隨著互聯網技術的不斷發展,醫療行業也隨之作出不同嘗試,互聯網與醫療行業的融合逐步被提上日程。與此同時,相當部分企業在互聯網與醫療行業融合過程中,針對企業運作模式的探索面臨相關困境。在5月27日上午,“大專家.COM醫學教育交流會暨戰略合作簽約會”在上海舉行,行業內九州通集團、小魚易連、第一健康等十家知名企業代表與大專家.COM平臺正式簽訂了戰略合作協議。速途網采訪到第一健康企業代表田小薇,針對行業內相關問題進行討論,第一健康表示,醫學教育平臺的建立,抓住了行業痛點,或為醫療行業新發展提供新思路。

從平臺資源整合看分級診療
原中紀委駐衛生部紀檢組組長,現任中國保健協會會長、中國衛生協會監督會會長張鳳樓,在一次會議中表示,在當前國內患者習慣性就醫思維的指導下,有病去城市三級以上醫院就醫,加上大醫院的盲目擴張,導致基層醫院、社區醫院進一步萎縮,最終加劇我國看病難的局面。作為一個以體檢切入健康管理領域的企業,面對企業探索過程中遇到的相關問題,第一健康表示,“要做好健康管理,單靠體檢是做不起來的”。以醫療健康管理為例,在傳統模式下,相關企業依舊需要依托大醫院的醫生、專家,通常采取的方式是,建議用戶攜帶在本企業獲得的體檢報告,去大醫院做進一步深入檢查,無法切中用戶痛點、解決用戶根本問題。此時,在企業、專家和患者之間,搭建一個可即時溝通、反饋的平臺,通過資源整合、數據的上傳與分析,實時為用戶提供專業的、基本的、簡單的體檢數據分析、醫療決策方案,為用戶提供優質且便捷的一站式醫療健康服務,或為互聯網與醫療行業的融合提供一條新思路。當地方醫院的專家、醫生同樣可以為患者,提供優質的醫療健康服務,在一定程度上也為大醫院分流患者流量,為分級診療制度的進一步實施提供便利。
在大醫院和非大醫院醫療機構之間,搭建合理的資源整合平臺,讓各機構之間的醫生在平臺上,形成在線即時的合作關系,從而為雙方達成利益平衡模式。就三甲醫院等大醫院而言,基層醫院、社區醫院等醫療機構在基礎醫療層面上,可以為大醫院提供很好的人力資源,為其分擔流量。專業醫療問診、基本的醫療數據分析和基礎的醫療決策方案,讓患者在必要的時候去醫院就診,在迫切的時候去大醫院就醫,診療自然分級而行。就基層醫院、社區醫院等非大型醫院而言,平臺中的資源整合,為地方醫院醫生提供一定量的醫療資源、數據、案例。一方面,這些醫療數據來自于大型醫院,具有一定權威性和前沿性,可以為基層醫院醫生的醫療服務做參考;另一方面,基層醫院的醫生,要么案例多專業知識不足,要么案例少實踐經驗不足。將各類有效數據進行資源整合,有針對性地解決基層醫生專業性不足的問題,從而提高基層醫院專業醫療健康服務的能力。從醫生自身能力出發,提高專業醫療健康服務質量,讓患者從專業層面,提高對基層醫療的信任程度,或成為分級診療實施的關鍵一環。
醫學教育培訓新思路
長期以來,我國的醫療資源分布極不均衡,優質的醫療資源聚集在大城市、大醫院,前沿的專業醫療學術交流,也都聚集于此。因此,越往下走的醫生,想得到培訓的機會越少,越往上走的醫生得到的培訓機會越多。三甲醫院醫生、有醫學研背景的醫生,有太多案例、前沿的學術咨詢,基層醫生獲取信息渠道相對閉塞,長此以往,知識鴻溝將無法填補,這對小醫院醫生的提高有巨大的阻礙作用。相應的,地方醫院與大型醫院的專業差距隨之拉開,患者自然對地方醫院的信任程度大打折扣,繼續發展也將陷入惡性循環之中。
在醫療健康領域,如何合理利用互聯網平臺自身優勢,將醫學知識普及、疑點病例教學結合起來,讓基層醫生迅速成長,“接得住、接得好”病人,或許才能從根本出發,實現培養各級醫生的目標,在行業內新一輪洗牌中取得制勝法寶。從醫療理論知識層面來看,基層醫生接受的專業知識有限,且大多知識理念較為陳舊,專業知識更新速度有限。互聯網平臺正好可以解決基層醫生知識獲取的渠道問題,且利用大數據的分析整合、互聯網技術本身的即時性、交互性優勢,根據自身條件、問題,還可與各大專家進行實時對話,進行深入的學術交流。從醫療實踐層面來看,盡管基層醫生所見案例較多,但由于缺乏臨床醫學經驗,無法真正從專業角度為患者提供優質的醫療服務。通過網絡,將疑難雜癥交給專家,專家在對其進行實時操作處理的過程中,對基層醫生而言,同樣也是一次觀摩學習,從實踐中提升自己的專業水準。針對大專家.COM提出的醫學教育平臺,第一健康企業代表告訴速途網,“在預防醫學領域,醫學教育平臺對體檢中心的醫生同樣有提升作用,對于體檢發生的相關問題,提升后的醫生可以直接進行回復,有助于健康管理的一體化建設”。
大數據時代的到來,互聯網技術的不斷提高,為醫療行業的深入改革提供一定的技術支持。醫學教育智能平臺利用互聯網優勢,將優質醫學資源下沉,這的確為醫療行業的未來發展提供了一條新的思路。從平臺本身來看,數據傳輸交流過程中的信息安全問題;面對線上線下雙渠道患者,大型醫院專家的負荷程度問題;針對各個專業問題,如何確定對專家身份進行權威認證,并確定是專家回復而非他人等一系列問題,醫學教育智能平臺如何進行規制、完善,依然是該平臺在未來醫療行業進一步深化改革、發展中需要解決的問題。