看病難看病貴 大數據時代給出新方案

醫療資源缺乏，且分配不均衡，看病難、看病貴，這是醫療面臨的一個重要問題。科技的進步，尤其是大數據時代的到來給醫療問題提供了新的解決方案——智慧醫療。其從概念走向現實，真正落地，還有一段路程要走，但曙光已在眼前。

根據艾瑞研究統計，2010-2013年，每千人醫生數為1.9，每千人護士數為1.9，醫護比為1:1，每千人病床數為3.8。和同期世界其它主要國家相比，每千人醫生數量及醫院床位數量相差不大，而每千人護士數量差距懸殊，護士人數非常匱乏。

此外，不同科室醫生分佈不均，部分科室執業醫師十分匱乏。據2015年衛生統計數據，基層醫療最需要的全科醫生占醫生總數比為6.8%，與同期世界主要國家相比，差距十分巨大。此外，兒科、急診科等科室醫生也十分稀缺，醫生診療負擔很重。

除醫生科室分佈不均，護士匱乏，醫患比例嚴重失衡外，不同等級醫療機構的資源分配也十分不均衡。大醫院越做越大，基層醫療資源沒有被充分調動起來。從2016年衛生統計的醫療服務數據上來看，機構數量較少的大醫院診療人數佔比最大，機構數量較多的基層醫療衛生機構診療人數佔比較小。不論大病小病，患者只認大醫院，導致本就緊張的醫療資源與患者比例更加緊張。由此導致的直接結果，就是看病難。

醫療市場化以來，雖然國家投入逐年增加，但醫院醫生的生存發展主要靠自身解決。因此，經濟效益成了醫院、科室及醫生考核的第一指標。而對於醫院及醫生的經濟效益，從醫療檢查、藥品銷售等中獲取是最主要的路徑。由此產生的一個不良結果，就是醫療過度，過度的檢查，過度的藥品使用，最終導致看病貴。雖然醫保覆蓋面不斷在擴大，但從2013年世界衛生組織統計數據來看，全球主要國家中，醫療支出的個人支付比例非常之高（當前已降到30%內），這也是看病貴的主要因素之一。

針對看病難，國家做了很多制度上的努力，比如推行分級診療制度。按照疾病的輕重緩急及治療難度進行分級，不同級別的醫療機構承擔不同疾病或不同階段的診療，實現基層首診和上下醫療機構雙向轉診。目前來看，這一制度落實得並不好。主要原因，還是各級別醫療機構，醫療資源分配嚴重失衡。缺乏全科醫師等專業基層醫療人才，基層醫療服務水準較低，導致患者不信任基層醫療機構。因此，提高基層醫療機構服務能力，是緩解此問題的關鍵。

針對看病貴的問題，國家也出台了很多政策制度。比如取消藥品加成，藥品購銷兩票制，醫藥代表不得承擔銷售，全民醫保等。這些制度從醫藥流程，及看病支出補貼等方面進行了努力，但目前來看，也並未根本上緩解此矛盾。沒有解決醫院及醫療從業者生存發展的經濟支撐問題，就會迫使在制度之外找對策，比如多檢查、多開藥、多提供醫保範圍外的服務等過度醫療服務。因此，提高醫療從業者的正常收入，引導通過非設備消耗及藥品銷售方式獲取收益，讓醫者回歸憑醫術服務的本質，是緩解此問題的關鍵。

針對這些問題，社會各界進行了很多的探索實踐，其中遠程醫療是近幾年比較熱的模式。其中比較有名的新興遠程醫療項目，有春雨醫生、好大夫、丁香園、藍鯨醫生、挂號網等。這些遠程醫療模式，主要功用有醫療信息查詢、線上預約挂號服務，提供醫患線上溝通的平台等。這類醫療服務模式，在某些角度上為用戶提供了前期便捷諮詢、高效尋找優質醫療服務及診療過程醫患便捷溝通等好處。但從根本上來看，並沒有解決醫療資源分配不均，基層醫療機構功用衰弱，醫療機構及醫生長期生存發展的效益問題。從全局範圍來看，這類模式甚至是加重了醫療資源的失衡，讓擁有優質醫療資源的機構或個體承接了更多的醫療負擔，讓資源能力不足的基層醫療機構及個體更加虛弱。

此外，根據艾瑞2016年醫療健康智能硬體行業報告數據，健康醫療相關的智能硬體市場近幾年增長迅速，比如智能秤、智能血壓計、智能體溫計等。這一類智能硬體大多處於分別自由發展狀態，沒有形成統一的數據系統及明確的用戶價值體系。即使有數據云端存儲，也僅是簡單的呈現，且不同系統間數據大多各自成為割裂的孤島，難以形成覆蓋不同年齡層、不同體征的完整數據模型系統。從整個醫療健康體系高度來看，不受統一約束的數據，難以提供持續有效的更深層次的價值支撐。

遠程醫療是代表先進的模式，探索的腳步不會停止，現有的遠程醫療模式也會不斷經受考驗更迭。隨著智能穿戴、人工智慧、個人數據服務等科技的發展，我們現在已經看到了另一種遠程醫療模式正從概念走進現實，或許叫智慧醫療更加合適。

智慧醫療將充分激發分級診療的優勢，有效緩解醫患衝突。在智慧醫療體系中，個體將可以及時了解自己的健康狀態趨勢，從基層醫療機構到三甲醫院將各自發揮最適合的健康維護作用。一切都圍繞個人健康服務發揮作用，其中最核心的個人行為與健康數據服務系統（PMPD系統），由智能硬體終端、人機交互及雲端數據服務等三大部分組成。三大組成部分，在受規範約束的前提下，又自成系統，每個組成部分都保持服務介面開放狀態。在符合規範且用戶價值一致的前提下，一切能提供有效健康數據採集的終端都可以接入系統，一切能提供有效人機交互的平台都可以接入系統，一切能提供專業健康數據分析反饋服務的數據云端都可接入系統。

隨著物聯網技術快速發展，現有醫療設備升級及未來新型醫療設備數據聯網將會成為普遍，這些設備都將以智能硬體終端形式發揮作用。在整個系統中，個人健康原始數據由智能硬體終端採集，然後上傳到人機交互平台，再上傳到專業的數據分析伺服器。數據分析結果，又通過人機交互平台呈現，幫助用戶了解自身的健康狀態或變化趨勢。根據不同的健康狀態或變化趨勢，按照輕重緩急提供健康意見，並與不同層級的醫療機構對接。為亞健康狀態的個體提供疾病預防的意見，及預防機構對接路徑；為小病輕傷個體提供護理意見，及基層護理診療機構對接路徑；為急病專病個體提供診療意見，及專項診療機構對接路徑；為大病綜合病個體提供診療意見，及綜合醫院對接路徑；最終達到分級診療，讓不同層級醫療資源充分發揮各自優勢價值，緩解醫療資源分配不均造成的醫患衝突。在這一大健康的醫療模式中，診斷及藥品使用相對獨立運作，醫護人員通過技術與服務水準體現自己的價值，所有的機構與人員回歸到各自本職。

智慧醫療發揮價值的基礎是信任，而信任來自數據對健康狀態及趨勢判斷的可靠性，以及資源分配的合理性。基於個人行為與健康數據服務的共同用戶價值，智能硬體終端、人機交互平台及數據服務雲平台的發展，將推進智慧醫療模式的發展、成熟與完善。相關領域的科技發展已是大勢所趨，新型的智慧醫療正在路上，發展成熟速度將受到政府政策、資本投入及各方醫療資源合作態度的影響。

智慧醫療乃大勢所趨，各方還需努力。