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艾意凯咨询:亚洲诊断行业2025及未来展望报告-诊断实验室的数字化转型(2023)(14页).pdf

上传人: 哆哆 编号:134528 2023-07-30 14页 1.65MB

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1、1These materials are intended to supplement a discussion with L.E.K.Consulting.These perspectives will,therefore,only be meaningful to those in attendance.The contents of the materials are confidential and subject to obligations of non-disclosure.Your attention is drawn to the full disclaimer contai

2、ned in this document.亚洲诊断行业亚洲诊断行业2025及未来展望及未来展望诊断实验室的数字化转型2023年1月2免责申明免责申明本演示文稿仅供提供信息和说明之用。因此,本演示文稿仅可用于其指定场景和目的,属于保密内容。请谨慎使用本演示文稿,接受本演示文稿即代表您同意艾意凯咨询及其关联方、成员、董事、管理层、雇员和代理(统称为“L.E.K.”)不对您或任何第三方承担任何义务或责任,无论是在合同、侵权(包括过失)、违反法定义务或其他任何方面,无论该等义务或责任是在使用本演示文稿过程中发生、与本演示文稿相关、由本演示文稿产生或以其他任何方式产生。L.E.K.对您或任何第三方因依赖

3、或使用本演示文稿所导致的任何性质的损失、损害或费用不承担任何责任,您或第三方同意自行承担因接受本演示文稿可能产生的相关风险。本演示文稿基于编制时可获知的信息并基于一定的假设,包括但不限于关于未来事件、发展情况和不确定性的假设,并包含“前瞻性表述”(该等表述可能包括但不限于关于市场机会预估、策略、竞争、预期活动和支出等的表述,且该等表述可不时通过“可以”,“可能”,“应该”,“将会”,“预计”,“相信”,“预期”,“期望”,“计划”,“估计”,“预测”,“潜在”,“打算”,“继续”等词语以及该等词语或类似词语的变体识别)。L.E.K.无法预测未来事件、发展情况和不确定性。因此,本演示文稿中包含的

4、任何前瞻性表述可能被证明不正确或不完整,实际结果可能与本演示文稿中预测或估计的结果存在重大差异。L.E.K.无义务在本演示文稿发布之后对任何前瞻性表述进行更新,L.E.K.也不对本演示文稿中的任何预测或预估与未来事实相符作出陈述或保证。本演示文稿中包含的任何内容均不是、亦不应作为对未来的承诺或陈述。3流程效率低下是目前诊断实验室面临的主要瓶颈;实验室工作人员可能有高达流程效率低下是目前诊断实验室面临的主要瓶颈;实验室工作人员可能有高达70%的时间都浪费在行政事务、的时间都浪费在行政事务、准备工作、清理数据和报告上准备工作、清理数据和报告上目前诊断实验室面临的关键挑战目前诊断实验室面临的关键挑战

5、资料来源:L.E.K.研究与分析缺乏自动化缺乏自动化 大多数实验室流程,包括样本制备、处理和分析,目前均采用低自动化程度的手动操作,尤其是样本制备步骤数据捕获较为分散数据捕获较为分散 在实验室环境中,数据通常从多个仪器和设备中获取;这些仪器和设备分散在实验室的不同部分,使得数据的获取和检索更加复杂数据缺乏标准化,兼容性差数据缺乏标准化,兼容性差 由于文件格式的多样性、编程的挑战性以及报告工具的不一致性,数据的存储、分析和报告工作变得高度分散行政管理效率低下行政管理效率低下 诊断测试的订购和报告、采购、库存跟踪以及日常管理大部分是手动完成的,具有很大的优化空间4实验室未来构想实验室未来构想数据驱

6、动数据驱动实验室必须成为数据提供者,无论是对内(例如,其他部门)还是对外(例如,制药和生命科学公司、监管机构或其他行业相关方)未来实验室将成为一个高度自动化、以数据为基础的服务型机构,直接为消费者未来实验室将成为一个高度自动化、以数据为基础的服务型机构,直接为消费者/患者、医疗机构或其他相关方患者、医疗机构或其他相关方提供服务提供服务专业顾问专业顾问采用更全面的质量管理方法,让实验室能够更广泛地获取和利用(分析)数据,充当专业顾问的角色,提供决策支持(例如,通过人工智能技术的应用)与行业生态广泛互联互通与行业生态广泛互联互通实验室将融入更广泛的实验室生态,以更有效地利用现有资源并交换样本数据全

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本文主要探讨了诊断实验室的数字化转型及其在未来诊断行业中的重要性。文章指出,诊断实验室目前面临的主要瓶颈包括流程效率低下、数据缺乏标准化、行政管理效率低下等。为解决这些问题,文章提出实验室需要实现高度自动化、以数据为基础的服务型机构,并强调了数据驱动的重要性。此外,文章还提到了影响实验室数字化转型的关键因素,包括医疗人才保留和医疗资源成本上升等。文章最后指出,实验室的数字化(尤其是数据的积累)也带来了新的变现机会,尽管在监管和道德层面依然存在一定挑战。
"实验室数字化转型如何提高效率?" "人工智能在医疗诊断中的作用是什么?" "实验室数据变现面临哪些挑战?"
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