今天小編分享的互聯網經驗：香港醫院管理局蔡陽：醫療數字化轉型的關鍵是打造整合兩側的基本底座，歡迎閲讀。
9 月 11 日 -14 日，由钛媒體與 ITValue 共同主辦的 2024 ITValue Summit 數字價值年會在三亞舉行。此次峰會主題為 "Ready For AI"，交流經驗教訓，交叉行業思考，推動創新交易，以創新場景為基礎，共同探索 AI 驅動下數字經濟時代的全新機遇，共同打造一場數字經濟時代的 AI 創新探索盛宴。
大會上，香港醫院管理局 CIO 蔡陽以 " 醫療數字化轉型的挑戰與實踐 " 為主題進行了分享，并介紹了目前正在運行的三種醫療體系——全民福利公費醫療體系、市場化醫療體系、社會醫療保障體系。
他指出，三種醫療體系各有利弊，中國當前正逐漸過渡到社會醫療保障體系。
" 我們國家醫療改革的發展，從需求側出發，是看病難問題，從供給側出發，是看病貴問題。" 蔡陽説：" 醫療數字化轉型的關鍵是打造全國性整合需求側和供給側服務的基本底座。"
他指出，我們國家未來的數字化底座打造，首先要下移。在需求側，下移全民健康數據平台，實現全國 3.6 萬家醫院和 7 萬家衞生院電子病歷數據實時互通，這可以參考中國民航的統一數據底座 " 中國航信 "；在供給側，下移各城市互聯網總醫院平台，打通并整合各大醫院和衞生院之間的服務產品和流程，這可以參考攜程網整合國内外航司，酒店和十幾萬家旅行社的基層網絡的做法。
蔡陽分享了香港在醫療數字化轉型方面的實踐和經驗，其中，由特區政府和醫務衞生局建立的 " 醫鍵通 +" 醫療數字底座，整合了公立醫院、私立醫院和基層醫療服務機構，推動了醫療服務模式轉型。
香港醫院管理局 CIO 蔡陽
以下為蔡陽演講内容，經钛媒體整理：
今天要大家要分享的是數字化轉型中對所有人關系最大，也最復雜的行業——醫療衞生行業的數字化轉型。
随着人民壽命的增長，中國與世界各國一樣，正在通過不斷整合醫療資源來滿足全社會對于醫療的爆發性需求。
醫療發展的瓶頸與挑戰
我們今天讨論的第一部分是怎麼通過數字化轉型解決醫改中的瓶頸問題，同時我們通過香港醫療數字化改革作為例子來説明。
在聯合國登記的 230 多個國家和地區中，大致運行着三種醫療體系。
第一種是全民福利公費醫療體系，由政府的公立醫院服務大多數民眾，但是由于免費，就會造成需求的高企，為解決這個問題，政府鼓勵私立醫院為負擔得起的患者提供自費高級次的醫療服務。這個體系中醫療衞生支出的比例比較低，占 GDP 的 5% 到 8%，比如英聯邦國家和中國香港。
第二種是市場化醫療體系，把醫療服務全上市場化運作，大家一起通過醫療來賺錢，由居民自費或者商業保險支付，最典型的是美國，目前的醫療支出約占 GDP 的 17%。
第三種是社會醫療保障體系，由職工所在的企業或者社會來購買醫療保險，典型的是德國、法國和日本。
我們國家在 1979 年以前，國家财政非常弱小，只能對小部分城市居民提供公費醫療服務，農村居民幾乎是自費。由于城市人口增長，國家财政無法負擔得起公費醫療，不得已探索市場化路徑。随着國家财政實力增強，現在逐漸走向了社會化醫療保障體系。
目前這三種體系各有好壞。 全民醫療體系雖然公平性高，但是财政全部由政府單方面投入，所以患者的等待時間非常長，體驗不好；市場化醫療體系的社會醫療總成本很高，但是行業上下遊研發資金充沛，可以説 80% 的醫療創新都在美國；社會醫療保障體系盡管兼顧了效率和公平，但社會醫療費用增長很快，而且資源分布不均，大家對此理解很深，人人都在去往大三甲醫院。
需要強調的是，這三種模式中，只有在全民服務的醫療體系中，醫院之間是合作關系，第二種和第三種體系，醫院之間是競争關系，會不可避免地造成患者在各個醫院中重復檢查，帶來資源浪費。
在不考慮醫療保險的情況下，患者在香港做一個闌尾炎手術，香港公立醫院收費大概是 500 元港币，中國是 7557 元人民币，美國是 8500 美元，美國的手術費用非常昂貴。
而且這三種體系都不可持續，有三方面原因，第一是眾所周知的老齡化，很快我們每 4 個人中就有 1 位 60 歲以上的老人，二是老齡化帶來對醫療的嚴重依賴性，香港 80 歲老人對病床的需求是 60 歲老人的 14 倍，三是我國高速增長的慢性病人口，現在已有近 6 億人已經或正在發展成為慢性病人群。
所有這些會進一步加劇醫療體系的供需失衡、影響财政的持續性發展。
醫療數字化轉型的關鍵底座
第二部分是醫療改革中數字化轉型的關鍵是什麼？
首先對于我們國家醫療改革的發展，從需求側出發，是看病難問題，從供給側出發，是看病貴問題。
解決看病難問題，要通過一系列的改革措施和數字化技術，讓數據多走路，讓患者少跑路，目标是構建全人群、全生命周期的醫療服務體系；解決看病貴問題，要打造從醫療到醫藥再到醫保的三醫聯動，主要目标是降低醫療成本。
所以，醫療數字化轉型的關鍵是打造全國性整合需求側和供給側服務的基本底座。
目前，我們已經擁有了貫通全國和所有省市的全民信息平台，這個算不算必要的數據底座？我的回答是，能算，但不全算。因為當前的平台是從管控切入，實現了國家和省市級數據化，解決了統計和管理的問題。
舉例來説， 2023 年中國平均的住院費用是 10315 元，門診的平均費用是 361 元，平均的住院日是 8.8 天，但是各個醫院之間信息系統各自為政，沒有辦法将患者數據實時準确地結合，無法建立真正的數字化底座。
國家批準的 3000 家互聯網醫院算不算供給側服務整合平台？我認為不是，因為互聯網醫院只是解決了數字化服務入口的問題，很多地方解決了需求側網上就醫的問題，但不能在供給側整合各大醫院的内部的醫療資源。
未來，我們國家的數字化底座應該怎麼建設？我的建議是 " 下移 "。
在需求側，下移全民健康數據平台，實現全國 3.6 萬家醫院和 7 萬家衞生院電子病歷數據實時互通。這部分可以參考中國民航的統一數據底座 " 中國航信 "，建立 " 中國醫療數據公司 "，實現所有國民數據的實時管理。
雖然國内不同航空公司有各自的產品和客户，存在激烈的市場化競争，但是，他們的數據是建立在國資委下屬的中國航信統一的數字底座之上。有了這樣的數字底座，我們的臨床數據就可以開放給更多的醫療機構去支持創新，包括診斷醫療和新藥研發。而且，患者的行為數據也可以開放給互聯網企業，從而開發生活飲食、慢病管理等健康產品。
在供給側，下移各城市互聯網總醫院平台。現在中國的每個城市都有互聯網總醫院，要打通并整合各大醫院和衞生院之間的服務產品和服務流程。這部分可參考攜程網，他們建立的基層網絡整合了國内外六十萬家酒店、十幾萬家旅行社的產品和服務，他們實現了标準化服務和差異化競争并存，其中的服務就包括線上線下的全方位基層服務。
香港醫療數字化轉型的實踐與經驗
第三個部分，香港在醫療數字化轉型的實踐和經驗。
香港和内地差不多，面臨着公立醫院資源短缺、服務不足、人口老齡化等問題。香港的解決思路包括兩個方面。
政府層面由特區政府醫務衞生局牽頭建立 " 醫鍵通 +" 醫療數字底座，整合了公立醫院、私立醫院和基層醫療服務機構，推動了整體醫療創新。
香港的數字底座叫醫健通 +，自 2016 年開始運營，有兩個發展階段。第一個階段解決了需求端數據底座的問題，整合了香港市民側的電子病歷數據，到 2023 年，有 85% 的香港市民登記了醫健通。在這個基礎上，我們未來幾年，準備打造供給側整合全社會醫療服務的數字底座。
接下來有三個案例分享。
首先，醫健通 + 整合了全港市民的終身醫療需求，實現了統一電子病歷、統一治理、統一平台、統一健康管理，香港市民可以在醫健通聯網所有公立醫院、私立醫院和診所的服務商，實時地調用自己過去 30 年的電子病歷，無需重復檢查。今年開始，香港市民的病歷已經北上到大灣區，在指定 8 家醫院可以實時調用他們在香港過去 30 年的病歷 .
其次，醫健通 + 連接了香港各大私立醫院和基層醫療機構。在香港有 43 家公立醫院，13 家私立醫院和 4000 多個診所，在未來的幾年，醫健通準備打通全社會醫療服務，為香港市民提供一站式的标準化基層服務。
最後，醫健通 + 的底座可以協調需求側香港市民的健康管理和就醫服務流程。
比如醫健通 + 正在開發的用藥管理模塊，65 歲以上的香港市民平均有 2.5 個慢性病患者，就要看 2.5 個專科，患者有可能在多個專科甚至多個醫院開藥，造成多開處方、重復用藥或者忘記用某一種藥的情況。這個用藥管理模塊可以自動收集患者在各大醫療機構的電子處方，對藥物進行自動化的核對和管理，診斷病情和藥物敏感情況，并對過量用藥發出警告，最後實現用藥追蹤，真正實現以患者為中心。
政府層面之外是香港醫院管理局所在的醫院執行層面，通過數據和人工智能實現醫院服務模式的創新，主要的思路是以數據為抓手，打造人工智能產品，支持醫療服務的轉型，另外，開發相關的智慧產品。
需要強調的是，香港醫管局過去 30 年用的是自己開發的系統，到現在為止，所有的香港公立醫院用的是一套系統、一個數據庫。
我們在人工智能方面有非常切實、可落地的戰略。大模型方面采用開源模型開發自己的產品，自主開發會慢一點，但是因為先有問題再有方案落地會很快。運算方面，由于數據不能出醫管局，我們只能努力打造自己内部的計算平台。人才方面，醫療機構邀請大模型專家非常難，我們從 8 年前開始培養自己的人才，以數據為契機招募了很多大學的科技人才。
2016 年開始，醫管局打造了數據產品，以疾病專科和人群分類開設數據實驗室，邀請香港當地大學參與研發。
比較幸運的是，香港是中國唯一一個擁有 6 所全球 QS 排名前 100 大學的城市，所以我們的實驗室向大學開放，并已完成 71 個科研項目，擁有超過 450 個研究院，交付了 34 份很有分量的國際性研究報告。
除了科研，我們還利用醫管局數據自主開發大量覆蓋端到端的人工智能產品。
要強調的是，第一，我們開發速度要比外部 AI 企業慢半年到一年，但好處是我們先自己改變流程，然後落地實施；第二是我們開發的人工智能產品但凡一家醫院能用，那麼所有公立醫院都能用，所以，這是值得的。
我們的 AI 產品目前的現狀是，能做到人能做到的事情，還做不到人無法做到的事情。
關于深層次的人工智能，我們利用開源正在開發 30 多個產品，加速數字化轉型。由于現在開源模型的準确度在 60% 不高，我們是從下往上做，從内部協助醫護處理日常工作，逐漸提高臨床效率，最後才會到臨床環節。當今後準确率能達到 80%、90% 甚至更高，我們也會更有底氣去做 " 醫療數字人 "。
在數據驅動方面，醫管局按照航空公司、機場運行的理念開發了醫院指揮中心。
首先通過 IOT 實時追蹤病人和狀态，通過 AI 和一些規則的算法實現需求和供給的動态匹配，在這個理念指導下，我們開發了動态的床位管理中心、資源調配中心和臨床病人監控中心，實現了實時數據驅動管理決策。截至目前，醫管局的 18 家急診醫院已經部署了醫院指揮中心小程式。
其次，由于數據驅動和人工智能的廣泛實施，醫管局開發了大量醫院智慧產品，包括智慧診療、智慧醫院支持、智慧醫院管理、智慧設施、智慧員工五個方面，這些產品極大提升和改造了所有公立醫院的服務，今年我們所有 43 家醫院同時獲得國際醫療信息化最高等級第 7 級。
總結來説，第一方面，政府層面主要目标是醫療發展模式的轉型，技術路徑是通過發展醫健通 + 平台，打造兩個底座，一是醫療數字底座，二是服務整合底座，目的是整合公立醫院，私立醫院和基層醫療服務；第二方面，在醫院執行層面由香港醫管局通過醫院服務模式創新，技術路徑是發展數據化人工智能，通過數據驅動改造醫院的管理，并開發智慧醫院產品和更新醫院服務。
未來，中國和所有國家一樣，由于國民壽命的延長，醫療改革永遠是在路上，希望大家給予醫改和醫護人員更多支持，謝謝大家。
