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HIMSS首席技术官:远程医疗将成主流 患者需要尽快适应

2019-09-20 王冰婵 健康界

HIMSS首席技术官:远程医疗将成主流 患者需要尽快适应2019年9月16-18日,为期三天的全球医疗信息界最具影响力盛会Health 2.0如期举行,与会专家,学者及各新兴高科技企业畅所欲言,为医疗健康建言献策。HIMSS首席技术和创新官史蒂夫·怀特灵(Steve Wretling)接受采访中,就数字医疗、创新之路、价值医疗等主题发表了自己的看法。采访内容整理如下:wretling_1.pngQ

HIMSS首席技术官:远程医疗将成主流 患者需要尽快适应

2019年9月16-18日,为期三天的全球医疗信息界最具影响力盛会Health 2.0如期举行,与会专家,学者及各新兴高科技企业畅所欲言,为医疗健康建言献策。HIMSS首席技术和创新官史蒂夫·怀特灵(Steve Wretling)接受采访中,就数字医疗、创新之路、价值医疗等主题发表了自己的看法。采访内容整理如下:


Q:五年之后的医疗行业将会是什么样?

史蒂夫·怀特灵:五年之内,远程医疗会成为新型主流医疗方式,未来主要的门诊是通过虚拟平台进行。针对慢性病患者,可使用医疗设备进行远程监测,再将数据传给病人以及医疗机构,同时录入电子病历。

健康项目会为慢性病人提供私人指导。对于线上咨询的人,保险公司和医疗机构会为客户提供一个工具箱,包含无线温度计、听诊器、耳镜以及血压表套袖等。

Q:在你看来,健康科技创新如何改变病人和医疗机构双方体验?

史蒂夫·怀特灵:未来,患者体验更多是在虚拟治疗过程,因此病人们需要尽早适应,并提前了解什么样的病情可以视频就诊,什么病需要到医院就诊,哪些病需要去急诊。

初诊和分诊阶段,病人们需要频繁同机器人聊天。导向应用、语音设备实时交流,以简化健康机构内部的繁琐程序。而智能助理,包含可自动驾驶语音轮椅等,将会引导病人在医疗机构内行动自如。

医疗机构将会把更多的时间用于视频诊疗及远程监测上,优化检测人工智能技术、聊天工具和语音设备,让诊断更精确, 也让病人的远程治疗更安心。针对慢性病患者,医疗机构亦会持续分析监测数据来预测恶化程度,并及时进行干预。

Q:医疗是非常复杂的,而医疗数据又是极其隐私的。有没有技术引起人们对之争议?

史蒂夫·怀特灵:聊天机器人就是一个,到现在也备受争议,但是随着日渐强大的功能,大众逐渐接纳包容,并认可其价值。虚拟现实在治疗慢性疼痛以及其他症状的作用才刚刚浮现。语音设备在最近才刚刚通过HIPAA法案,但因使用设备的医疗机构曾经窃听对话来提升设备功能,导致信任度大幅降低。

Q:创新如何提升价值医疗?

史蒂夫·怀特灵:在创新层面,未来医疗的合理创新会支持价值医疗,提供更好的护理,呈现最优结果。创新形式多种多样,包括公共和私人诊疗和赔付项目、人口健康管理、精准医学发展等等。科技创新运用人工智能、远程医疗、远程病人监测及自我治疗可以简化医疗护理步骤。

在立法层面,美国卫生和人类服务部(HHS)自2015年起,决定让医疗保险更偏重价值导向医疗护理,即根据医疗服务为病患带来的健康改善来决定报酬。

《医疗保险准入及儿童医疗保险计划再授权法案 》(MACRA)为临床医生赔付提供了新的框架。在病患护理方面,巨大价值已然呈现。综合创新、团队护理,文化变异以及数据透明化为价值导向医疗护理做了重大贡献。

Q:价值3.5万亿美金的医疗市场,是否实现了从按劳计酬向价值医疗的转变?

史蒂夫·怀特灵:美国卫生和公共服务部(HHS)的数据显示,在价值导向采购项目中,约1550家医院(占比55%)会于2019财年收到补贴,数据同2018年相比下降2%。

同2018年相比,2019年加入CMS、责任制医疗组织(ACO)及联邦医保节约共享计划(MSSP)的组织从622家降至518家。从2012到2019年,虽然在2016-2017年呈现2.25%的下浮,但指定受益人呈现持续增长态势,质量均分亦是涨势喜人。

对于价值导向医保报酬、医生、管理者和机构领导的态度也不尽相同。近半数机构领导认为价值导向医保报酬会是未来主要的收入模式,价值导向合同能够大幅度提高护理质量且降低护理成本。而医生和医院管理者仍对价值导向医保报酬持观望保留态度。

总体而言,价值医疗的所有举措及成果或许没有像预期的那样清晰、稳步地增长,但依然在朝着目标前进。

原文来源:Health 2.0

原文标题:How Health Tech is Shaping the Future: An Interview with HIMSS’ Steve Wretling

https://www.h2fallcon.com/santa-clara/2019/news/how-health-tech-shaping-future-interview-himss-steve-wretling

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