近日，《新英格兰医学杂志》家族新秀NEJM Catalyst团队携哈佛大学、凯撒医疗、普罗维登斯圣约瑟夫医疗集团 等国际医疗机构的医疗管理人员、临床医生们首次来到中国，在上海漕河泾高科技园区与嘉会医疗的促成下举办了一场名为“中国医疗保健的发展与变化——来自全球的经验”的交流会议，旨在探讨初级医疗规模化过程中的从业者培训与激励、人工智能助力、财政及监管创新等热点议题。
 

　　医疗保健资源分配不均致使患者集中在大型医院，而对中小型城市居民来说，许多疾病无法在当地解决，需要花费高昂的代价到很远的大城市方能得到诊疗，这是中美都面临的情况。而国家医疗服务运营的目标则是以有限的资源回应巨大的需求，最终大规模地提供公共利益。
 

　　对此，管理着美国51家医院，800家诊所的康普顿.菲利浦 教授分享了他在普罗维登斯圣约瑟夫医疗集团的探索。他介绍，一个医疗系统中包含很多医疗个体和机构，比如心脏中心、康复科医生、妇女医院、肿瘤医院、大学，他们往往来自不同地区。康普顿教授 会梳理每个个体或机构能提供什么、如何帮助降低整体医疗成本，以及如何改善对患者的诊疗结局。经过初步可行性分析，对医疗个体和机构给与硬件、管理和行政支持，把最佳资源分配到其所在地。同时，跟踪数据反馈和分析。如果某家机构能够成功落实，系统就会进一步提供其他资源去支持其下一个循环，譬如手术室新添某个设备、电子病例中有助改善就诊流程的某一模块工具、大学用于远程教育的模拟系统等等。
 

　　康普顿.菲利浦 教授解释：通过这种方法，可见的是单独某一家医院某方面的人力、药品、耗材投入成本不断上升，但实际的结果是，整体资源的连接使整个系统覆盖的就医人群在扩大，人们的医疗可及性提高，总体的就诊成本降低，这是整个体系的变化。
 

　　嘉会医疗CEO葛丰先生对此补充：“大家都会问在中国医疗服务中私立占比只有5%，能够做什么事情呢?其实有很多，因为医疗行业是全球性的，一是因为医药科学是全球的。二就是因为通过大量全球性的资源合作方能够真正开展事业。”

　　扩大初级医疗资源，使人们不再一有咳嗽就去三甲医院挂号专科医生，是提升整体医疗效率的关键。那么，如何提供足够的初级医疗资源以应对规模化需求的挑战?凯撒医疗保险及医院执行副总裁兼首席医疗官、执业25年的帕特里克教授表示，应在用标准化的培训扩大从业人员队伍的同时，激励现有初级医疗保健从业人员的持续改善。
 

　　帕特里克教授：“我觉得对医生来说最有效的激励并不来自于奖金，因为金额太低无法激励，太高则会使其牺牲患者利益。有效的激励来自于他们的职业成就感和自尊。他们的绩效跟治疗结局相关，譬如某个医生一阶段所有患者的结局情况怎么样，是否能够证明你的诊疗结局要比其他医生好，是否达到自己设定的目标，患者的满意度达到多少，有没有在整个过程当中体现医生的同理心?这些与众不同的战略和方法被证明可以激励行为，反映在医生个人不断改进的意愿和习惯上、整个体系的医疗质量和声誉上。”
 

　　近年来，人工智能和自然语言处理在中国发展迅猛，年申请专利数已超美国。今年2月，在《自然》杂志上，中美研究人员更是研究报告了通过AI学习应用，已经拥有了140万儿科患者数据库，为下一阶段大规模最基础医疗服务奠定了可能性。
 

　　中国卫健委健康医疗大数据应用标准评估体系保障专家委员会委员 余中博士 分享了其在安徽省旌德县进行的实验——初级医疗保健的人工智能在中国的首次尝试。参与其中的有穿戴有生命体征监护仪的患者、AI、经纶的天使机器人、乡村医生，10个镇、68个村、15万人参与其中，最终，天使机器人帮助完成了15000次患者初级诊疗就诊，1800多例患者在天使机器人系统上获得远程服务，旌德政府和世界银行都认为这种智能的医疗服务，大大增加了初级医疗可及性、而且可支付、因此具有很高的价值，可以在全球其他类似的情况下加以应用。
 

　　余中博士：“医生是执行者，给患者提供提供智能服务，机器是帮助者，帮助患者达成更好的结局。患者也是很重要的反馈来源。机器非常快速而准确，但是它很天真，他没有共识，没有自己的意识，什么都没有，而人类有智慧。因此我们做的就是把反馈给到人类，而把医生给到机器。当人类的学习、医生的学习、机器的学习，彼此相互联系、支持和作用的时候，就能给患者带来一些智能的医疗服务。”