中，特别是在依赖数据集推动产品创新的高等教育机构和医疗技术领域。

• 与领先的医疗技术研究机构（如A*STAR）和国家医疗系统提供商建立全球交流计划，分享最佳实践和发展人才。这样做将加速新加坡医疗保健部门的AI创新和采用。

• 为医疗保健从业者提供激励措施，以增加AI驱动医疗设备的采用和部署。新加坡可以与医院集群合作，制定AI采用路线图，并为实现里程碑提供激励。

通过集体行动，亚太地区可以在医疗技术AI能力发展中领先

医疗技术行业有一个独特的机会窗口，可以在AI能力发展中占据领导地位。为了抓住这一时刻，行业需要：

• 人才培养：该地区的制造商、供应商、行业协会、政府机构、教育机构和其他利益相关者需要共同努力，培养AI人才。行业参与者和学术界之间的战略讨论应塑造AI课程，确保医疗技术AI技能在该地区得到有效建设和扩展。行业还可以与经济发展委员会和高等教育机构合作，为AI职位创建实习和就业安置途径。

• 协作探索：通过合作，行业可以优先考虑和追求制造和商业应用中的用例，并启动有针对性的试点项目，让每个人都能从中学习和成长。要达到有意义的规模，AI解决方案必须针对本地需求进行定制。增强数据可访问性和数据共享是实现这一目标的必要条件。

• 主动对话：行业协会可以帮助利益相关者了解该地区的监管变化，并推动最佳实践。在医疗保健领域的AI最佳实践基准测试可以加速亚太地区医疗技术公司的学习曲线，推动该地区进入全球领导地位。如果亚太地区的医疗技术公司充分拥抱AI的力量，他们可以提升患者护理水平，并在创新和运营卓越方面处于全球领先地位。

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