汪長嶺,沈華強,蘇鈺,毛靖寧,朱興喜,劉鐵兵
南京軍區南京總醫院 a.醫學工程科;b.普通外科,江蘇 南京 210002
醫學工程與信息技術推動下的醫療衛生改革模式轉變
汪長嶺a,沈華強a,蘇鈺b,毛靖寧a,朱興喜a,劉鐵兵a
南京軍區南京總醫院 a.醫學工程科;b.普通外科,江蘇 南京 210002
本文探討了發達國家醫療衛生改革模式,并結合我國現狀進行了分析,提出了我國醫療衛生事業未來的發展是要建立在網絡和信息技術發展的基礎上,在醫學工程的推動下,利用云計算和大數據技術建立起個性化、可預測、預防性的醫療服務體系。
醫學工程;醫學信息技術;大數據;可穿戴式傳感器;醫療衛生改革
我國的醫療衛生改革是隨著改革開放同步起步的,三十余年來已取得了舉世矚目的成就:人民健康水平不斷提高,期望壽命不斷提升,衛生資源迅速增長,基本建立起遍及城鄉的醫療衛生服務體系,初步建立了城鎮職工醫療保險制度,開展了新型農村合作醫療制度試點,并且在重大傳染病防治取得了明顯進展。然而隨著社會人口結構的變化、老齡化程度的提高將引致醫療衛生服務需求的變化,從而影響醫療衛生支出,并成為醫療衛生體制的一大挑戰。工業化、城鎮化、疾病譜改變以及生態環境的變化,給居民健康帶來新的嚴峻挑戰。同時,隨著經濟的發展和人民生活水平的不斷提高,人民群眾對醫療衛生服務將提出更高要求。
深化醫療衛生改革是解決這一矛盾唯一途徑,推行以電子病歷為基礎,施行移動醫療、主動醫療、預防性醫療,以病人為中心,以證據為基礎,專注于改善生活質量的醫療服務模式。而信息技術、網絡和生物醫學工程技術的發展為正為這場醫療衛生改革奠定了基礎,特別是傳感器技術,云計算、大數據技術,機器學習技術等[1-3]。
很多發達國家醫療支出占國內生產總值(GDP)很大一部分,而美國則是更大幅度超過世界其他國家的人均醫療支出。2010年[4],美國GDP的16.2%(2.6萬億美元)用于醫療,人均超過8000美元,這是不少工業化國家的2~3倍。預計醫療衛生成本將繼續上升,美國主要實施的醫療保健計劃,可以預見醫療保險到2024年將破產。盡管如此,美國在預期壽命、嬰兒死亡率、單位投資的醫生人數等關鍵醫療指標方面都不盡如人意。
當前美國的醫療系統只是鼓勵提供更多的看護服務,談不上提供高質量的醫療保健服務, 缺乏一致的標準,缺乏對健康服務的監督。缺乏統一、相互協作的電子健康記錄(EHRs),導致重復醫療服務或檢查,并增加了錯誤和舞弊的機會。許多醫療流程和系統效率非常低下,包括等待時間長、人員成本、低效率的供應鏈[5]。
雖然發明和應用先進治療儀器和治療方法可以提高醫療水平,但這些基于先進儀器和技術的醫療服務往往抬高醫院的成本,而且一些正在試驗中的高花費技術,并不一定能帶來好的療效。 老年人口的快速增長導致了醫療費用成指數增長,同時嬰兒出生率的大幅下降,最終的結果是受贍養比率的增長,這種現象稱為“銀發海嘯”。隨著年齡的增長,這種老齡化人口的影響進一步放大,會造成慢性疾病如阿爾茨海默氏癥、心臟衰竭等的患病率的增加,個人自理能力的下降。
未來醫療健康需要進行模式轉變,以預測、預防、個性化、參與式為特點。
首先,建立個性化和以病人為中心的醫療模式,其難點在于個體差異,應該綜合考慮從基因組成到生理狀況,以及他們的經歷,教育,和社會經濟地位等因素,病人的喜好、價值觀等將很大程度上決定什么是對他們合適的醫療健康服務,因此,首先是在服務之前先獲得病人認可。
其次,建立以證據為中心的醫療模式。以往,絕大多數醫療決策是主觀的,受個人臨床醫生的經驗影響,醫生不僅要治療病人,還要保持醫學知識增長,據統計,平均約需要17年才能成為一個稱職的醫生。 “醫療健康機器學習系統”的建立可能會顯著縮短這一時間,采用大數據技術,可以根據目前的循證醫學的知識支持,提供即時準確的診斷結果,提供相似病人的治療建議。
主動和預防性的醫療模式要求未來醫療和藥品不僅要關注治療疾病,而且要預防疾病??梢酝ㄟ^移動通信網絡,實現慢性疾病生命體征變化監測,交互式輔導,生活方式管理等。
注重質量和過程優化的醫療模式。通過優化流程、工作流和通信可以降低醫療事故。通過連續監測質量指標,在醫療服務低于預期時,允許患者和服務商比較醫療保健的質量進行選擇和干預,質量控制將減少病人的傷害,獲得最好的醫療結果,并為獎勵高水平、協調的健康服務提供依據。
以往醫療衛生事業的發展改革主要是依靠應用先進的技術,如發展成像技術、研發醫療設備、生物傳感器,生物化學療法等。 如磁共振成像技術成像(MRI),正電子發射斷層掃描(PET),軸向計算層析成象技術(CAT)提供了包含詳細內部結構和功能的醫學影像[6]。脈搏血氧儀、心電圖和腦電圖可以評估和監控的人們的生理狀態[7]。應用腹腔鏡和手術機器人實現手術的微創化,從而減少病人恢復時間[8-9]。應用先進的 手術模擬系統,可以預演手術過程并采取優化措施來提高手術的安全性[10]。
盡管這種以技術革新為核心的醫療改革已取得了重大的成功,但仍存在著幾個問題。首先,雖然醫學影像和傳感器的發展有助于診斷,但這些方法也可能導致輻射、藥物副作用以及不必要的檢查和醫療流程,即過度醫療的發生。例如,植入除顫器可以避免心律失常帶來的危險,但同時其高昂的醫療成本風險,據調查研究美國有22.5%的除顫器植入是不必要的。其次,目前的醫療手段重點是表征疾病狀態,而不是維護和改善健康狀況。因此,臨床醫生不能掌握病人以往的健康狀況,從而導致不必要的檢查和治療以及對檢查結果的誤讀。僅憑單次的檢查診斷,并不能描述病人的實際情況,從而帶來較大機率的誤診。最后,臨床工作流程缺乏一個量化、面向流程、可預測的模型。
由于計算機模型可以用于優化測試,提高統計推斷的效率,應用現有的網絡及信息技術解決可以上述的問題。盡管我們還需要不斷革新我們的醫療設備和醫療技術,但更重要的是綜合考慮社會、環境、行為等因素,可以使疾病早期診斷、慢性病的治療、健康維護得以實現。
健康數據的獲取可通過嵌入式或可穿戴式傳感器和傳感系統,包括心電傳感器、脈搏血氧、射頻識別、加速度計等,以及一些生化傳感器。傳感器的微型化和小型化的是大勢所趨,微型化的傳感器可以在不影響人們正常生活的情況下收集相關數據。此外,可穿戴傳感器需要設計美觀,也面臨著電源設計和管理問題。當前的智能手機可以作為平臺為授權病人提供應用程序和傳感器終端服務,使得健康服務隨身攜帶。
傳感器采集的數據單獨看來并沒有準確的意義,必須通過建立模型將這些測量數據與臨床變量建立聯系。例如,血壓數據與整體的心輸出量有關,病人的體重可能反映水潴留問題,前列腺特異抗原(PSA)水平反映了罹患前列腺癌或前列腺炎的可能性。通常采用基于關聯或分類的模型:通過大規模的試驗建立常模,而將疾病的值定義在標準范圍之外。雖然這種方法有效,但基于流程的模型是更有為效的。因此,建立現象的歸納計算模型和預測模型,確定現象與測量數據的關系,是評估分析和推理的關鍵。
未來醫療是建立在網絡和信息技術發展的基礎上,利用云計算和大數據技術建立起個性化、可預測、預防性的醫療服務體系。使用計算模型診斷,可以幫助醫生篩選有用的病人信息。通過對健康狀況的實時監測,并利用復雜的計算模型,實現對早期不良信號的檢測和個性化定制治療方案。
受以往科技水平的限制,當前的國內的衛生信息基礎設施是相互獨立和不完整的。醫療機構和個人可以訪問系統中部分患者信息,比如醫保信息可以在各個平臺之間共享。然而,大部分的數據類型沒有所需的標準語法和語義互操作性,也沒有嚴格執行國際標準。此外,盡管數據的共享可以減少重復昂貴的檢查和醫療流程,提高臨床診斷水平,但目前醫療機構的相互競爭很大程度上阻礙了信息的共享。國家發展和激勵使用醫療衛生信息技術,如電子病歷的使用急劇上漲,但醫療檢查信息互認和共享還是非常局限的。
網絡技術和信息基礎設施發展,臨床數據和行為數據的有效采集,使得以我們有充足的個體或群體數據來實現以證據為基礎、以病人為中心的前瞻性醫療決策。在個人層面上,通過分布式的床邊系統進行檢測,實現醫院、診所、工作場所和家庭的數據無縫對接。個性化地使用這些數據,將使病人能夠最大程度控制自己的醫療決策,提高個人生活品質。 通過對大量數據的融合而獲取的信息,可以用來檢測健康狀況的緩慢變化或者流行病的發展程度。例如可以在流行病爆發之前,迅速做出干預處理。同樣,通過自動的、復雜的數據分析,可以客觀地研究新藥或醫療流程的副作用,而不是依靠主觀且耗時的報告。對基因型和表現型的研究,可以優化特定疾病的治療方案,或提前建議易患人群預防疾病的發生。如果要在全國范圍內推廣,就必須改進分析方法,制定統一的數據標準,建立數據聚合和共享的基礎設施,并同時保護個人隱私和安全。
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Health Reform Model Driven by Medical Engineering and Information Technology
This article explores the health reform mode of developed countries. Combined with the present situation in our country, the author puts forward that the future development of our health reform is a personalized, predictable and preventative service system, which is based on the internet and information technology development, driven by medical engineering, and makes use of cloud computing and big data.
medical engineering; medical information technology; big data; wearable sensor; health reform
WANG Chang-linga, SHEN Hua-qianga, Su-yub, Mao Jing-ninga, Zhu Xing-xia, Liu Tie-binga
a. Department of Medical Engineering; b. Department of General Surgery, Nanjing General Hospital of Nanjing Military Command, Nanjing Jiangsu 210002, China
R197.1
C
10.3969/j.issn.1674-1633.2016.12.048
1674-1633(2016)12-0164-02
2015-06-24
2015-08-03
劉鐵兵,高級工程師。
通訊作者郵箱:njbull@163.com