「CHC2018」胡盛壽:邁向新時代,建設學習型醫療體系

「CHC2018」胡盛寿:迈向新时代,建设学习型医疗体系

8月3日上午,2018中國心臟大會(CHC)暨2018國際冠心病大會(ICC)暨第三屆中國血管大會(CVC)在國家會議中心隆重開幕。在開幕儀式上,大會主席、中國醫學科學院阜外醫院胡盛壽院士發表主旨演講,闡述了新時代下建設學習型醫療體系的意義及實現途徑。

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胡盛壽院士發表主旨演講。

一. 對我國心血管病防治能力的基本判斷:成就與挑戰

胡盛壽院士首先說明,過去30年,我國疾病防治的發展成就舉世矚目。從1990年至2016年,我國的醫療可及性和質量指數進步幅度位列中等收入國家的首位。近10年來,我國每年心外科手術量從8萬增至21萬,77家主要心臟中心的CABG院內死亡率降至2.2%,與美國不相上下。

然而,未來30年,我國的醫務工作者準備好了嗎?隨著人口老齡化加劇、不良生活方式流行,以及危險因素控制不佳等因素的影響,我國心血管疾病的負擔將持續加重。然而,我們面臨的嚴峻現實是,醫療資源配置亟待優化,地區分佈不均衡,體系協調不合理,大醫院“人滿為患”,基層醫院“門可羅雀”。

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同時,我國醫療資源的使用效率亟待提升。例如,醫生普遍高估冠脈狹窄情況,較美國更為突出,擇期冠脈介入治療存在過度使用情況。相反,降壓藥物的使用不合理,僅11%的高血壓處方中使用了高臨床價值藥物,高價藥物的使用更廣。

此外,單純依賴投入驅動的發展模式無法持續。以美國為例,醫療花費激增,但健康水平提升緩慢,浪費嚴重,發達國家的“經驗”值得我國思考。

因此,“提質增效”正成為醫改的新主題。2016年8月全國衛生與健康大會強調,要提供優質高效的醫療服務,即完善醫療衛生服務體系,創新醫療衛生服務供給模式,提升醫療服務水平和質量。在這種情況下,專業機構和人員的使命擔當是什麼?是建設學習型醫療體系,即專業機構和人員的“自省”能力建設。

二. 專業機構和人員的使命擔當:建設學習型醫療體系

(一)為什麼需要建設學習型醫療體系?

胡盛壽院士指出,建設學習型醫療體系,目的是提升研究能力,持續改進醫療服務質量。我國提質增效亟待解決的一個問題是無據可依。例如,我國指南依賴專家意見或證據“進口”。我國心血管病領域的專家共識數量是指南的十多倍,只有25%的推薦是基於A級證據,僅有1.5%的推薦有包括國人的大規模RCT數據支持。

我國提質增效亟待解決的另一個問題是有據不依。例如,2005年COMMIT/CCS-2研究證明β受體阻滯劑在心梗患者中的療效,證據充分。但是,2001年至2011年,β受體阻滯劑在我國的使用仍然很不理想:使用率約50%,且使用不規範,療效不明顯。

值得一提的是,研究能力成為關鍵掣肘。我國醫療質量監控不足,反饋滯後。儘管醫療投入巨大,但患者獲益程度亟待提升。例如,急性心梗診療結果十年無改善,治療不規範、錯誤使用的現象普遍。另外,信息化體系沒有發揮支撐作用,醫院、醫護人員無法及時獲得醫療質量的信息反饋。

(二)什麼是學習型醫療體系?

美國醫學研究所認為,學習型醫療體系從設計之初,就是為了讓每一位醫生和患者的決策能獲得並應用最佳的證據,推動在診療過程中不斷髮現新知識,並使得醫療服務能夠持續創新、改善質量、確保安全、追求價值。

學習型醫療體系具有以下基本特徵:(1)立足實踐,(2)全面收集,(3)針對反饋,(4)快速迭代,(5)集體智慧,(6),技術支撐。

1. 立足實踐

研究的價值,首先在於找到實踐中的“科學問題”。立足實踐包含三方面的含義:(1)研究問題來自於實踐需求,(2)研究數據基於實踐工作,(3)結果解釋充分考慮實踐環境。

2. 全面收集

全面收集數據,就要整合多源異構行政數據的全人群監測,圍繞個體患者進行全方位全週期的追蹤。例如,HQMS病案首頁要包含主要診斷、合併症、人口學特徵,以及院內治療結局和花費等數據。

3. 針對反饋

針對反饋的含義是,以“反饋”推動“反思”,以“針對”指導“應對”。在疾病管理中,納入關鍵指標,突出每家單位的個性。

4. 快速迭代

每一天的決策,因為有對前一天實踐分析產生證據而更加合理。

5. 集體智慧

每一位醫生,因為能獲得將所有醫生實踐彙集的經驗而更加明智。

6. 技術支撐

基於大數據、互聯網、雲計算和人工智能的數據驅動,將為建設學習型醫療體系提供技術支撐。

(三)如何建設和應用學習型醫療體系?

從醫院層面講,建設學習型醫療體系,醫療品質要“以數據說話”,全面提升醫療質量和服務能力。例如,阜外醫療信息化平臺2.0版較1.0版有了較大改進,具有自主分析、深度學習、自我糾錯的特點。系統提取數據,經過智能分析、自我糾錯,可以實時提醒,實現電子病歷智能化質控。平臺升級後,誤診率、漏診率明顯降低,病歷合格率從27%提升至72%。

臨床診療要“用數據支持”,深入挖掘規範化和個體化診療證據。大數據加人工智能輔助決策工具,滿足醫院和基礎醫生的需要。

解決遠程會診“可持續改進”、“可自我提升”的問題,要創新專科協作,促進應用推廣效率。創新醫聯體,建立覆蓋廣、拓展快、扁平化、交互式、縱橫交織、不依賴專家投入的網絡,拓展覆蓋範圍和合作層次。

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2. 社區層面

社區是我國醫療的基礎單位,在社區層面如何建設和應用學習型醫療體系?以我國基層高血壓管理為例,之前國家衛計委特設立基層高血壓管理辦公室,推動全國“五統一”,即高血壓管理統一、工作績效考核統一、民眾健康宣教關鍵知識點統一、醫生培訓認證統一、質量考評體系統一。

而提高基層能力和質量的核心策略在於臨床指南制訂、人員培訓考核認證、診療數據收集分析、質量評價反饋這四個方面。其關鍵環節包括:依託互聯網的全國基層醫生培訓認證、基層高血壓管理門診實時記錄上傳、面向不同需求的針對分析和定期報告。每日分析、每季度提供面向各級政府、機構管理者和醫生的績效評價報告,致力於解決有據不依、無據可依的現狀。

以基層高血壓管理為例,一項針對學習型輔助決策工具的RCT,將獲得傳統RCT無法提供的證據。而且,工具將隨著證據的積累而持續更新,給出更合理的用藥建議。

在演講的最後,胡盛壽院士總結說,對於中國這樣一個發展中的人口大國,面對醫療資源絕對不足與醫療配置相對不合理並存的現狀,為提升醫療服務質量和資源利用效率,建立學習型醫療體系是我們“理性和有必要”的選擇。

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編輯 王雪萍┆美編 柴明霞┆製版 潘歡


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