推动可持续医疗保健改革的行动必须具有长期性，超越政治周期。
有战略性、有针对性的投资可以惠及多达30亿受慢性病和罕见病影响的人群，以及弱势群体。
跨部门合作是实现可持续卫生系统的关键所在。
去年是政治变革之年，如今的政府领导人手中握有明天。为实现可持续增长、为人类、社会和地球建设更美好的未来，集体行动和投资必须以超越短期利益和政治周期的方式，应对当今一些最严峻的医疗保健挑战。
健康是繁荣未来的基石。通过采取行动改善健康状况，我们可以为全球GDP增加估计达12万亿美元，到2040年，这将使全球GDP增长8%。人口老龄化、慢性病发病率不断攀升以及与气候相关的健康问题，不仅会加重本已不堪重负的卫生系统的负担，还会削弱我们建设有韧性的经济体和社会的能力。
尽管健康不平等现象依然存在于低收入、中等收入和高收入国家之中，不作为所带来的经济后果将制约全球未来的增长。
可持续的医疗保健能够推动生产力与繁荣发展
鉴于有充分证据表明其在社会和经济方面的益处，各国政府必须优先投资于健康领域。这应建立在可持续融资解决方案的基础之上，以实现中长期成果。
然而，说起来容易做起来难。许多政府面临控制成本的压力，因此公共部门和私营部门必须开展合作，确保医疗保健投资具有战略性和针对性，以最大限度地产生积极影响、转变服务提供方式，并为卫生系统带来长期节约。有三项关键投资需要优先考虑：
1. 预防、诊断和治疗疾病——不让任何人掉队
在全球范围内，多达30亿人患有慢性病和罕见病*。这带来了高昂的代价：五种最常见的非传染性疾病（NCD）在2010年至2030年间可能使全球经济损失47万亿美元，远超当前美国29万亿美元的GDP。欧洲罕见病患者每人估计每年因此损失47万亿美元——远超当前美国29万亿美元的GDP。欧洲罕见病患者每人估计每年因此损失78个工作日的生产力。
这些疾病还带来严峻的健康公平挑战。社会经济地位较低的人群受非传染性疾病的影响尤为严重，而罕见病患者往往需要经历更漫长的诊断过程，可选择的治疗方案更少，并且其病情更不为人所知，相较于患有更常见疾病的人群而言。早期诊断和治疗，以及让人们保持健康、少住院、更长时间保持经济生产力的努力，从长远来看将更具成本效益。解决健康不平等问题势在必行。
幸运的是，我们有解决方案。科学进步和创新技术在改善健康结果和促进健康公平方面具有巨大潜力。然而，预防性医疗仅获得医疗保健预算的一小部分——平均仅占3%（在欧盟）——尽管非传染性疾病导致全球约70%的死亡，并构成重大经济负担。
公私合作能够汇聚资源与专业知识。例如，马来西亚卫生部与阿斯利康合作开展AI驱动的肺癌筛查，并实施社区推广计划，共筛查了65,000人，识别出2,500名高风险患者，并将其转诊进行进一步检测。在美国，肺癌的早期诊断可在确诊后三年内将医疗成本降低三倍，并将生存率提高多达英格兰的13倍。
为降低卫生系统成本、改善患者预后并确保不让任何人掉队，我们必须及早应对慢性病，消除癌症这一致死原因，并通过科学发现与合作，寻找治疗罕见病的创新方法。尤为关键的是，我们必须确保这些解决方案惠及最需要帮助的人群。
2. 建设具有气候韧性且实现净零排放的卫生系统
气候危机是另一场需要应对的重大健康危机。仅空气污染一项，于2021年便成为全球第二大致死风险因素，导致810万人死亡。与非传染性疾病的情况一样，全球第二大致死风险因素。与非传染性疾病的情况一样，弱势群体受影响最为严重。到2030年，气候变化对健康的负面影响可能使4,000万人陷入极端贫困。
医疗保健行业约占全球温室气体排放的约5%，而在美国，其排放量高达10%。这一趋势因对早期治疗投入不足而加剧，而早期治疗相较于晚期护理对环境的破坏性更小。随着全球人口老龄化和疾病负担不断加重，这一问题可能进一步恶化。
投资建设更具气候韧性、实现净零排放的卫生系统势在必行，集体问责有助于构建更加可持续和公平的未来。
3. 从财务上加强卫生系统，以满足当前和未来的需求
自新冠疫情以来，我们得到的最大教训是，卫生系统需要更具可持续性和韧性，以适应不断变化的人口健康需求。
多部门、全球性合作（例如卫生系统可持续与韧性伙伴关系（PHSSR）正在助力实现这一转型。该伙伴关系由世界经济论坛、阿斯利康和伦敦政治经济学院共同发起，委托开展独立研究，并制定切实可行的政策变革建议。目前，该伙伴关系已在30多个国家开展工作，其最新全球报告探讨了长期治理和可持续融资策略等解决方案，提供资源配置指导，并重点关注资源不足的领域。
着眼长远，终将获得回报
医疗保健很容易成为短视预算削减的牺牲品，尤其是在决策者尚未认识到健康与经济之间重要联系的情况下。我们需要有远见的领导者，愿意超越下一个政治周期，长期增强卫生系统的韧性与可持续性。
着眼未来的合作，既能带来当下的经济增长，也能带来长期的经济增长，从而打造更健康、更繁荣的社会。
*该数据是使用来自英国心脏基金会、Our World in Data、《柳叶刀》及另外两个学术研究 来源的数据计算得出的。。
