陳冬芷
(上海工程技術大學 管理學院, 上海 201620)
“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”是以互聯(lián)網(wǎng)為載體以及技術手段,將云計算、大數(shù)據(jù)、移動通信、物聯(lián)網(wǎng)等技術作為支撐,與傳統(tǒng)醫(yī)療服務進行融合創(chuàng)新而形成的一種新興的醫(yī)療健康服務模式,是互聯(lián)網(wǎng)在醫(yī)療行業(yè)的新應用。在當前人口老齡化的背景下,就醫(yī)以及保健的需求將日趨增高,優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療資源將更為稀缺[1]。
本文將以《中國統(tǒng)計年鑒2015-2019》年的基礎數(shù)據(jù)作為基礎,應用統(tǒng)計學知識,對全國各類醫(yī)療衛(wèi)生機構的診療人次數(shù)進行相應的模擬預測。以此較為科學準確地判斷“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”發(fā)展的必要性以及緊迫性,進一步探究“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”存在的問題,從而提出相應的對策建議。
本文利用國家統(tǒng)計局發(fā)布的《中國統(tǒng)計年鑒》,收集了2015-2019年各類醫(yī)療衛(wèi)生機構的診療人次數(shù)。2015年至2019年各類醫(yī)療衛(wèi)生機構診療人次數(shù)分別為769 925萬人、793 170萬人、818 311萬人、830 802萬人、871 987萬人。
(1)確定原始數(shù)列:X(0)=(X(0)(1),X(0)(2),X(0)(3),...,X(0)(k)), 其中k=1,2,3,…,n,X(0)(k)表示實際收集到的數(shù)據(jù)符號。本文原始數(shù)據(jù)序列表示為:
X(0)=(X(0)(1),X(0)(2),...,X(0)(5)).
(2)級比檢驗:已知序列:X(0)=(X(0)(1),X(0)(2),X(0)(3),...,X(0)(k)),k=2,3,…,n,則式(1)稱為時間序X(0)的級比。
(1)
(3)數(shù)據(jù)變換處理:GM(1,1)灰色預測模型必須建立在離散且光滑的數(shù)據(jù)基礎上,所以在建立模型時,首先應對原始數(shù)據(jù)序列進行相關處理,累加生成和均值生成是較常用的方法,即通過數(shù)據(jù)累加或求平均值的方法對時間序列進行變換,使無規(guī)律的數(shù)據(jù)具有較強的規(guī)律[2]。
首先,AGO表示對原序列數(shù)據(jù)依次累加。X(0)為原序列,X(0)=(X(0)(1),X(0)(2),X(0)(3),...,X(0)(k)),則X(1)為X(0)的AGO序列,記作X(1)=AGOX(0)。當且僅當X(1)=(X(1)(1),X(1)(2),...,X(1)(k)),滿足式(2):
(2)
其次,在MEAN中將Z(1)稱為X(1)的MEAN序列,記作Z(1)=MEANX(1),當且僅當Z(1)=(Z(1)(1),Z(1)(2),...,Z(1)(k)),且每個Z(1)(k)∈Z(1),滿足式(3)的關系:
(3)
(4)GM(1,1)建模
灰色微分方程模型,式(4):
X(0)(k)+aZ(1)(k)=b為GM(1,1).
(4)
①構造數(shù)據(jù)向量Y與數(shù)據(jù)矩陣B:
②確定模型中的參數(shù)a和b:
③模型建立:
利用離散數(shù)據(jù)序列建立近似的微分方程(白化方程)模型,式(5):
(5)
解得時間響應函數(shù),式(6):
(6)
從而得出灰色GM(1,1)模型的時間響應序列,式(7):
(k=2,3,...,n).
(7)
原始數(shù)據(jù)序列X(0)的預測值,式(8):
(8)
④模型檢驗
后驗差方法是GM(1,1)模型常用的檢驗方法之一,其中C和P分別表示后驗差比值和小誤差概率[2-3]。
殘差,式(9):
(9)
相對殘差,式(10):
k=2,3,...n.
(10)
設原始數(shù)據(jù)X(0)和殘差E(k)的方差分別為S1和S2,則:
(11)
(12)
表1 GM(1,1)模型精度檢驗表
事物的原始數(shù)據(jù)能否使用GM(1,1)方法來進行預測,主要取決于其精度能否通過表1的檢驗。
首先,根據(jù)原始數(shù)據(jù)本文進行級比檢驗,以此來驗證模型的可行性。
(1)建立每年各類醫(yī)療衛(wèi)生機構診療人次數(shù)據(jù)時間序列:
X(0)=(X(0)(1),X(0)(2),...,X(0)(5))=(769 925,793 170,818 311,830 802,871 987).
(2)求級比:
σ=(σ(2),σ(3),...,σ(5)) =(0.970 693 546,0.969 276 962,0.984 965 13,0.952 768 791).
(3)級比判斷:
(1)對原始數(shù)據(jù)X(0)作一次累加:
X(1)=(X(1)(1),X(1)(2),...,X(1)(5))=(769 925,
793 170,818 311,830 802,871 987).
(2)構造數(shù)據(jù)矩陣B及數(shù)據(jù)向量Y:
對X(1)作緊鄰均值生成,可得
Z(1)=(Z(1)(1),Z(1)(2),Z(1)(3),Z(1)(4))=(-1 166 510,-1 972 250.5,-2 796 807,-3 648 201,5).
于是構造數(shù)據(jù)向量Y和數(shù)據(jù)矩陣B為:
(3)確定參數(shù)a和b:
(4)建立模型求模型還原值:
11.477 122 62,11.148 649 16,10.829 576 55,10.519 635 75),
得到原始序列X(0)的預測值后,需要對預測進行精度檢驗。精度檢驗分為殘差檢驗和后驗差檢驗,計算得:
E(k)=(E(2),E(3),E(4),E(5))=
(-1.225 273 932,1.592 877 380,
0.621 350 845,-0.989 576 55).
e(k)=(e(2),e(3),e(4),e(5))=-0.115 701 031,0.121 872 791,0.052 791 066,-0.100 566 723.
后驗差檢驗計算:
X(0)的方差:
殘差的方差:
后驗差比值:
小誤差概率:
將求得的C值與P值同表1:GM(1,1)精度檢驗表中的等級進行比較,其中C值=0.000 000 061 707 681?檢驗表中的一級(好)的要求,即C值要≤0.35;P值為0.996 032 814,滿足檢驗表中的一級(好)的要求即P值要≥0.95。綜上檢驗可知模型是較為準確的,事物的原始數(shù)據(jù)能使用GM(1,1)方法來進行預測。
綜上建??傻妙A測結果見表2。
表2 全國各類醫(yī)療衛(wèi)生機構診療人次數(shù)
通過上述的建模預測所得的結果可知,各類醫(yī)療衛(wèi)生機構診療人次數(shù)將在未來五年呈大幅度增長的趨勢。然而通過收集《中國統(tǒng)計年鑒》中2015至2019年間衛(wèi)生人員人數(shù)分別為1069.388 1萬人、1 117.294 5萬人、1 174.897 2萬人、1 230.032 5萬人、1 292.833 5萬人。雖然衛(wèi)生人員數(shù)在此期間也呈現(xiàn)逐年上漲的趨勢,但比起診療人次數(shù)的上升速度及人數(shù),醫(yī)療資源明顯稀缺。
在此背景下為更好地解決“看病貴、看病難”的問題,進一步發(fā)展并且完善“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”這種智慧醫(yī)療服務模式成為了當務之急。
早期“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”剛起步的時候,其主要呈現(xiàn)模式為基于PC端的廣告以及相關信息搜索為主。伴隨著科技的迅猛發(fā)展、移動互聯(lián)網(wǎng)速度的飛躍以及5G技術的誕生,中國“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”已形成一定的規(guī)模,并在國家政策的支持下進一步發(fā)展,預測至2021年其市場規(guī)模將超900億元。
“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”運營的模式現(xiàn)今主要有二條路徑。一條是通過將不同的醫(yī)療資源優(yōu)化整合,提供在線問診、在線預約、藥品配送等一系列服務,主要有好大夫在線、平安好醫(yī)生、新氧、丁香園、39健康網(wǎng)等等;另一條路徑則是基于實體醫(yī)療衛(wèi)生機構,將其與互聯(lián)網(wǎng)深度融合,將部分看病的流程數(shù)字化。譬如通過小程序或公眾號的形式提供相應的查找、問詢、診斷以及預約付費等一系列基礎的操作,不僅節(jié)約了時間,也降低了人工的成本[3]。
目前主要通過文字以及圖片的方式在線問診,于線上線下的銜接不充分,往往會造成與治療環(huán)節(jié)發(fā)生脫節(jié)的問題,影響進一步就醫(yī)[4]。線上問診的醫(yī)生無法對問診患者開具處方,藥物配送也無法做到高效的銜接,其后的醫(yī)保報銷以及康復復健問題更是未能做到很好的結合。
由于參與在線問診的醫(yī)生往往是利用其空余的碎片時間在線服務,會造成診斷交流不及時不順暢的情況,這種“時差”的存在嚴重影響了診療的效率。
由于“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”歷史尚短,在市場標準與規(guī)范上存在一系列的問題。準入門檻不明確,導致行業(yè)內(nèi)水平高低差異很大。一系列“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”主體缺乏相應的行政主體對其資格進行認定,標準也尚不明確。關于“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”平臺背景下發(fā)生的一系列醫(yī)患糾紛等醫(yī)療問題,行政監(jiān)管部門也未能給出清晰明確的責權劃分標準[5]。種種監(jiān)管問題的存在,使得一部分假借“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”之名實則侵害公民利益的平臺存在。
“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”具有信息公開共享的特質(zhì),然而這種特質(zhì)具有兩面性。以“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”為背景的醫(yī)療大數(shù)據(jù)常面臨著信息被泄露的風險,常常被不法分子盜取,從而造成不必要的損失。信息安保體系的不完善從根本上影響了“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”未來良性的發(fā)展。
醫(yī)保同醫(yī)療信息并不能很好的銜接問題在于“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”項目及收費本身并未得到很好的標準界定。醫(yī)保部門無法科學準確的核算“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”項目所需的成本,是否能報銷成為困擾患者的關鍵點。在此影響之下,“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”未來的發(fā)展擴大受到了很大程度的約束,進一步縮小了其適用的范圍。2020年7月23日,國務院辦公廳在發(fā)布的《關于進一步優(yōu)化營商環(huán)境更好地服務市場主體的實施意見》中明確有提出將部分符合條件的“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”項目納入醫(yī)保,但仍在起步階段,需在之后進一步探索使其成熟。
(1) 拓寬線上與線下結合的渠道。在線問診等一系列“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”項目只能通過文字與圖片來交流,伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展,網(wǎng)絡平臺或APP上設置電話以及視頻的問診方式,能夠更進一步拉近醫(yī)患之間的距離,營造面對面溝通的效果,提升用戶體驗。同時,政府同平臺需在此背景下進一步推出新舉措,使線上的醫(yī)生專職接診而非利用碎片化時間兼職接診,提高問診效率,進一步完善“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”的服務體系、更好地優(yōu)化配置資源。
(2) 進一步規(guī)范市場標準?!盎ヂ?lián)網(wǎng)+醫(yī)療”行業(yè)需要標準對其進行規(guī)范約束以及監(jiān)督,應當明確其準入的門檻,規(guī)定服務的范圍及收費的標準。出臺相應的法律法規(guī),明確權責關系,防止侵害公民利益的行為出現(xiàn),為“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”的健康穩(wěn)定發(fā)展起到保駕護航的作用[6]。
(3)加強信息安全管理。首先對“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”從業(yè)機構安全性進行一系列的評分以及考核,注重企業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)安全應用技術上的投入,加強對于信息安全技術的一系列提升。專業(yè)的技術人員則要針對大數(shù)據(jù)計算技術應用過程中出現(xiàn)的問題進行分析,同時對技術手段創(chuàng)新。充分應用大數(shù)據(jù)采集、人工智能技術以及云計算給互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺充分的幫助,從而構建更為安全穩(wěn)健的環(huán)境。
(4)促進醫(yī)療服務一體化發(fā)展。明確“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”電子支付納入醫(yī)保的范圍及項目,提高患者所獲得的醫(yī)療保障,促進電子支付醫(yī)保的發(fā)展,解決
遠程核算的一系列難題。以一站式服務為最終目標,完善“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”行業(yè)的服務路徑,使患者不管在求醫(yī)問診,還是保費報銷上都能獲得切實的便利,切實實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的深度發(fā)展。
“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”發(fā)展勢頭雖猛,但尚不成熟。完善“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”服務行業(yè)對實現(xiàn)“全民健康”有著至關重要的意義,對解決“看病難”、“看病貴”等問題有切實的價值。利用互聯(lián)網(wǎng)及電子信息技術驅(qū)動發(fā)展新興的“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”有助于將醫(yī)療資源更好的實現(xiàn)優(yōu)化配置,有效緩解人口老齡化、醫(yī)療資源緊張以及配置不均衡的問題。伴隨著技術性的不斷突破,以及政府的扶持力度加大,未來大眾也能以更經(jīng)濟、高效以及個性化的方式來管理健康。