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醫脈通《2024中國醫生數字生活年度報告》重磅發布!

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2025年4月21日,醫脈通正式發布《2024中國醫生數字生活年度報告》,本報告基于全國4,024名醫生的調研數據,深度剖析醫生群體的線上醫學行為、大模型技術應用、政策適應以及患者科普和患者管理,并結合行業政策與技術發展趨勢注入專業洞察,為醫療從業者及藥械企業人員提供價值參考。

醫生線上行為概覽

2024醫生線上醫學行為分析

線上學習

時間成本與知識價值的動態平衡

2024年度調研數據顯示,中國醫生群體平均每周線上學習時長為14.1小時。與前兩年相比,該時長雖然略有下降,但在臨床工作任務繁重且需兼顧線下學術活動的背景下,這一數據仍充分體現出醫生群體持續線上學習的熱忱與主動性。

當前數字化內容呈現高度碎片化特征,醫生的線上學習行為本質是一場激烈的 “注意力爭奪戰”——如何通過提供權威性突出、解析精準且極具實用效能的專業內容,實現“臨床價值供給”與“時間成本投入”的最優平衡,已成為內容服務優化的核心方向。

內容需求

從權威指南到多元場景的精準適配

通過醫生對內容偏好的反饋可以發現,指南共識以87.7%的占比高居首位,說明醫生對權威診療規范的高度依賴;文獻解讀(59.6%)病例解讀(46.2%)緊隨其后,反映醫生對追蹤前沿醫學進展以及臨床經驗分享的強烈需求;患教科普(11.8%)、政策解讀(7.4%)、醫療新聞(3.1%)、專家傳記(1.4%)因與日常工作關聯度較低,所以醫生關注度相對有限。

除指南共識是剛性需求外,醫生對其他內容的偏好比較分散,將各類內容組合呈現,能更好地兼顧不同醫生在內容偏好上的差異化需求。因此,建議避免單一地提供內容,而是要注重內容的整合。



內容形式

高效可視化驅動知識觸達

在內容形式的偏好上,醫生的選擇呈現均勻的“長尾分布”態勢,其特征可概括為可視化(動畫/圖表)、高效性(精煉解析)、實用性(臨床場景適配)、多樣性(圖文/直播/短視頻)。因此,在進行醫學內容形式選擇時,需緊密結合內容實質與受眾特點,巧妙融合動畫、圖文、直播等多元化形式,將復雜的醫學知識以生動形象的方式展現出來,提升內容的可讀性與傳播效能。



數字營銷策略分析

循證、臨床與指南的三重驅動

在集采與DRG/DIP政策背景下,醫生的處方原研藥決策邏輯正加速重構。報告顯示,藥物臨床效果與藥物熟悉度都是醫生選擇原研藥的核心考量。



在新老治療方案的內容獲取方面,新治療方案的學術內容滲透路徑應遵循“臨床應用→循證證據→機制解析→學術探討”的遞進邏輯,而成熟治療方案則可通過持續的證據更新,結合新療法、新場景的探索等方式維持其競爭力。

醫生對醫療AI的認知

從潛力認可到臨床應用的跨越

AI技術在醫療場景中的應用正逐步深入,但醫生群體的整體認知仍有較大上升空間,報告顯示介于“聽說過”與“完全不熟悉”的醫生群體占有一半左右。



在AI應用領域,輔助診斷(48.1%)與慢病管理(47.6%)為當前AI落地的關鍵場景。像DeepSeek、豆包等工具的搭配使用,顯示出醫生對AI解決方案的多元化需求。

AI技術在醫療場景上的應用滲透率



醫生在AI工具使用上的選擇傾向



醫生科研的動機與需求

職稱驅動與臨床價值的博弈

科研目的調研數據顯示,66.0%的醫生將職稱晉升作為開展科研工作的首要動力,表明職稱體系對科研的影響較大,同時也反映出科研在醫生職業進階中的 “剛需”地位。

其次,行業影響力(38.4%)與績效考核(38.0%)占比并重,體現出在職業發展進程里,醫生既要追求個人學術提升,又要應對醫療機構考核,二者共同構成重要驅動,凸顯出科研驅動的“外部評價綁定”特征。

另外,解決臨床問題(31.2%)與個人興趣(30.8%)占比較低,提示科研與臨床需求的關聯仍需加強,醫生自主學術熱情有待提高。



在科研時間的分配上,醫生科研時間總體占比為24.9%,頭部醫生科研投入(26.1%)>腰部(24.9%)>基層(22.1%)的梯度差異,一定程度上顯示出了醫生群體價值認知分化

頭部醫生因職稱晉升與學術影響力的構建,而維持著較高的科研投入;而基層醫生,因職稱評審政策不斷向科普成果傾斜,科研參與度相對有限。



患者科普與患者管理的走勢

從參與度到質量效能的轉型挑戰

2025年,預計84.7%的醫生計劃參與科普工作,81.4%將開展患者管理工作。



然而,醫生在科普形式選擇與患者管理效率上仍面臨諸多挑戰,比如“工作繁忙(50.3%)”與“缺乏團隊支持(50.6%)”并列成為醫生科普工作中的最大痛點,雙高數據直指系統化運營的必要性,因此可構建分層科普體系(如輕量級短視頻+深度直播),并通過數字化工具提升患者管理效率。



獲取報告全文

成熟治療方案的競爭力在哪?

醫生選擇信息渠道的核心關鍵是什么?

醫生科研目的與研究種類偏好是哪些?

不同層級城市醫生的AI認知差異幾何?

如何設計分層的醫患科普系統化運營策略?

完整報告將為您揭曉。


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