2025年4月21日,醫(yī)脈通正式發(fā)布《2024中國醫(yī)生數(shù)字生活年度報告》,本報告基于全國4,024名醫(yī)生的調(diào)研數(shù)據(jù),深度剖析醫(yī)生群體的線上醫(yī)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(yè)政策與技術發(fā)展趨勢注入專業(yè)洞察,為醫(yī)療從業(yè)者及藥械企業(yè)人員提供價值參考。
醫(yī)生線上行為概覽
2024醫(yī)生線上醫(yī)學行為分析
線上學習
時間成本與知識價值的動態(tài)平衡
2024年度調(diào)研數(shù)據(jù)顯示,中國醫(yī)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(shù)據(jù)仍充分體現(xiàn)出醫(yī)生群體持續(xù)線上學習的熱忱與主動性。
當前數(shù)字化內(nèi)容呈現(xiàn)高度碎片化特征,醫(yī)生的線上學習行為本質(zhì)是一場激烈的 “注意力爭奪戰(zhàn)”——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(yè)內(nèi)容,實現(xiàn)“臨床價值供給”與“時間成本投入”的最優(yōu)平衡,已成為內(nèi)容服務優(yōu)化的核心方向。
內(nèi)容需求
從權威指南到多元場景的精準適配
通過醫(yī)生對內(nèi)容偏好的反饋可以發(fā)現(xiàn),指南共識以87.7%的占比高居首位,說明醫(yī)生對權威診療規(guī)范的高度依賴;文獻解讀(59.6%)與病例解讀(46.2%)緊隨其后,反映醫(yī)生對追蹤前沿醫(yī)學進展以及臨床經(jīng)驗分享的強烈需求;患教科普(11.8%)、政策解讀(7.4%)、醫(yī)療新聞(3.1%)、專家傳記(1.4%)因與日常工作關聯(lián)度較低,所以醫(yī)生關注度相對有限。
除指南共識是剛性需求外,醫(yī)生對其他內(nèi)容的偏好比較分散,將各類內(nèi)容組合呈現(xiàn),能更好地兼顧不同醫(yī)生在內(nèi)容偏好上的差異化需求。因此,建議避免單一地提供內(nèi)容,而是要注重內(nèi)容的整合。

內(nèi)容形式
高效可視化驅動知識觸達
在內(nèi)容形式的偏好上,醫(yī)生的選擇呈現(xiàn)均勻的“長尾分布”態(tài)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(yī)學內(nèi)容形式選擇時,需緊密結合內(nèi)容實質(zhì)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(yī)學知識以生動形象的方式展現(xiàn)出來,提升內(nèi)容的可讀性與傳播效能。

數(shù)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(yī)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(yī)生選擇原研藥的核心考量。

在新老治療方案的內(nèi)容獲取方面,新治療方案的學術內(nèi)容滲透路徑應遵循“臨床應用→循證證據(jù)→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(xù)的證據(jù)更新,結合新療法、新場景的探索等方式維持其競爭力。
醫(yī)生對醫(yī)療AI的認知
從潛力認可到臨床應用的跨越
AI技術在醫(yī)療場景中的應用正逐步深入,但醫(yī)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(yī)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(yī)生對AI解決方案的多元化需求。
AI技術在醫(yī)療場景上的應用滲透率

醫(yī)生在AI工具使用上的選擇傾向

醫(yī)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(diào)研數(shù)據(jù)顯示,66.0%的醫(yī)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(yī)生職業(yè)進階中的 “剛需”地位。
其次,行業(yè)影響力(38.4%)與績效考核(38.0%)占比并重,體現(xiàn)出在職業(yè)發(fā)展進程里,醫(yī)生既要追求個人學術提升,又要應對醫(yī)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(lián)仍需加強,醫(yī)生自主學術熱情有待提高。

在科研時間的分配上,醫(yī)生科研時間總體占比為24.9%,頭部醫(yī)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(yī)生群體價值認知分化
頭部醫(yī)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(yī)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(zhì)量效能的轉型挑戰(zhàn)
2025年,預計84.7%的醫(yī)生計劃參與科普工作,81.4%將開展患者管理工作。

然而,醫(yī)生在科普形式選擇與患者管理效率上仍面臨諸多挑戰(zhàn),比如“工作繁忙(50.3%)”與“缺乏團隊支持(50.6%)”并列成為醫(yī)生科普工作中的最大痛點,雙高數(shù)據(jù)直指系統(tǒng)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(shù)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(yī)生選擇信息渠道的核心關鍵是什么?
醫(yī)生科研目的與研究種類偏好是哪些?
不同層級城市醫(yī)生的AI認知差異幾何?
如何設計分層的醫(yī)患科普系統(tǒng)化運營策略?
完整報告將為您揭曉。
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