互联网医疗丨研究报告
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未来趋势:从技术角度考虑,未来大数据AI将更多融合入互联网医疗诊后,制定的标准化制度将辅助临床及管理决策。从行业融合角度考虑,医康与康养将更加深度融合,并在未来将有很大概率在全国范围内推动并实行。
中国互联网医疗发展阶段概述
从以诊断治疗为中心,到以关注全生命周期健康为中心
自互联网技术不断进步以来,远程医疗逐渐互联网化,互联网医疗不断取得新的进展。2012年以来,在新医改的冲击下,医院与互联网医疗公司合作,大力开展信息化工作,不断优化看病流程,基于PC端开展在线预约、挂号、咨询等服务。2015年以来,随着移动互联网的普及,移动智能设备使简单的医疗服务如线上问诊等成为可能,但整体仍是以诊断治疗为中心。直至近一年来,互联网医疗开始将目光投向全生命周期的健康管理,通过协调平台与医生团队,将服务范围从单纯医疗延伸至全健康流程,提供慢病管理、院外护理、院外康复照护等,构建真正以居民健康为中心的服务闭环。
互联网医疗诊后定义
场景包含院内外,内容包含从治疗到康复的全生命管理流程
从治疗到康复的流程一直以来就是医疗的重点内容。每种疾病在经过治疗后,预后、并发症、生存周期等都需要继续了解和关注,治疗带给患者的利弊,也需要长久的随访。但一直以来,线下诊后面临诸多难题如:1)由于患者依从性差造成的复诊难题;2)传统模式下患者的长期随访和指导治疗在目前的医疗体系中很难实现;3)患者因药就医、用药指导等难题。互联网技术赋能的医疗诊后行业作为一个独立赛道,可以协助线下传统模式在院内的信息共享,院外的处方外延、复诊管理及诊后照护等方面不断拓展创新,帮助解决应对线下诊后管理日渐突出的现实问题。
中国互联网医疗诊后必要性:医护资源
中国医护资源逐年攀升,但相比发达国家仍有一定差距
在政府大力推动下,我国医疗技术及医护资源逐年攀升。据艾瑞推算,至2019年千人医生数已达到2.4人,千人护士数已达到3.2人,虽然我国千人医生数已超过世界平均水平。然而中国整体医护资源相比其他发达国家仍有不小的差距,护士资源尤为紧缺。世界上大多数国家护士占总人口约5‰,而目前我国护士仅占总人口3‰左右。艾瑞认为,如果能在诊后院内阶段优化信息系统流程,并在诊后院外阶段通过互联网医疗平台增加医患交流的机会,将会有效提升医生护士的工作效率,并且互联网赋能医疗诊后也会促进医联体的建设,二者共同作用,将会使我国目前的医护资源得到最大化的利用。
中国互联网医疗诊后必要性:院内流转
中国平均住院日不断降低,仍需多途径增加医疗效率
在我国医护资源紧张的背景下,充分利用医疗资源,以最短时间、最佳质量、最少耗费,达到最优疗效成为我国医疗事业发展的方向。2015年至2019年以来,我国平均住院日不断下降,病床流转率增加。但仍要看到相比发达国家,中国医疗效率仍显不够。根据艾瑞估算,美国在近20年来医院总数减少约23%,病床数减少约39%,但平均住院日仍在不断下,相比而言中国在近20年来医院总数增加约86%,病床数增加约165%,因而目前美国医疗效率远高于中国。艾瑞认为,通过互联网医疗诊后的介入,将可使部分患者在院外进行疾病管理,进一步降低平均住院日并可有效提高医疗效率。
中国互联网医疗诊后必要性:节省成本
线上相比线下节省医疗成本,推动社会健康高效发展
相比线下医院的熙熙攘攘,线上医疗方式对患者就医体验有着较大的影响。线上诊疗的模式,尤其是在复诊及诊后阶段,可有效降低患者就医成本、照护成本、交通成本及时间成本。根据艾瑞测算,诊后阶段线上模式算上线上问诊、医药及医护到家的医疗服务成本,平均单人每次医疗成本仅395元。然而线下就医的模式平均成本则高达每人每次1,080元。相比而言使用互联网医疗诊后方式,能够节省更多医疗资源,提高全社会医疗效率,让饱受疾病困扰、有着诊后医护需求的人群能够得到更加有效的治疗和更舒心的就医体验,从而推动整个社会更加健康高效的发展。
中国互联网医疗诊后技术核心-平台搭建
平台搭建实现医疗资源共享,助推患者就医体验
互联网医疗诊后平台的搭建,可有效优化服务流程,减少原本臃肿的服务环节。平台搭建起到的良好效果包括:1)改变了传统医疗的工作方式,提高了医疗效率;2)能够对医疗成本做出合理估算及有效管理,节约并充分利用了医疗资源;3)加强了过程控制,有效提高了医疗以及护理过程的环节控制,一旦发现问题可提早处理,将事后管理变为事前管理;4)网络采集数据可提高采集率及信息分析水平,提高了整体的保障服务能力,实现了卫生资源的共享;5)强化医院自动化管理,助推患者良好的就医体验。
中国互联网医疗诊后技术核心-知识图谱
依据知识图谱构建标准化程序,为智慧医疗提供解决方案
目前的知识图谱构建主要是从医疗大数据或标准指南中拆解分析得到。分析的过程包括构建、规范化、存储、管理和挖掘,通过对比真实世界数据与知识图谱,可有效提高医疗效率,减少医疗不良事件的发生。国内外典型的诊后知识图谱包括为糖尿病患者提供计算机化临床决策支持的DKG图谱;融合了包括CCC、NNN、interRAI等国际护理标准知识库,形成的智慧护理标准化程序的PIO图谱;用于预测未知的药物不良反应的ADR图谱;用于儿科疾病预测的儿科混合知识图谱等。