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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(bào)告》，本報(bào)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(xué)行為、大模型技術(shù)應(yīng)用、政策適應(yīng)以及患者科普和患者管理，并結(jié)合行業(yè)政策與技術(shù)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(jià)值參考。

醫(yī)生線上行為概覽

2024醫(yī)生線上醫(yī)學(xué)行為分析

線上學(xué)習(xí)

時(shí)間成本與知識(shí)價(jià)值的動(dòng)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(xué)習(xí)時(shí)長為14.1小時(shí)。與前兩年相比，該時(shí)長雖然略有下降，但在臨床工作任務(wù)繁重且需兼顧線下學(xué)術(shù)活動(dòng)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(xué)習(xí)的熱忱與主動(dòng)性。

當(dāng)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(xué)習(xí)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(quán)威性突出、解析精準(zhǔn)且極具實(shí)用效能的專業(yè)內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)“臨床價(jià)值供給”與“時(shí)間成本投入”的最優(yōu)平衡，已成為內(nèi)容服務(wù)優(yōu)化的核心方向。

內(nèi)容需求

從權(quán)威指南到多元場景的精準(zhǔn)適配

通過醫(yī)生對(duì)內(nèi)容偏好的反饋可以發(fā)現(xiàn)，指南共識(shí)以87.7%的占比高居首位，說明醫(yī)生對(duì)權(quán)威診療規(guī)范的高度依賴；文獻(xiàn)解讀（59.6%）與病例解讀（46.2%）緊隨其后，反映醫(yī)生對(duì)追蹤前沿醫(yī)學(xué)進(jìn)展以及臨床經(jīng)驗(yàn)分享的強(qiáng)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(guān)聯(lián)度較低，所以醫(yī)生關(guān)注度相對(duì)有限。

除指南共識(shí)是剛性需求外，醫(yī)生對(duì)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(qū)動(dòng)知識(shí)觸達(dá)

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(dòng)畫/圖表）、高效性（精煉解析）、實(shí)用性（臨床場景適配）、多樣性（圖文/直播/短視頻）。因此，在進(jìn)行醫(yī)學(xué)內(nèi)容形式選擇時(shí)，需緊密結(jié)合內(nèi)容實(shí)質(zhì)與受眾特點(diǎn)，巧妙融合動(dòng)畫、圖文、直播等多元化形式，將復(fù)雜的醫(yī)學(xué)知識(shí)以生動(dòng)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(qū)動(dòng)

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(gòu)。報(bào)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(xué)術(shù)內(nèi)容滲透路徑應(yīng)遵循“臨床應(yīng)用→循證證據(jù)→機(jī)制解析→學(xué)術(shù)探討”的遞進(jìn)邏輯，而成熟治療方案則可通過持續(xù)的證據(jù)更新，結(jié)合新療法、新場景的探索等方式維持其競爭力。

醫(yī)生對(duì)醫(yī)療AI的認(rèn)知

從潛力認(rèn)可到臨床應(yīng)用的跨越

AI技術(shù)在醫(yī)療場景中的應(yīng)用正逐步深入，但醫(yī)生群體的整體認(rèn)知仍有較大上升空間，報(bào)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(yīng)用領(lǐng)域，輔助診斷（48.1%）與慢病管理（47.6%）為當(dāng)前AI落地的關(guān)鍵場景。像DeepSeek、豆包等工具的搭配使用，顯示出醫(yī)生對(duì)AI解決方案的多元化需求。

AI技術(shù)在醫(yī)療場景上的應(yīng)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(dòng)機(jī)與需求

職稱驅(qū)動(dòng)與臨床價(jià)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?jiǎng)恿Γ砻髀毞Q體系對(duì)科研的影響較大，同時(shí)也反映出科研在醫(yī)生職業(yè)進(jìn)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(jìn)程里，醫(yī)生既要追求個(gè)人學(xué)術(shù)提升，又要應(yīng)對(duì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)考核，二者共同構(gòu)成重要驅(qū)動(dòng)，凸顯出科研驅(qū)動(dòng)的“外部評(píng)價(jià)綁定”特征。

另外，解決臨床問題（31.2%）與個(gè)人興趣（30.8%）占比較低，提示科研與臨床需求的關(guān)聯(lián)仍需加強(qiáng)，醫(yī)生自主學(xué)術(shù)熱情有待提高。

在科研時(shí)間的分配上，醫(yī)生科研時(shí)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(jià)值認(rèn)知分化

頭部醫(yī)生因職稱晉升與學(xué)術(shù)影響力的構(gòu)建，而維持著較高的科研投入；而基層醫(yī)生，因職稱評(píng)審政策不斷向科普成果傾斜，科研參與度相對(duì)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(zhuǎn)型挑戰(zhàn)

2025年，預(yù)計(jì)84.7%的醫(yī)生計(jì)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(tuán)隊(duì)支持（50.6%）”并列成為醫(yī)生科普工作中的最大痛點(diǎn)，雙高數(shù)據(jù)直指系統(tǒng)化運(yùn)營的必要性，因此可構(gòu)建分層科普體系（如輕量級(jí)短視頻+深度直播），并通過數(shù)字化工具提升患者管理效率。