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两院院士与300多位专家共话如何破解“看病难、看病贵”等问题——
人工智能赋能医疗健康
2018年12月26日  作者:王阳   编辑:chunchun   审核:刘纯  版面:A4

  在“互联网+”遍地开花、“人工智能”耳熟能详的今天,“看病难、看病贵”等问题并未明显缓解。医疗壁垒如何突破?人工智能是否能给医疗带来颠覆性改变?12月22日,由张江发展促进会等单位主办的第九届《康复·生命新知》医学高端论坛在沪举办。

  论坛的主题是“人工智能赋能医疗健康——痛点与对策的思辨与思变”。中国工程院院士陈香美、中国科学院院士陈凯先、浦东新区科技和经济委员会党组书记范金成、四川大学华西药学院教授武志昂,以及中国台湾、芬兰、法国、美国、澳大利亚的专家,围绕中国医疗痛点是什么及如何解决展开深入探讨,并介绍了世界现有的几种医疗模式,设想了中国未来医疗模式的发展方向。300多位来自全国各地的医生出席会议。

看病太容易导致看病难

  会议认为,在就医的整个流程中,存在至少7个环节:挂号、候诊、就诊、检查、处方、缴费、取药,其中最关键的点在于“就诊”环节,医生和病人担当“主角”。目前,虽然随着科技的提高,解决了挂号难、付费难、买药难,却无法撼动“医生-病人”这一关键节点。由此,看病难得不到根本解决,也就不足为奇。

  在中国的医疗体系中,存在十大利益相关方:医生、病人、医院、药监系统、政府医疗管理部门、医学会、生产企业、媒体、医保和商业保险公司,它们之间的关系并未理顺,以致无法拼起完整的医疗体系“版图”,有了问题只有相互推诿、互相埋怨:病人抱怨医生没耐心,医疗费用高;医生在一天天面对数不清的病人中,不但无法给予病人应有的关怀,还在透支着自己的健康,更甭提在病人离开医院后对其进行随访了;医院看上去人满为患,却有40%的病人其实不必到三甲医院就诊,占用了宝贵的卫生资源。因此,实际上是看病太容易导致看病难,最终导致十大相关方脱节。

  对现场300余位与会医生开展的调查显示:85%的被调查者认为看病难的主要原因是医疗模式欠佳,57%认为看病贵的主要原因是医疗资源使用不当。

国际关注智能疾病管理系统

  2017年,美国媒体上出现了这样一则报道:“Chinese arthritis patients decrease costs, delays with mobile app”(中国关节炎病人用一款移动APP让费用得以降低,病情得以延缓),而这只是一系列相关外媒报道中的一篇。事情起源于当年美国风湿病学会年会上中国医生的研究成果:通过使用名为“智能疾病管理系统-SSDM”即“风湿中心”的一款疾病管理APP,4000多位中国风湿病患者得以与医生互动,避免了往返于医院的奔波,使医疗成本降低了约268万元。同时,研究证据显示,在使用SSDM后,患者治疗的有效性和用药安全性也得到明显改善。由此,中国医生发出了振聋发聩的声音:疾病管理是良药,智能疾病管理优于良药。目前,已有超过10万病人通过SSDM获得医生指导,节约了600多万元医疗成本。

  SSDM通过让患者自己录入疾病相关信息,并将之同步给授权医生,建立起了医生和患者的跨时空联系,颠覆了传统的门诊就医模式。而且不同于其他在线咨询平台的是,SSDM上有完整的患者病历,包括实验室检查、用药方案及病情评估结果,主管医生会以此为依据,给患者提供科学建议。医生还能借助SSDM上的统计功能,发表学术论文、总结经验、提高医术。患者则成了医生的科研伙伴,疾病的主人,并能够得到医生的长期随访、指导。医患关系这个就诊中的关键点、这个十大关系中的重要节点,借由SSDM到达了前所未有的高度与和谐。

  相信随着医-患拼图的成功拼接,其他八大医疗体系相关方的拼图也会一一拼起,借鉴现在英联邦的全民免费医疗、德法日的国家医疗保险、我国台湾的全民健保及美国的多重医疗保障体系,创造出中国特有的全新模式。

  而且,随着数据科学和人工智能的渗透,SSDM现在已经实现了药物安全性的实时监测,以及联合用药安全性的预测;随着数据的积累、模型的建立、机器学习算法的不断更新,哪种治疗方案对一个病人更安全、更有效将可以像“天气预报”一样提前预测。

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