全生命周期健康管理是必然,那该如何落地呢?

顿雨婷 · 2020-08-13
​“新模式的推行,需要有对应的必要条件:技术环境的有力支持和生产要素的合理分配。”

突如其来的新冠肺炎疫情、新版《药品管理法》实施、新版《中国药典》出炉、首份以党中央国务院名义印发的医改文件出台、医保管理暂行办法发布、医保目录动态化调整、带量采购常态化运行……经济社会大环境、宏微观产业政策风云变幻,医药健康行业的市场格局正面临颠覆重构。

具体来看,线上业务,包括互联网医院和网上药店获得突破性发展;疫情下社会药房作为医药物资供给网点最多、可及性最强的窗口,作用凸显;仿制药市场份额下降明显;创新药审批和市场化提速,成为医药市场增长的核心动力;国家医保持续加强控费,促进商业保险成为第二支付手段的政策力度加大。

在今天开幕的健康产业生态大会西普会上,西普会大会主席、中康资讯总裁吴瀚如是表示。

中康资讯总裁吴瀚

健康需求“巨变”催生全生命周期健康管理体系

他认为,市场和国民健康需求巨变也升级了大众对构建一个效率更高、空间更大、更符合社会发展需求的新型健康服务体系的认知:那就是建立覆盖全人群的全生命周期健康管理体系。

其实,早在2016年,全生命周期健康就首次被提升到国家战略高度。同年,党中央、国务院印发的《“健康中国2030”规划纲要》明确提出,要立足全人群和全生命周期两个着力点,提供公平可及、系统连续的健康服务,实现更高水平的全民健康;2020年,国家也再次强调,要把全生命周期健康管理理念贯穿城市规划、建设、管理全过程各环节。 

吴瀚表示,全生命周期健康管理转变了既往的、在已经有痛苦感知后才给予实施干预即治疗的传统模式,未来将形成“监测与预防、诊断与治疗、康复与管理”。

与此同时,我们也应关注到,传统医学模式过度集中在治疗环节,导致社会综合成本高,个体生命质量低;从产业角度看,过度集中在治疗环节也会造成发展空间狭小,资源过度集中,低水平重复或高水平重复不断。 

他认为,相较来看,立足于全人群全生命周期的健康管理模式,是一种广覆盖、均衡化的健康干预和主动管理,除了能满足国民更高标准的健康需求外,也能促进生产要素在各个环节合理分配,拓宽健康产业发展空间。

关键在于技术环境支持与生产要素再分配

不过,吴瀚也指出,全生命周期健康管理模式的推行,也需要有良好的技术环境支持,特别是普惠的数字化技术底层,使持续监测、采集、留存人体生命体征数据,进行实时分析成为可能;另外,要使分散的资源和管理环节进行紧密连接,实施即时干预成为可能。

就技术基础而言,数字化时代能支持新模式的快速发展;至于生产要素合理分配,则取决于包括国家医保、商业保险和个人在内的支付方意愿。

吴瀚认为,医保改革的深入推进,从以治病为中心转向以健康为中心;消费者健康意识快速转变,个人支付意愿日益增强;商业保险覆盖率逐渐提升,商业保险的运营逻辑都为接受这种“新模式”创造了有利条件。

目前,我国健康支付结构中医保占比最高,他认为,医保改革特别是个人账户改革方向,将对资源有效分配产生导向性作用。

不过即便如此,实现全生命周期健康管理依然任重道远,除了要针对不同时期不同人群不同健康需求的服务对象提供全周期有专业有温度的健康管理服务外,更少不了创新技术的支持。

还存在哪些问题?

中康资讯社会医疗事业部副总经理兼AI实验室负责人唐珂轲介绍,随着医疗技术相关的发展使医疗服务的质量、效率和可及性不断地提高,原本的高精尖技术随着成本不断降低后,就会走向社会化、大众化、轻量化,原本专业化的医疗服务也将走向零售市场。

中康资讯社会医疗事业部副总经理兼AI实验室负责人唐珂轲

正是由于消费属性的增强,市场化产品也越来越多、领域越来越细分,产品丰富意味着从出生到临终的完整生命周期的精细化管理均得到了支撑。

目前母婴市场、老年康复市场就是一个例子,同时在每一个阶段都有疾病健康的小循环:从疾病的预防到疾病预测的风险预警、到治疗、康复、疾病管理最后回归健康,并通过有规律地与医养机构互动达到延长预期寿命的效果。

不过,消费者面对琳琅满目的医疗服务供给商,也缺乏有利的决策支持,同时供给商之间也缺乏有利的数据连接,医疗服务环节不连续就是典型的问题。譬如基因测序发现疾病风险后,监测、预防、管理环节却是缺失的,这就是诊断与治疗的割裂。

同时,每个服务环节也有极大的改善空间。譬如健康体检,数据的监测及时性非常差、预测的时间窗非常长、对个体的准确率预测非常低;同时,在治疗领域,也缺乏有效的分诊与治疗前会诊等等。

以数字医疗技术做突破口

针对这些问题,唐珂轲强调,能力不足只是少数挑战之一,还有更多其他的改进空间。他认为,目前比较理想的方式是在生物、心理、社会、医学模式上加上数字化技术,具体如下:

  • 首先,利用数据与数字医疗技术做全新的医疗模式创新,同时需要完整的全生命周期健康管理技术方案;

  • 第二,对全生命周期的数据加以挖掘与利用,进行完整数据融合与治理;

  • 第三,采用循证医学知识与机器学习算法支撑每个场景的产业升级。(譬如利用临床路径去支持降低问诊与提高治疗的有效性、通过数字健康处方使用户的依从性更高、通过对临床与支付数据的分析找到对患者更经济有效的治疗方案、通过社交网络数据极早发现患者心理问题进行极早干预,等等)。

现如今,行业已能通过全生命周期健康管理技术支持体系去突破现有的一些医学难题。

首先,较典型的是数字疗法。譬如对哮喘的治疗,它的发作很多时候是心理因素,数字疗法就是将手机软件和APP作为主要干预方式,它经过了临床试验的验证也经过监管机构的审批。通过这个数字疗法,患者平均用药使用率可下降75%。

纵观整个行业,数字疗法也在大规模地被研发中。

据思宇医疗器械统计,Happify Health与制药巨头赛诺菲达成合作,探索数字疗法在抑郁症中的应用;日本大冢制药与Click Therapeutics签订合作协议,针对重度抑郁症开发可商业应用的数字疗法;Pear Therapeutics公司与诺华制药公司旗下的Sandoz公司合作开发了一款名为reSET的应用程序——可为药物滥用症提供线上认知行为治疗,同时与弗吉尼亚大学合作,准备开发一种名为Somryst的治疗方法,用于精神分裂症、失眠和抑郁症等疾病;另外,Big Health公司于2019年2月发布了新的数字疗法产品Daylight,用于缓解焦虑,此前其另一款数字疗法产品Sleepio已证明可有效帮助提升睡眠质量。

其次,则是电子药物,它是一种小型可植入人体的设备,它通过编程的电刺激对神经信号传导进行调整,从而达到治疗部分疾病的效果。它本身也是利用疾病的特异性与疾病的全周期数据反过来采用数据去治疗疾病的一种方式,目前可专治一些传统治疗手法比较难治的疾病,譬如癫痫。

最后,目前的设备也非常多,此前它仅有数据监测的功能,但边缘计算就赋予这个设备相当于一个大脑,可实施预警且准确率在不断提高。

中康资讯的数字化实践样板

不过,唐珂轲也强调,支撑全生命周期健康管理的数字体系需要一个强大的底层架构。

以中康资讯为例,其人工智能实验室建立了从应用计算集群到高性能计算集群、再到数据集成多元应用数据的采集处理,并形成场景化的数据弧,并使数据弧与机器学习系统形成特定领域的数据库,如肿瘤专利数据库;在应用层,则利用逻辑与算法形成场景多样的认知服务。

据介绍,基于上述的底层架构,中康资讯已快速分析了数百样份医疗方案和遗传数据,可以寻找潜在的治疗靶点;基于底层框架,则可以知识图谱技术、数字化技术和生物学技术发展出各种应用,同时研发出智能互联网医院、智能门诊系统和智慧医院系统并应用到全生命周期管理的实验中。

“健康体检场景下,我们采用多模态数据分析,可以进行完整的个体疾病风险预测与疾病的列式预测,知识图谱结合深度学习,目前可以解析超过四千种的疾病;治疗场景下,能结合患者数据,对患者疾病的临床路径进行分析,为医生提供下一步的诊疗动作。”

此外,据唐珂轲介绍,中康资讯目前还提出了人口全生命周期管理集成平台的解决方案——从健康门户到覆盖基层诊疗机构、等级医院形成卫生网格化管理到互联网诊疗服务到社会药房,利用统一的数据底层与技术框架,使各项数据能充分的连接,让更多健康产业的主体得到决策支持。

不过他也表示,目前中康资讯只是在全生命周期健康管理的实践中完成了基础工作,在实践中仍将面对无数的挑战,比如社会方面的、经济方面的还有健康本身方面的,这仍需要不同的协同合作。

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