由于多重压力不断加剧,亚太地区的医疗可及性正受到挤压。
数字技术有助于在需求、供给、成本和质量方面减轻负担。
医疗专业人员与政策制定者必须开展合作,以实现技术的规模化应用。
在亚太地区,获得医疗服务的机会更多取决于地理位置、收入、年龄和制度设计,而非实际需求。尽管几十年来健康结果和医疗覆盖范围均有所进步,但该地区的医疗体系正面临多重压力叠加的局面,而这些压力非但没有缓解,反而在不断加剧:需求上升、供给受限、成本攀升以及医疗质量参差不齐。
亚太地区人口超过48亿。预计其中近半数人在2025年每天的生活费不足8.30美元,在2025年每天的生活费不足8.30美元,这限制了他们及时获得适当医疗服务的能力。辽阔的距离、偏远的地形和岛屿地理环境使医疗服务的提供在物流上变得十分复杂。部分经济体人口老龄化迅速,而其他经济体仍在应对孕产妇和儿童健康问题。气候变化正在增加极端天气事件的频率,扰乱医疗服务的提供,并催生新的疾病模式。医护人员短缺问题持续存在,农村和偏远社区承受的负担最重。
这些压力在需求、供给、成本和质量四个紧密相连的领域相互作用,形成了一个不断收紧的恶性循环,许多卫生系统正难以摆脱。仅靠技术无法解决这些挑战。但如果有意识地部署,并以规模化推进、以公平为核心,数字健康和先进技术将提供最有力的杠杆之一,从而改变发展轨迹。
医疗可及性承压的原因
亚太地区的医疗需求正在急剧上升。人口老龄化加速了慢性病和复杂疾病的流行。到2050年,日本和韩国高达40%的公民将年满65岁或以上。印度的糖尿病、心血管疾病和癌症正迅速增长,而非传染性疾病目前在部分经济体中占全部死亡人数的近80%。若不加以干预,管理这些疾病的成本将持续攀升。
与此同时,医疗供给依然受限。世界卫生组织预测,到2030年,全球将短缺1100万名卫生工作者,其中亚太地区尤为突出。职业倦怠、行政负担过重以及人员向城市中心和薪酬更高的体系流动,进一步加剧了临床人员短缺。建设新医院或培训新临床人员有所帮助,但两者的速度都不足以赶上需求的增长。
因此,成本增长速度快于健康成效的改善。预计2025年,该地区医疗通胀率将超过12%,其原因包括医护人员短缺、通胀压力和低效的制度设计。在许多经济体中,高昂的自付费用持续阻碍中低收入人群获得医疗服务。
尽管支出有所增加,医疗质量仍参差不齐。各经济体内部及彼此之间的健康结果差异显著,而这往往与人们的居住地而非其所需的医疗服务有关。碎片化的体系、对可互操作数据的投入不足,以及循证技术的有限应用,阻碍了卫生系统大规模提供稳定、高质量的医疗服务。
四条技术驱动路径
数字健康和先进技术提供了一条切实可行的路径,可同时应对上述四方面压力,即减少需求、扩大供给、控制成本并提升质量。
1. 通过让人们更健康来减少需求
最大的机遇在于前端环节。数字预防、筛查和自我管理工具有助于实现更早干预、更好地控制疾病并加强人口健康水平。
在整个地区,人工智能驱动的筛查平台已经产生成效。在印度,便携式人工智能乳腺癌筛查技术可在社区环境中实现早期检测。在新西兰,国家数字外展平台利用人口统计和地理空间数据,开展有针对性的筛查和免疫接种活动,在提升公平性的同时减轻了行政负担。
远程患者监测、数字疗法和消费者健康技术,使慢性病患者能够在家中安全地管理自身健康,从而减少可避免的住院和急诊就诊。通过移动平台和社交媒体开展的健康素养项目,也正在大规模提升公众意识,推动更健康的行为。
2. 在不成比例扩充人力的情况下扩大供给
技术使各体系能够以有限的资源做更多的事情。远程医疗平台使患者能够跨越地域与临床人员取得联系,而远程机器人和物理人工智能则将专科专业能力延伸至农村和偏远地区。在日本和台湾,远程操控超声系统如今使专科医生能够为相距数百公里的患者进行诊断,大幅减少了交通和等候时间。
人工智能增强型诊断正在加快决策和分诊进程。新加坡的共享国家影像平台每月处理数以万计的病例,可在数秒内而非数天内对紧急病例进行优先处理。在印度,“phygital”(物理与数字融合)医疗模式将人工智能辅助决策、物联网(IoT)设备与当地卫生工作者相结合,在医疗服务不足的社区以极低的成本提供高质量的医疗服务。
在机构层面,智能体人工智能和自动化正在减轻行政负担,使临床人员能够专注于医疗服务。能够自动处理病历记录、排程和患者沟通的工具,已经带来了可衡量的生产率提升,并增强了人力资源的可持续性。
3. 通过提高效率控制成本
可互操作的电子健康档案、机器人流程自动化和预测分析正在减少整个医疗服务链条中的浪费。账单和理赔自动化每年可减少数千小时的人工工作。智能医院利用物联网、机器人技术和数字孪生技术优化床位管理、患者流转和资产利用,从而缩短住院时长并降低运营成本。
国家供应链平台正将预测分析应用于库存和物流管理,确保基本药品和设备在适当的时间送达适当的机构,同时尽量减少重复配置和断货情况。
4. 通过数据驱动的医疗服务提升质量
基因组学、数字生物标志物和精准医学的进步正在变革医疗质量。亚太地区正在迅速建立大规模人群基因组学项目,以便为历来在全球数据集中代表性不足的多元人群实现更早的检测、更准确的诊断和更优的治疗方案选择。
人工智能驱动的诊断正在提升放射学、病理学和罕见病识别方面的准确性与一致性。来自可穿戴设备和传感器的持续数据,使临床人员能够在真实世界环境中追踪疾病进展,从而实现更加个性化的医疗服务,并减少不必要的干预。
成功的关键条件
技术已经具备。挑战在于规模化采用,并且要以加强而非扩大差距的方式实现公平。
政策制定者和医疗领导者可以通过统筹激励措施、监管和投资,围绕以下四项优先事项加快推进进展:
纳入预防和自助服务,通过资助数字预防、筛查和远程监测项目,推动医疗服务从医院转向社区和家庭。
推动数字化劳动力增强,借助人工智能智能体、自动化和远程医疗,并辅以更新的支付模式和执业范围规则提供支持。
投资可互操作的数据与基础设施,以实现安全的数据共享、预测分析以及大规模应用人工智能。
通过治理建立信任,制定明确的标准,涵盖数据保护、临床验证、透明度以及人工智能赋能医疗中的问责机制。
仅靠技术无法解决亚太地区的医疗可及性挑战。但若与强有力的政策导向、包容性设计以及致力于长期体系转型的领导力相结合,技术便可从根本上重塑医疗服务的提供方式。调整方向并加速数字医疗转型已非可选项。该地区的健康及其未来繁荣,都有赖于此。
