▍行為健康流行病
強制性的行為健康篩查和更合理地管用藥劑量的相關技術將在醫療活動中增加；尋找阿片類藥物的替代品，并防止這些藥物被濫用的新工藝和新技術將是明年的重要趨勢。
目前，美國每天有超過130人死于與阿片類藥物有關的藥物過量。報告顯示，80%的海洛因使用者在使用海洛因之前都有濫用處方類阿片類藥物的行為。因此，在美國相關的治療費用也在持續上升。據悉，單是治療處方類阿片類藥物濫用的醫療費用每年就超過289億美元。這突顯了行為健康疾病的流行趨勢。
不過，行為健康問題的識別和治療范圍已從飲食失調、焦慮抑郁蔓延到自殺傾向，但美國的醫療保健服務體系還沒有完全建立起來，無法在提供醫療服務的所有接入點都迅速準確地評估患者的心理健康狀況，因此從心理健康困難癥狀首次出現到開始對其進行干預，這中間有8-10年的延遲。
故而，在行為問題成為真正的問題之前，醫療服務提供者需要更好地識別和治療它。
▍精準醫療
預計到2019年，精準醫療（精密醫學或藥物基因組學）將在腫瘤學之外的領域流行起來。
精準醫學通過將患者的腫瘤DNA和正常細胞進行比較，研究人員可以了解癌癥如何發生，并尋找到治療靶點；通過追蹤患者腫瘤的基因圖譜，還可以了解哪種療法對病人最有效，做到對癥下藥。目前它已在腫瘤學領域取得了巨大成功。
另外，藥物基因組學還能通過關注患者的蛋白質相互作用和基因組成來獲得更好的治療方案。
美國生物技術公司Scipher Medicine的一項新研究發現，接受世界前五大暢銷藥物處方治療的患者中，有65%對該療法沒有反應；今年美國西北大學進行了一項新研究——通過對關節組織進行基因圖譜分析，將精準醫療用于類風濕性關節炎，從而確定哪些藥物適用于哪些患者；多發性硬化癥的研究人員現在也能夠發現預后生物標志物，以追蹤和預測個體疾病進程，并確定哪種治療方法效果最佳。
簡言之，醫療行業一方面需要給患者提供更精確療法，也需要新的方法來減少在處方和藥物研究方面的過度支出，因此精準醫療將立即產生影響。
▍門診手術中心
預計推進到門診中心的醫療程序越來越快，并出現更多讓門診中心更專業的創新。
數據顯示，過去4-5年里在門診手術設施中接受治療的患者人數不斷增加。在保險公司的激勵和授權下，患者已逐步理解及時在專業護理中心（門診手術中心）接受治療的好處，而不是一定要進行住院治療。
另外，門診手術中心（ASC）和其他門診中心正變得越來越專業化，專注于更優質的患者護理。隨著微創血管手術在ASC環境中的開展，復雜外科手術有望繼續進入門診領域。一些研究表明，ASCs有更加明顯的療效和更低的感染率，每年可以挽救數百萬患者的生命。
因此，我們預計，2019年將出現滿足這些更專業化中心的需求的創新。
▍醫療保健網絡安全
預計醫療機構將逐漸縮小醫療網絡安全標準與其他行業標準之間的差距。
FortiGuard Labs報告稱，在過去一年里，醫療行業組織平均每天會遭遇3.2萬次網絡入侵攻擊，而其他行業組織平均只有1.43萬次。在網絡安全標準制定方面，醫療機構仍然遠遠落后于金融和零售行業。盡管金融服務機構或零售商提供的數據對網絡罪犯更有用，但被盜的健康數據價值可能比黑市上的信用卡信息價值高出10到20倍。
但就網絡漏洞而言，2018年可能是醫療行業有史以來最糟糕的一年，數據泄露事件每季度都在增加，僅第三季度就有439萬份醫療記錄被曝光。雖然醫療行業投資者在不斷投資新的醫療保健安全措施，但入侵手段也在變得越來越復雜，因此，醫療保健網絡安全方面的應用將有較好的增長潛力。
▍機器學習和AI醫療保健
預計2019年人工智能和機器學習領域將會有幾次重大收購，這些都會重塑整個行業。
過去一年里，醫療人工智能初創企業的交易和股權融資數量穩步增長，在上一季度達到歷史新高，醫療行業成為AI交易活動最密集的行業。
谷歌旗下的DeepMind計劃在2019年開展一項臨床試驗，試用一款能夠通過AI診斷眼疾的產品；蘋果公司投資了ResearchKit和CareKit軟件框架，將利用機器學習為醫學研究人員提供更可靠、更有意義的數據；BeyondVerbal是另一個人工智能初創企業，它正在研究語音模式，希望通過電話診斷慢性病。
目前，有數百個新型醫療人工智能項目正在啟動。毫無疑問，2019年還會出現數百個。尤其是制藥公司，它們將通過提前投入人工智能技術來推動這一趨勢。
