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1、医 学 事 务 市 场人 才 趋 势 报 告扫码关注公众号免费获取更多专业报告2 0 2 3 年行业发展新机遇数字化工具强势崛起企业纷纷开展敏捷化转型赛道细分后人才将更加看重生长机会薪酬指南医学事务战略规划与组织架构目录战略规划组织架构招聘挑战医学事务人才画像薪资参考医学领域近三年在AI、大数据与数字化的共同赋能下，诊断和预测、个性化治疗、药物研发和创新，以及医疗资源管理等领域正在发生众多突破。数字化工具不仅能够提高医疗信息处理效率和准确性，缓解医务人员工作负担，也能提升医疗服务质量和水平，显现出多场景应用的极大潜力。行业发展新机遇趋势一：数字化工具强势崛起赋能行业发展信息利用率的大幅提升同时

2、改变了医药企业与医院的合作模式。通过线上线下多端点相结合的互动形式，医学团队能够与医生、患者、支付方、监管方以及公众之间产生更加频繁、深入的互动，进而整合出可行有效的医学洞见。在合规运营、降本增效、可持续发展依然是企业长期课题的情况下，人工智能技术（以下简称AI）的应用也势不可挡地来到医药行业。随着ChatGPT大火，人们对于“如何利用AI更好地完成工作，而非取代自身”的讨论也越发激烈。作为具有无限潜力与前景的工具，以ChatGPT为首的人工智能模型将提供新的方案和平台，在医学资料翻译、专业语料润色、信息整理校对等方面有突出的优势，将帮助医学人士更高效地处理医学信息，更创新地展示医学知识。线上

3、研讨会直播社交媒体私域运营AI将如何影响医学领域 行业发展新机遇数据文本的分析和洞察力快速且准确地分析处理大量医学数据与文本信息，从而提高医学团队的工作效率。实时洞察，临床决策支持提供实时的数据洞察和决策建议，辅助医生和决策者进行决策。创新药物研发加速药物研发过程，提高候选化合物的筛选效率，从而加快新药的上市速度。数据隐私和安全性处理大量敏感的医疗数据可能带来数据隐私和安全风险，医学团队需要制定严格的安全措施来保护患者隐私和数据安全。可解释性和透明度AI决策所基于的归纳性推理及其黑盒性，可能会引起医生和患者的不信任，医学团队需要理解并阐释AI的决策过程与依据，增加其可接受性。科研进展和创新AI

4、能够加速科学研究的进展，帮助医学团队发现新的治疗方法、疾病预测模型和基因组学。患者个性化护理AI可以分析大量的患者数据，为个体化的护理提供支持，从而改善患者的医疗体验和治疗效果。跨学科合作AI促进了医学团队与数据科学家、工程师和技术专家的合作，共同推动医学的迭代转型。法律和伦理问题AI应用需要遵守法律法规和伦理标准，不合规的应用可能引发法律纠纷和道德争议。技术依赖性医学团队对于AI技术的依赖可能导致人工判断和决策能力的下降，需要平衡技术的应用与人类专业判断的结合。优势 STRENGTHS劣势 WEAKNESSES机会 OPPORTUNITIES威胁 THREATSAI布局，势不可挡行业发展新机

5、遇在商业模式上，AI的快速布局不仅能够为企业内部降本增效和改善业务运营带来优势，也能通过对外提供人工智能解决方案以及API接口调用等服务，创造新的盈利点。当新兴机遇出现时，行业内的龙头企业往往会优先探知并获得突破性机会。布局AI已经进入各行业巨头的长期战略。有AI赋能产业转型升级，未来的市场将是高度细分的垂直市场，医疗行业也将喜迎AI技术发展带来的这块新且大的“蛋糕”。新科技对于患者旅程端点的直接介入，极有可能动摇行业持续多年的“游戏规则”，这是大势所趋，也是一场必须迎接的挑战。过去十年以来，制药巨头与AI公司的合作场景，大部分集中于药物发现领域，仅少部分涉及临床前研究、临床试验阶段。AI与医

6、药行业的结合，未来仍有无限可能。医学团队如何进修数字化能力行业发展新机遇数字化能力要求医学团队拥抱技术，包括人工智能和其他新工具、高先进分析和新数据集，通过定义优先使用集案例，建立一个技术能力组合。建立技术和数据基础设施包括高性能计算和数据存储能力，以支持应用的开发和部署。强化跨学科合作医学事务中的数字化应用需要跨学科合作，承担承上启下的重任。强调数据生成与驱动，更早期更全面地发挥医学事务与多个相关沟通方的医学影响力，确保医学专家、数据科学家和工程师之间的密切合作。确认法规和政策支持医学团队需要认真学习相关的法规和政策，确保AI等工具模型应用的边界，以保证操作的合规性和安全性。提升人员素养医学