全球超过一半的人口无法充分获得医疗保健服务。
世界经济论坛的研究表明，生成式AI可以部分缓解医务人员短缺的问题。
其他举措包括缩小女性健康差距，以及改善帕金森病和阿尔茨海默病等疾病的治疗和药物可及性。
全球超过一半的人口，即45亿人，根据世界卫生组织（WHO）的数据，他们无法充分获得医疗保健服务。
其中约13亿人因医疗服务的费用而使其财务状况遭受严重打击，被迫陷入更深的贫困，甚至极端贫困。
世界卫生组织表示，近年来，确保全球80亿人都拥有医疗保险的努力总体进展甚微，但各组织正致力于将医疗保健覆盖到更广泛的人群。
世界经济论坛正在采取哪些措施来改善医疗保健体系？
健康与医疗中心汇聚各方领导者，共同厘清全球卫生系统面临的挑战，包括可及性、公平性、韧性和准备能力。
通过值得信赖的对话与公私合作，该中心助力合作伙伴围绕共同优先事项达成一致，并推动集体行动，以改善健康结果。
世界银行近期公布了一项新目标旨在帮助各国到2030年为15亿人提供负担得起的医疗保健服务。世界银行行长阿杰伊·班加在一份声明中表示：“为人们终身提供基本水平的医疗护理对发展至关重要。仅靠单打独斗无法实现这一目标。这需要合作伙伴，即由公共和私营部门组成的联盟，携手合作，扩大医疗保健服务的可及性。”
以下是旨在扩大医疗保健可及性的三项举措。
人工智能可以应对医疗保健挑战
医护人员严重短缺是限制医疗保健可及性的重要因素。世界卫生组织估计，到2030年将出现1000万名卫生工作者的缺口，且主要集中在中低收入国家。
世界经济论坛的研究重点指出，生成式人工智能（AI）的若干应用场景，有望在一定程度上应对医务人员短缺带来的挑战。
研究发现，生成式AI可以提高医护人员的工作效率，使他们在人手不变的情况下完成更多工作。白皮书举例说：“AI模型生成的图像和文本足够接近人类水平，足以自动化当今许多手动任务，从转录医患就诊记录、起草电子邮件，到总结临床研究和提供一般健康信息，无所不包。”
该研究还强调，生成式AI可以加快对非结构化数据集的分析，帮助医务人员获得更准确的洞察。基于AI的聊天机器人还可用于进行“更直观、更接近人类的对话，与患者和护理人员交流，从而有助于为护理决策提供信息并促成行动”。
人工智能有望带来的另一项重大提升，是患者与医疗服务之间更全面的互动。
这种更深入的互动可能包括早期干预，以教育人们养成健康的生活方式并预防疾病。当患者进入医疗机构时，AI可以提供分诊服务，引导他们接受诊断或治疗。AI的另一个潜在应用领域是监测副作用以及患者对治疗方案的依从性。
缩小医疗保健中的性别差距
更公平地解决女性健康问题，可以显著改善逾39亿人的生活。这是一份开创性报告得出的结论，该报告《缩小女性健康差距：改善生活和经济的10万亿美元机遇》发现，更有效的女性医疗保健可以将女性处于不良健康状态的时间减少三分之二。
该报告于2024年达沃斯论坛发布，同期推出了全球女性健康联盟，旨在优先关注并推动女性健康。尽管女性寿命更长，但她们在生命中最具生产力的时期，往往要承受更多年的疾病困扰。
关于女性生物学的数据严重匮乏，针对女性健康问题的研究也不足。
这一缺口既涉及女性特有的疾病，也涉及影响两性但在女性身上表现不同的疾病。例如，用于怀孕、分娩和女性生殖健康的医学研究经费占比不到2%。
应对退行性疾病
针对致残性疾病和神经系统疾病（如帕金森病、阿尔茨海默病、癫痫、多发性硬化症和痴呆症）的治疗和药物可及性有限，在某些情况下甚至完全缺失。
这些疾病是据世界卫生组织报告，它们是全球致残的首要原因。该报告指出了护理和药物供应的不一致性，并表示：“尽管existence有效药物能够预防、治疗和/或控制症状，并大幅改善神经系统疾病患者的生活质量，但长期缺乏可及性在很大程度上加剧了治疗缺口。”
弥合这一治疗缺口，需要双管齐下：一方面开展教育，消除与神经系统疾病相关的污名；另一方面，所有国家都应将这些疾病的药物列为基本药物。
世界经济论坛健康与医疗中心负责人沙姆·比申在一篇博客文章中写道：“例如，非洲国家的基本药物目录中普遍未纳入治疗帕金森病和癫痫的药物，部分药物的特定剂型（如儿童抗癫痫药物）同样未被纳入。这可能导致这些药物在采购和报销方面不太可能被优先考虑。”
神经系统疾病基本药物的注册有限，构成了重大的可及性障碍，因为未注册的药品不能合法销售或分发。鉴于这一挑战，世界卫生组织正与多国合作，简化其注册流程。改进注册程序对于提升采购能力和增强医疗体系的整体能力至关重要。
合作对于应对范围广泛的医疗保健挑战至关重要。只要各利益相关方共同努力，并愿意分享知识和最佳实践，我们就能够开发和推广更公平的医疗保健体系解决方案。
