01 采用基于云的解决方案 云解决方案的日益普及正在重塑医疗保健API市场,它实现了实时数据交换、可扩展性和人工智能驱动的分析。云API提高了互操作性、远程访问和安全性,促进了电子病历、远程医疗和医学影像人工智能的集成。 例如,2023年12月,英伟达推出了基于云的API,旨在加速医学影像人工智能模型的开发。这些API在2023年北美放射学会(RSNA)年会上发布,扩展了英伟达的Monai框架,增强了人工智能在放射学领域的部署。 随着云技术与医疗保健 API 的融合程度越来越高,它将显著增强互操作性,改进人工智能驱动的诊断,并改变数字医疗保健的未来。
02 向人工智能(ai)和机器学习(ml)转型 人工智能和机器学习在医疗保健应用程序接口(API)中的应用,正在彻底改变临床决策、预测分析和管理效率。这些技术通过处理实时数据,能够实现更快的诊断、自动化工作流程和更优质的患者护理。 例如,Elation在2024年11月进行的一项调查发现,66%的初级保健医生表示人工智能显著减轻了他们的行政负担。随着人工智能应用的普及,医疗保健API将继续在优化运营流程和改善患者预后方面发挥关键作用。 此次整合将提高效率,改进诊断,并构建更精简的医疗保健生态系统,从而推动市场进一步增长。
2026年6月– Oracle Health 扩展基于 FHIR 的 API 功能,以实现医疗保健互操作性Oracle Health 通过扩展基于 FHIR 的 API,增强了其医疗保健 API 平台,从而实现了医院、支付方和数字医疗应用之间电子健康记录 (EHR)、临床数据和患者信息的安全交换。此次更新支持更佳的互操作性和人工智能驱动的医疗保健工作流程。
2026年4月微软扩展 Azure 健康数据服务 API 产品组合微软为 Azure 健康数据服务引入了新功能,扩展了对 FHIR®、DICOM® 和 MedTech API 的支持,以实现跨医疗保健生态系统安全地集成影像、临床和医疗设备数据。
2026年2月– Google Cloud 增强了医疗保健数据引擎 API,以支持 AI 应用谷歌云扩展了其医疗健康数据引擎,增强了 API,支持临床数据集成、人群健康分析和生成式人工智能应用。此次更新提高了互操作性,同时帮助医疗机构构建先进的数字健康解决方案。
2025年11月– Epic 扩展面向互联医疗应用的开放 API 生态系统Epic Systems Corporation 通过 Epic on FHIR 扩展开放 API,增强了其互操作性平台,使开发人员能够将第三方临床应用程序、患者参与工具和数字健康解决方案集成到基于 Epic 的医疗保健环境中。