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医院和社区是建设学习型医疗体系的两个着力点

2018-12-22潘锋

中国当代医药 2018年33期
关键词:学习型教授医疗

潘锋

以“新时代、心征程—创新·转化·合作”为主题的中国心脏大会(CHC)2018 暨国际冠心病大会(ICC)2018 暨第三届中国血管大会(CVC)前不久在北京隆重开幕,大会由中华医学会、国家心血管病中心等联合主办,10 000多名国内外心血管病相关领域专家学者共同分享了当今心脏和血管疾病防治、护理与康复等方面的新知识、新发现,探讨了学科未来发展方向。

大会主席、中国工程院院士、国家心血管病中心主任、中国医学科学院阜外医院院长胡盛寿教授在开幕式主题演讲中,全面分析了当前及未来我国心血管疾病防控面临的形势与挑战,重点介绍了新时代下建设学习型医疗体系的意义和实现途径。胡盛寿教授说,中国是一个发展中人口大国,面对医疗资源绝对不足与相对配置不合理并存的现状,为提升医疗服务质量和资源利用率,建立学习型医疗体系是理性和有必要的选择。

医疗资源使用效率亟待提高

胡盛寿教授在报告中表示,近些年来,我国人口老龄化程度进一步加剧,居民体力活动水平下降,饮食趋向高热量等不良生活方式的持续流行,高血压危险因素控制不佳等多重因素,将导致未来30年我国心血管疾病负担持续加重。

胡盛寿教授说,尽管国家对医疗卫生资源投入不断加大,但目前我国医疗水平还存在地域分布差异大,大医院人满为患,基层医院门可罗雀,患者分流不合理等现象,医疗资源配置地域不均衡和体系协调不合理现象极为普遍,医疗资源使用效率亟待提高,配置亟待优化。胡盛寿教授举例介绍说,一项发表在JAMA上的研究显示,我国择期冠状动脉介入治疗存在过度使用现象,择期手术中经QCA判断其中一半经治患者病变狭窄程度不到70%,目测狭窄程度比QCA平均高估了10%~16%。另一项发表在Lancet上的研究显示,仅有11%的高血压处方中使用了高临床价值药物,而高价药则使用更为普遍,降压药使用不合理等情况表明我国医疗资源使用效率亟待提高。

胡盛寿教授强调,单纯依赖投入驱动的发展模式是不可持续的。近年来,美国医疗花费激增,医疗支出已占GDP的18%,年人均医疗支出9000美元,每年浪费7500亿美元,抗生素和化验占浪费的37%,医疗事故占浪费的11%,但居民健康水平提升缓慢。这种单纯依赖投入驱动的“美国发展模式”带来了医疗资源的浪费严重,其“经验”值得深入反思。目前世界多国都在进行医改,但究竟应当怎样高效率地“改”,仍然是摆在全世界面前的一个极具争议的命题。

提质增效是医改新主题

胡盛寿教授说,《“健康中国2030”规划纲要》指出,提质增效应是当今医改的新主题,2016年8月国家相关部门提出了“提供优质高效的医疗服务”的明确要求,涵盖完善医疗卫生服务体系,创新医疗卫生服务模式,提升医疗卫生服务水平和质量三个方面的内容。如何饯行提质增效是每一位从事医学研究和临床工作的人员需要思考和参与的命题,国家心血管病中心在多次调研和实践的基础上提出了建设学习型医疗体系的理念,其含义就是采取有效措施,提升医疗专业机构和人员的“自省”和自我修正能力。

为什么要建设学习型医疗体系,胡盛寿教授阐述道,建设学习型医疗体系可充分提升研究能力,持续改进医疗服务质量。在目前中国医疗服务体系中有许多问题亟待解决,但无据可依和有据不依两大问题最为突出。无据可依的问题表现在中国发表的许多共识或指南,所依赖的专家意见或证据多为“进口”,如在心血管病领域专家共识数量是指南的10多倍,但其中仅25%的推荐是基于A级证据,1.5%的推荐包含了中国人群的大规模随机对照试验数据。有据不依体现在有明确证据指导下的临床应用并不理想,以β受体阻滞剂为例,2005年发表的COMMIT/CCS-2研究证明,β受体阻滞剂对心梗患者具有较好的疗效。但另一项研究证实,2001~2011年β受体阻滞剂临床使用率仅为约50%,且使用不规范,疗效不明显,说明即使有充分的自主研究证据,临床应用情况仍不尽人意。2015年《柳叶刀》杂志发表的一项我国急性心梗治疗10年调查结果显示,虽然过去10年许多医疗机构开展了急性心梗的溶栓和药物治疗,但现实情况并不十分理想,治疗费用上涨非常多,但急性心梗救治成功率却变化不大,说明在巨大医疗投入的同时,医疗资源使用效率却没有得到应有的充分发挥,患者获益程度亟待提升。

胡盛寿教授认为,无据可依和有据不依现象反映出临床研究能力不足已成为发展的关键掣肘。我国已是SCI第二大国并拥有庞大的人口资源和病例资源,但临床医学研究能力还处在世界核心圈之外。确定干预靶点、开发策略和工具、验证改善效果和评价实施成效等的研究需要,与数量、质量、针对性与时效性和成果转化效率等研究能力,共同构成了学习型医疗体系的核心能力。此外,医疗质量监控不足、反馈滞后等也是目前医疗活动中普遍存在的一种现象,传统的医疗质量监管模式严重滞后,治疗不规范甚至治疗错误的现象并未终结,信息体系没有发揮支撑作用,50%的乡镇卫生院和社区卫生服务中心没有EMR,现有EMR来自80多个开发商,数据结构不一,无法互通,医院和医护人员无法及时获得医疗信息反馈,阻碍了学科发展,我国还缺乏一种在医院和医生中能够自我反馈自我纠正的支撑体系。

学习型医疗体系内涵

胡盛寿教授介绍了学习型医疗体系的概念,即通过高质量的数据产生,高效率高质量的分析进而产生高水平的解读,及时发现问题,有针对性地提出方案,对结果进行持续性评价与反馈,三者间形成一个循环的、闭合的自我对医疗监管改进和提升体系。高质量医疗服务归根结底来自于高水平医疗专业人员,学习型医疗体系设计初衷就是让每一位医生对患者的决策都能获得并应用最佳证据,推动在诊疗过程中不断发现新知识,使医疗服务能够持续创新,改善质量,确保安全和实现价值追求。通过建设学习型医疗体系,医院将有能力监测监管和促进医疗服务质量持续改进,揭示最适合患者的诊疗方案,评价和支持最优化诊疗模式在临床成功实施并取得最佳结果。

胡盛寿教授介绍,学习型医疗体系的基本特征包括立足实践、全面收集、针对反馈、快速迭代、集体智慧、技术支撑。

立足实践就是所研究的问题来自于临床实践需求,研究数据基于实践工作,研究结果分析解释和反馈充分考虑实践环境,回到实践当中去。当前,无论是医院的医疗评价体系还是数据收集,都是碎片化的,系统性比较差,要全面收集数据,要整合多源异构行政数据的全人群监测。来自个体和医院的信息构成了全面收集的两个核心要素,要围绕个体患者进行全方位全周期的追踪,包括饮食、体力活动、社交、消费、健康体征等,同时不断完善更新来自医院的体检、基因组、影像、临床文档、实验室检测和疾病治疗等信息。

针对反馈的含义是以“反馈”推动“反思”,推动“自省”能力建设,无论在医院水平还是在专家水平,以“针对”指导“应对”,旨在自我改进医疗质量。胡盛寿教授举例介绍了中国心脏外科注册登记系统,在这个系统的疾病管理中共纳入乳内动脉桥使用率等11个关键指标,如果系统发现某家在某一项指标不好,就会有针对性地反馈给医院和医生,促进其改进。如华北地区某大型三甲医院,2014年体外循环时间为110分钟,乳内动脉桥使用率为58.1%,院内并发症为6.5%,经过几年的有针对性反馈和自我改进,2016年体外循环时间降低至91分钟,乳内动脉桥使用率为85.7%,院内并发症为0,实现了医疗服务质量的提升。

胡盛寿教授说,每一天的决策因为有对前一天实践分析产生证据而更加合理,根据之前的事件分析证据,使医生的决策可以得到快速迭代。目前数千数万个研究机构的成果汇聚成了可供使用的庞大数据,每位医生因为可获得所有医生的实践汇集经验而更加聪明和明智,如何将集体智慧反映到学习型医疗体系中,是建设学习型医疗体系的一个重要环节。胡盛寿教授强调,建设学习型医疗体系不是口头上的宣讲和简单培训,需要技术支撑和数据驱动并形成一个闭环,基于大数据、互联网思维、云计算和人工智能的数据驱动,将为建设学习型医疗体系提供技术支撑。

两个层面建设学习型医疗体系

胡盛寿教授认为,应当从医院和社区两个层面来建设和应用学习型医疗体系。医院层面上,全面提升医疗质量和服务能力要深入挖掘规范化和个体化诊疗证据,医疗品质应坚持以数据说话;同时要创新专科协作模式以提升应用推广效率,创新医联体拓展覆盖范围和合作层次,坚持进行国家层面专科质量评价和监控中心探索。

病历是医疗质量管理的基础。胡盛寿教授介绍,阜外医院用10年时间打造了“阜外医疗1.0版”结构化电子病历,把来自患者的信息,流程方面的信息,手术的数据结果等进行结构化和标准化,使其成为医疗质控、医学研究和流程优化的一个基本手段。尽管有了结构化病历但还会常常出现填写不全的情况,最后进行数据总结时发现很多数据依然缺失。为解决这些问题,阜外医院开始规划建设“阜外医疗信息系统平台2.0版系统”,2.0版系统是一个智能化医疗信息系统,较1.0版有了较大改进,具有自主分析、深度学习、自我纠错特点。2.0版系统医疗数据完全结构化,可为医疗质量控制和医学研究提供完备基础数据;医生端与患者端同步开发,实现诊疗流程的智能引导,确保诊疗行为规范,提升医患双方舒适度;医疗质量自主监督,自我纠错。2.0版系统提取来自病历系统、护理系统、检验系统和检查系统的数据,经过智能分析、自我纠错,可以实时提醒是否存在漏诊、误诊、诊断治疗不一致和基本信息错误,实现了电子病历智能化质控。平台升级后成效明显,误诊率、漏诊率明显降低,病历合格率从27%提升至72%。

胡盛寿教授说,我们已经走过了医生经验治疗时代,进入了一个新知识新技术层出不穷的时代,来自指南、病历、教材和文献的循证医学知识,来自患者的临床文档、影像、实验室检测和治疗信息等海量数据,仅凭个人记忆力已远远不够,需要借助新的平台来掌握和分享这些知识,借助智能工具把人类潜能发挥到最大,大数据+人工智能辅助决策工具满足了医院和基层医生的需要。

胡盛寿教授指出,全国各地各级医院都建立了不少专科联盟或医院联盟,但深入调查后发现,有的联盟刚开始还不错,但不久就逐渐销声匿迹。联盟效率没有得到充分发挥的主要问题在于没有建立起一个可持续的支撑平台。传统的专家技术指导是上级医院专家下基层,到市县级医院,到社区乡镇卫生服务中心指导,但这种模式很难持续。专科联盟和医院联盟建立后解决可持续性和标准化问题,真正落实和发挥联盟效率需要有一个全新的自我学习系统,使联盟内部能够循环起来,解决远程会诊可持续改进和可自我能力提升等方面的问题,进而提升应用推广效率。要创新医联体建设,建立覆盖广、拓展快、扁平化、交互式、纵横交织、不依赖专家投入的网络,不断拓展覆盖范围和合作层次,使之成为学习型医疗体系的重要支撑平台。同时,要积极探索国家层面专科质量评价和监控中心,发挥国家队的使命和担当。

胡盛寿教授说,社区是我国医疗的基础单位,社区层面建设和应用学习型医疗体系,提高基层能力和质量的核心策略包括:临床指南制定、人员培训考核认证、诊疗数据收集分析、质量评价反馈四个方面内容。

首先要制定适宜的临床指南。胡盛寿教授举例说,虽然近年来我国不同的学会协会发布了多个高血压防治指南,但国家高血压基层防控项目推荐的指南与国家基本卫生服务范围保持基本一致,原则上与既往指南保持基本一致,重点放在可实施,可负担,可追踪和可考评方面,其明确特征是真正体现了国家意志和可及性。为规范我国基层高血压管理,原国家卫计委特别设立了基层高血压管理办公室,推动全国“五统一”,即高血压管理指南统一、工作绩效考核统一、民众健康宣教关键知识点统一、医生培训认证统一、质量考评体系统一。

第二是依托互联网开展全国基层医生培训认证,已经有很多知名专家参与了培训。2018年1~6月,覆盖31个省,348个市,3000多区县,27万各级医疗卫生机构。注册120万人,获证87万人,培训前正确率65%,培训后正确率87%,提高了22%。管理患者328万人次,健康推送214万人次。

第三是建立基层高血压管理门诊实時记录系统,这一系统能在第一时间客观地把基层培训项目和应用情况收集起来,可采集到每例基层高血压门诊患者的基本临床信息,这些信息是基于治疗合理性和治疗达标率的指标,独立于已有的EMR系统,通过在线记录和专线上传全部汇总到国家心脏病中心的云端,国家心脏病中心全面掌控全国基层高血压管理情况,目前已在云南省全面试点。

第四是面向不同需求,有针对地提供分析和定期报告,每日分析、每季度提供反馈面向各级政府、机构管理者和医生的绩效评价报告。基层高血压管理质量实行两公布,一挂钩,即向主管部门和机构管理者公布,与基本公共卫生服务经费挂钩,对于完成的好的基层机构,国家和当地政府将有更多的经费投入。

胡盛寿教授最后说,建设学习型医疗体系无论是在医院层面还是在基层层面,目的是真正能够提高和改进医疗服务质量,增强专家和医院管理者的“自省”、自我反馈和自我修正能力。

专家简介

胡盛寿,中国工程院院士,教授,博士生导师。现任国家心血管病中心主任,中国医学科学院阜外医院院长,心血管疾病国家重点实验室主任,国家心血管疾病临床医学研究中心主任,法国医学科学院外籍院士,曾任中华医学会胸心血管外科分会主任委员、亚洲胸心血管外科医师学会轮值主席。

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