【CHC2018】胡盛寿：迈向新时代，建设学习型医疗体系

8月3日上午，2018中国心脏大会（CHC）暨2018国际冠心病大会（ICC）暨第三届中国血管大会（CVC）...

8月3日上午，2018中国心脏大会（CHC）暨2018国际冠心病大会（ICC）暨第三届中国血管大会（CVC）在国家会议中心隆重开幕。在开幕仪式上，大会主席、中国医学科学院阜外医院胡盛寿院士发表主旨演讲，阐述了新时代下建设学习型医疗体系的意义及实现途径。

胡盛寿院士发表主旨演讲。

一. 对我国心血管病防治能力的基本判断：成就与挑战

胡盛寿院士首先说明，过去30年，我国疾病防治的发展成就举世瞩目。从1990年至2016年，我国的医疗可及性和质量指数进步幅度位列中等收入国家的首位。近10年来，我国每年心外科手术量从8万增至21万，77家主要心脏中心的CABG院内死亡率降至2.2%，与美国不相上下。

然而，未来30年，我国的医务工作者准备好了吗？随着人口老龄化加剧、不良生活方式流行，以及危险因素控制不佳等因素的影响，我国心血管疾病的负担将持续加重。然而，我们面临的严峻现实是，医疗资源配置亟待优化，地区分布不均衡，体系协调不合理，大医院“人满为患”，基层医院“门可罗雀”。

同时，我国医疗资源的使用效率亟待提升。例如，医生普遍高估冠脉狭窄情况，较美国更为突出，择期冠脉介入治疗存在过度使用情况。相反，降压药物的使用不合理，仅11%的高血压处方中使用了高临床价值药物，高价药物的使用更广。

此外，单纯依赖投入驱动的发展模式无法持续。以美国为例，医疗花费激增，但健康水平提升缓慢，浪费严重，发达国家的“经验”值得我国思考。

因此，“提质增效”正成为医改的新主题。2016年8月全国卫生与健康大会强调，要提供优质高效的医疗服务，即完善医疗卫生服务体系，创新医疗卫生服务供给模式，提升医疗服务水平和质量。在这种情况下，专业机构和人员的使命担当是什么？是建设学习型医疗体系，即专业机构和人员的“自省”能力建设。

二. 专业机构和人员的使命担当：建设学习型医疗体系

（一）为什么需要建设学习型医疗体系？

胡盛寿院士指出，建设学习型医疗体系，目的是提升研究能力，持续改进医疗服务质量。我国提质增效亟待解决的一个问题是无据可依。例如，我国指南依赖专家意见或证据“进口”。我国心血管病领域的专家共识数量是指南的十多倍，只有25%的推荐是基于A级证据，仅有1.5%的推荐有包括国人的大规模RCT数据支持。

我国提质增效亟待解决的另一个问题是有据不依。例如，2005年COMMIT/CCS-2研究证明β受体阻滞剂在心梗患者中的疗效，证据充分。但是，2001年至2011年，β受体阻滞剂在我国的使用仍然很不理想：使用率约50%，且使用不规范，疗效不明显。

值得一提的是，研究能力成为关键掣肘。我国医疗质量监控不足，反馈滞后。尽管医疗投入巨大，但患者获益程度亟待提升。例如，急性心梗诊疗结果十年无改善，治疗不规范、错误使用的现象普遍。另外，信息化体系没有发挥支撑作用，医院、医护人员无法及时获得医疗质量的信息反馈。

（二）什么是学习型医疗体系？

美国医学研究所认为，学习型医疗体系从设计之初，就是为了让每一位医生和患者的决策能获得并应用最佳的证据，推动在诊疗过程中不断发现新知识，并使得医疗服务能够持续创新、改善质量、确保安全、追求价值。

学习型医疗体系具有以下基本特征：（1）立足实践，（2）全面收集，（3）针对反馈，（4）快速迭代，（5）集体智慧，（6），技术支撑。

1. 立足实践

研究的价值，首先在于找到实践中的“科学问题”。立足实践包含三方面的含义：（1）研究问题来自于实践需求，（2）研究数据基于实践工作，（3）结果解释充分考虑实践环境。

2. 全面收集

全面收集数据，就要整合多源异构行政数据的全人群监测，围绕个体患者进行全方位全周期的追踪。例如，HQMS病案首页要包含主要诊断、合并症、人口学特征，以及院内治疗结局和花费等数据。

3. 针对反馈

针对反馈的含义是，以“反馈”推动“反思”，以“针对”指导“应对”。在疾病管理中，纳入关键指标，突出每家单位的个性。

4. 快速迭代

每一天的决策，因为有对前一天实践分析产生证据而更加合理。

5. 集体智慧

每一位医生，因为能获得将所有医生实践汇集的经验而更加明智。

6. 技术支撑

基于大数据、互联网、云计算和人工智能的数据驱动，将为建设学习型医疗体系提供技术支撑。

（三）如何建设和应用学习型医疗体系？

1. 医院层面

从医院层面讲，建设学习型医疗体系，医疗品质要“以数据说话”，全面提升医疗质量和服务能力。例如，阜外医疗信息化平台2.0版较1.0版有了较大改进，具有自主分析、深度学习、自我纠错的特点。系统提取数据，经过智能分析、自我纠错，可以实时提醒，实现电子病历智能化质控。平台升级后，误诊率、漏诊率明显降低，病历合格率从27%提升至72%。

临床诊疗要“用数据支持”，深入挖掘规范化和个体化诊疗证据。大数据加人工智能辅助决策工具，满足医院和基础医生的需要。

解决远程会诊“可持续改进”、“可自我提升”的问题，要创新专科协作，促进应用推广效率。创新医联体，建立覆盖广、拓展快、扁平化、交互式、纵横交织、不依赖专家投入的网络，拓展覆盖范围和合作层次。

2. 社区层面

社区是我国医疗的基础单位，在社区层面如何建设和应用学习型医疗体系？以我国基层高血压管理为例，之前国家卫计委特设立基层高血压管理办公室，推动全国“五统一”，即高血压管理统一、工作绩效考核统一、民众健康宣教关键知识点统一、医生培训认证统一、质量考评体系统一。

而提高基层能力和质量的核心策略在于临床指南制订、人员培训考核认证、诊疗数据收集分析、质量评价反馈这四个方面。其关键环节包括：依托互联网的全国基层医生培训认证、基层高血压管理门诊实时记录上传、面向不同需求的针对分析和定期报告。每日分析、每季度提供面向各级政府、机构管理者和医生的绩效评价报告，致力于解决有据不依、无据可依的现状。

以基层高血压管理为例，一项针对学习型辅助决策工具的RCT，将获得传统RCT无法提供的证据。而且，工具将随着证据的积累而持续更新，给出更合理的用药建议。

在演讲的最后，胡盛寿院士总结说，对于中国这样一个发展中的人口大国，面对医疗资源绝对不足与医疗配置相对不合理并存的现状，为提升医疗服务质量和资源利用效率，建立学习型医疗体系是我们“理性和有必要”的选择。