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摘要：医疗卫生保障问题长期困扰着世界各国，医疗卫生保障体系似乎陷入“建立——困窘——再建立”的死循环。从目前看来，似乎还没有任何一种有效的方式能良好解决“看病难，看病贵，看不好病”的顽疾。一个难题长期的持续代表着在“工业文明时代”我们难以解决，自然需要思考用现时代的“时代特性”去解决难题。当下我们步入“大数据时代”，大数时代拥有全新的思维方式、技术手段，或可能在医改难题这一顽疾上提供新的解决办法。铜仁市作为首批国家智慧城市试点市，本文从大数据视域角度下，分析了在大数据在医疗领域的运用的成功案例，结合铜仁市医疗发展实践，提出了大数据时代下的铜仁医疗改革方向。

引言

医疗卫生保障问题长期困扰着世界各国，医疗卫生保障体系似乎陷入“建立——困窘——再建立”的死循环。从目前看来，似乎还没有任何一种有效的方式能良好解决“看病难，看病贵，看不好病”的顽疾。一个难题长期的持续代表着在“工业文明时代”我们难以解决，工业文明时代的手段与特性已被发挥到极致都无法解决，自然需要思考用现时代的“时代特性”去解决难题。当下我们步入“大数据时代”，大数时代拥有全新的思维方式、技术手段，或可能在医改难题这一顽疾上提供新的解决办法。

一、我国医疗改革概述

（一）我国医疗改革历程

1、第一阶段是1979年—1992年，市场经济改革将医院推向逐利机制。

建国初期，我国是以农村人口为主的贫穷大国，尚无覆盖全社会的医疗保障体系，人们看病全凭自费。国家曾在1958年、1960年以及1972年多次大幅度减少医疗服务、药品和耗材的费用。在此期间，公立医院的医疗服务收费远远低于成本，政府财政从卫生部一直补到乡镇卫生院。1979年开始国家财政对医院的补偿模式发生了变化——财政的补助比例持续下降，公立医院的医疗服务收费依旧低于成本，药品和耗材自然而然成为医院补偿的重要渠道。从政策理论和实际操作上，都把医院逐步推向了市场经济的洪流当中。

2、第二阶段是1992年—2015年：以药养医机制推动公立医院新医改

国务院在1992年九月发布了《关于深化医疗卫生体制改革的几点意见》，这个文件进一步放宽了对医疗机构的管理规定，允许部分有实力的机构转变为经济实体或进行企业化运作，让它们自我经营、自担盈亏。自1994年起，医药经销商、医药代表大量涌现，据官方数据统计，2015年全国的药品耗材和检验检查已经成为全国公立医院主要收入来源，而医疗服务技术、劳务价格极低，以药养医机制就这样慢慢形成。

3、2015年—至今：C-DRG支付改革为综合改革提供解题思路

在2015年发布的关于城市公立医院综合改革试点的指导意见里，包含了减少药品和耗材的开销，去除药品加价的环节，强化医保付费方式的改革，以及对药物使用和医疗行为进行标准规制等内容。综合医改实际上从两条线索入手，即药械供应链和支付制度改革，实行外治和内治相结合的策略。

（二）我国医疗改革模式及问题

1949年2005年可以被认为“旧医改”阶段，这一阶段我国建立的许多基础性医疗设施。但“看病难、看病贵”的顽疾仍然存在，故自2006起，“新医改”起航，我国各地也提出并实施了一些新型化的医改模式，通过归因分析，了解为何医改弊病仍然存在。

1、福建三明医改模式存在的争议

三明市医疗改革的独特之处在于实施药品零价销售，并且这个改革没有增加财政支出。一是医疗费用因以药养医而上涨，令病人经济压力增大，且消耗了较多的社会资源。二是让老百姓吃了冤枉药，就诊者服用大剂量的非相关药品，与病情非相关的药剂长期服用必定危害身体健康，不利于社会长期健康发展。三明市决定用全面清除药品加成的策略来应对医疗改革的挑战。

2、江苏三地医改存在的问题

无锡在2001年首开先河实施了“托管制”，医院的经营管理权、经济分配权和人事用工权已经被下放到医院，卫生局不再负责医院的具体经营管理工作。政府卫生行政部门把医院管理权交给了医院管理中心，有一个单位专门负责医院的资产管理和运营，它就像是全市所有医院的“总院长”，政府的医疗管理职能则主要是依法进行行业监督管理，实现真正意义上的“管办分离”。

3、广东高州模式崩塌带来的反思

高州市人民医院在无需政府追加投资的情况下实行的独特模式被称为“高州模式”，依靠新颖的发展理念、日益增长的技术实力和科学的医院管理体系，秉持着以人的需求为中心的原则，一系列的医疗改革措施使得医院的医疗水平能够媲美顶级的“三级甲等”医院。但后来高州模式的崩塌给我们的反思是，对于一切运行的主体——人，该如何有效管理，将是大数时代必须担当的责任。

二、大数据背景下的医疗改革

（一）大数据的含义

大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

（二）大数据在医疗领域中的应用

大数据及其相关的高新技术已经在各个领域得到了日益广泛的运用，在医疗健康领域也不例外。国务院定了发展和管理健康医疗大数据的办法，通过利用互联网+医疗和大数据技术在保障全民健康、临床医疗等方面满足群众对健康医疗的需求。

1、DT时代与“互联网+”等大数据产业链前景

IT时代强调个体自控和管理，而我们正在迈向DT时代（数据技术），它更侧重于服务和连接，数据处理技术时代，其核心在于服务大众和推动生产力发展。在数据时代的背景下，“云医疗”得益于云计算的发展。定义为一种全新的医疗服务模式，“云医疗”依托现代网络技术及居民电子病历系统进行。这里提到的“云”，一是指联结各种医疗资源的网络信息技术，二是指居民电子病历系统中整合的患者信息。

2、大数据让我们更了解自己的医疗数据

让医疗过程数据更透明能提升医疗从业者的业绩评估和机构的显示度，从而推动医疗服务质量的提升。通过操作和绩效的数据集分析，我们可以构建流程图和仪表盘以展示医疗服务的可视化数据，从而增强信息的可理解性。流程图的目的是为了检测和探究医疗变异性以及废物产生的点，接下来就是改进流程。就算没有实际的奖励，只要公开发布关于成本、质量和效率的数据就足够了，提升服务使其更具竞争力，医疗服务机构因此能改善绩效，提供更佳的服务。

3、大数据的临床医疗应用

寻找适合特定病人的理想疗法，可通过细致研究其个人特征数据和治疗反应数据，来比较不同干预方法的成效。医生认为，依据大数据技术来整合医疗设备监测患者体征并结合治疗效果的数据，是最能体现临床疗效且经济高效的疗法，我们需防止过度医疗和治疗不足的情况发生，因为它们都会对患者造成不良后果。

4、云医疗系统下的“好人生模式”和定制医疗

中国保险行业协会与中国社科院课题组在二零一零年合作出版了《中国健康保险发展报告》。其中有一个章节就是“好人生模式”，其所谓“一五三模式”，就是：一个体系为好人生健康管理体系。五大服务范畴为健康维护、疾病管理、诊疗支持、管理式医疗、增值服务。

（三）大数据运用于医疗改革的案例

1、上海医改试点

上海医改试点在信息化、大数据支持上推进医改。上海多年前启动了健康信息网工程，目前它隶属于政务外网下的卫生信息网络体系，健康档案和电子病历系统由位于市中心、医联以及17个区中心的数据库共同构建。上海市医改办的数据显示，目前有422家公立医疗机构入驻了健康网平台，公共卫生方面汇总了1400万人员的信息，1.5亿条明细数据，每日增加103万条。上海医疗改革的实施途径表明，行政决定必须以详实可靠的数据为依据，要用大数据来规范分析体系、评价标准、管理模式以及公立医院的运营和决策机制。

2、浙江医改试点

浙江省率先在全国成为国家数字卫生关键技术和区域应用的示范省份，它的举措为我国的数字卫生领域树立了优秀的榜样。患者不但可以通过手机挂号，还可以自己建立医疗档案，通过访问云客户端，无论在哪里就医，都可以提供自己的就医记录，健康状况一目了然。

3、四川医改试点

2015年5月开始，四川省与电子科技大学大数据研究中心进行合作，构建了一套监测评估平台“四川省分级诊疗大数据监测评估平台”，通过该平台帮助，四川省卫计委更好地了解患者流向。构建一个针对所有人群的大型健康数据仓库，利用四川现有的九千万人口医疗健康信息作为支撑，西部将建设服务于附近五亿人口的医疗健康大数据应用创新基地。

三、铜仁市的医疗改革现状

（一）铜仁市简介

铜仁市东临湖南、北接重庆，素有“黔东门户”之称。市域面积1.8万平方公里，辖2区8县、8个省级经济开发区、2个省级高新技术产业开发区、1个省级大健康医药产业示范区。29个民族在此聚居，其中少数民族占比高达71.75%，总人口数为449.1万，它荣获了多项殊荣，包括国家卫生城市、国家森林城市、全国民族团结进步示范市、平安中国建设示范市、首批国家智慧城市试点市、交通强国试点市、国家级跨境电商综合试验区，首批全国市域社会治理现代化试点市。2016年到2022年，全市的地区生产总值实现了从856.97亿元到1477.19亿元的显著增长，在武陵山片区的六个城市里，经济排名第二。

（二）铜仁市十八以来的医疗改革进展

党的十八大以来，铜仁市委、市政府深入贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想、习近平总书记视察贵州重要讲话和关于卫生健康工作的重要指示精神，扎实落实中央深改会审议通过卫生健康改革事项，全市的卫生健康工作获得了显著的进步，居民的健康水平和享受到的基本医疗服务质量都有了持续提升和增强。截至2022年底，全市共有医疗机构3419家（不含卫生监督机构和疗养院），其中：公立综合医院13家、公立中医医院8家、公立专科医院1家、妇幼保健院11家、疾病预防控制中心11家、采供血机构6家、乡镇卫生院（社区卫生服务中心）179家、村卫生室（社区卫生服务站）2821家、民营医院122家、民营体检中心和血透中心各1家、个体诊所（门诊部）245家。

（三）大数据背景下的铜仁市医疗改革取得的成就

一是建成铜仁市医疗健康数据中台，构建覆盖全民全生命周期的电子健康档案，为应用场景提供数据支撑。目前，已汇聚数据达15亿条。二是在全省首创新生儿“一站式”服务平台，实现出生医学证明、上户、参保登记、缴费在医疗机构一次性办理，获省政府领导肯定性批示，获评“2023年度数字民生省级示范项目”。三是在全省首创严重精神障碍患者协同闭环管理服务平台，实现市县乡村四级跨区域、跨部门信息流转无缝衔接，被中国电子技术标准化研究院纳入《电子文件创新应用案例集》，获评“2023年度数字治理省级示范项目”，经验做法在《国家智能社会治理实验基地工作专刊》刊发。四是在全省首创医学检查检验结果共享互认平台，实现市县两级综合医院、中医院、妇保院跨层级、跨机构互信互认全覆盖，全年互认超过11万份、为患者节约费用超过1800万元，经验做法在《贵州改革工作动态》刊发。五是在全省首创区域远程影像诊断中心，基层群众在乡镇即可获得市县级医疗机构远程影像诊断服务，已为群众提供服务54万人次。六是在全省首创云胶片服务，患者可随时随地通过手机等移动终端进行在线调阅。七是在全省首创互联网医院，为群众提供了互联网问诊开方和中药代煎配送服务。《国家智能社会治理实验铜仁市信息化赋能大健康产业研究》选题获得全国三等奖（第四名）。

（四）大数据背景下的铜仁市医疗改革的不足

1、机构内部系统标准不一，导致互通共享困难。以往，医疗机构信息化采取分散建设的方式自行实施，缺乏统筹统建，以至于各业务系统种类繁多且标准不一，导致互通共享困难。近年来，我市坚持统筹统建原则，统筹实施了基层医疗机构信息系统建设，实现了网络互联、数据互通、应用互操作。然而，由于二级及以上医疗机构体量较大，更换业务系统代价与风险较高，目前仍然没有实现统一标准，导致市级建设的医疗健康数据中台（全民健康信息平台）难以获得其全量及时的数据。

2、垂直系统条块分割，导致互通共享困难。据统计，我市多层级、多部门使用的国家统筹建设垂直信息系统26个，省级统筹建设28个。例如：医疗机构联网管理系统、医师执业注册联网管理系统、护士执业注册联网管理信息系统和国家卫生统计信息网络直报系统这类由国家统一建立并维护的系统是重点，其中国家卫生统计信息网络直报系统数据大部分来自于前三个系统，由于系统之间没有互联互通，导致后者需要人工比对、统计、分析、录入，增加了基层工作负担。

3、跨行业部门信息壁垒，导致互通共享困难。我市创新开展的新生儿“一站式”服务，虽然实现了出生医学证明、上户、参保登记、参保缴费等服务事项跨部门协同办理，但由于部门之间的信息壁垒，并未真正意义上实现与公安、医保、税务相关系统直接打通，而是依靠工作人员登录一站式服务平台，查看所需信息，然后在各自业务系统里去手工录入办理。

4、缺乏信息化建设资金投入，导致互通共享困难。近年来，国家投入的信息化建设经费大部分集中在省级实施，缺乏针对市县乡医疗机构信息化基础建设的资金投入。医疗机构依靠自筹资金很难快速提升信息化水平，难以满足发展需要。

四、铜仁市大数据医疗改革路径探析

健康产业对国民经济的未来贡献度将逐渐提升。2016年6月21日，国务院下发的《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》当中涉及到的部门有20多个，几乎涵盖了主要的行业产业领域，医疗服务、健康管理、饮食（食品卫生营养）、环境、养老保险、医养结合等都在其中。推动健康医疗大数据的合理使用和规则建设，这会推动铜仁市更快地研发和普及智能健康医疗设备，促使医药、金融、物流、养老、保险、教育、健身等行业增加产量，带来健康产业加快升级，运用新技术时代的迭代解决“工业文明时代”医改顽疾。

（一）大数据的“被使用权”：医疗数据安全与立法

我国对健康医疗大数据的安全保护给予了高度的重视。2016年6月21日国务院下发的《指导意见》，发展健康医疗大数据时要着重考虑数据安全和隐私保护的问题，唯有保障患者隐私安全，才能促使数据融合共享与开放应用的顺利进行。医疗领域的大数据在优化医疗资源的同时也引发了变成双刃剑的担忧，用户医疗信息与用户个人基本信息不同，前者更具有专业性，直接涉及用户的隐私利益。所以，前者在医疗方面更有价值。越具有医疗价值的信息，也就越具有商业价值。因此，必须在立法上明确，法律应禁止医疗信息的非法流动。一般来说，网络医疗中网络服务提供者作为医疗机构的信息采集人，运用大数据加工的信息产品以及用户基本信息和医疗信息都是网络服务提供者向医疗机构或第三方机构共享的产品。共享也应符合法律规定，符合必要性和正当性原则，事先应告知用户信息流转方向和使用情况。无论是个人、组织还是机构，都不能在未获得用户许可的情况下私自与第三方分享医疗资讯。

（二）打破“信息孤岛”：建立医疗健康大数据信息系统

实现医疗大数据的互联互通是当前的必然选择。未来的医疗信息系统发展将呈现五个主要趋向：首先是临床信息系统向平台化方向发展。未来的临床信息系统会以网络为纽带，实现各个区域和点的互联互通，这样能够促使医疗领域各种资源的有效且全面的整合，使得临床信息系统更为简化，推动快速流程管理的实现。二是远程医疗。能够把各个地方的医生和病人，业务和服务（如远程问诊、打点滴、诊断、挂号和检验）都联系起来，并且实现数据共享。三是健康管理。在设计系统的基本框架时，我们选择了跨平台的技术方法，这样就确保了信息的流通性，让个人能查自己的健康档案，也让各类机构能做全程健康管服务。四是ERP管理。在未来医院信息化体系构建中，设计之初就得确保医疗信息系统能与医院内部ERP系统无间融合，实现无缝对接。如果两个相互独立的系统都变得越来越完善和高级，那么它们之间的交互成本将会增加。五是“医疗云”平台建设。医院信息化服务创新采用"医疗云"模式，旨在快速部署和集中管理医院的各项业务系统，医院能够通过减少硬件设备和软件许可证的购置，来削减一次性开支，同时通过增强自动化管理来节约人力成本。医院能够借助“医疗云”轻松快捷地设立移动医生/护士工作站。

（三）激活诊疗块数据：助力医生“多点执业”

现在医生多点执业面临的困难，主要来源于医院用人观念上的狭隘。如果真要推行多点执业政策，公立医院必须认识到，医生不是某一家医院的医生，任何一名医学生乃至医生的培养，都是国家和社会共同承担的。医生最终的社会职责就是为病人服务，而社会化医师资源，恰恰能最大限度地发挥医生的能量，让他们的医疗技术辐射更多患者。在现行体制下，作为第一步，医院可以尝试将医生多点执业中产生的社会效益和经济效益也纳入到绩效考核中，对医生在本院的工作及院外的工作进行综合评价，这样才能消除医生多点执业的后顾之忧。通过多点执业，大医院也将从中获益：不仅能实现患者的分流，还能最大限度推广医院的品牌技术和专家优势。更进一步讲，政府应考虑实现医生的社会化，把医生从医院解脱出来，薪酬、养老等福利由社会共同承担，医生和医院是合作关系，不是被雇佣关系。医院提供平台，医生在此执业，医生和医院没有人事上的隶属关系，其他医院提供平台，医生也可以在其他医院执业。目前，我国正在推进事业单位人事制度改革，计划取消高校及医院的事业单位编制，这对于推行医师社会化的改革是一个良好的契机。

（四）数据医疗“守门人”：推进分级诊疗制度的实施

分级诊疗制度指的是依据疾病的严重性、紧急性以及治疗难度的不同来进行分类管理，各个等级的医院要负责不同疾病，坚持在基层看病，需要时能往上级医院转诊。将大数据应用到分级诊疗建设，一个核心的任务，就是要协调并加深政府、医疗机构、科研院所乃至企业的默契程度与合作深度，大数据技术被应用于提升分级诊疗的监测和评估能力，从倚重个人经验进行决策，发展到利用数据来辅助决策，最终目标是让数据直接指导决策，让数据发挥决定性作用，为医疗资源配置、分级诊疗的监测和评价与评估提供科学依据，有助于政府主管部门全面了解情况。依托大数据深度加工，精准配置医疗资源：

（五）“数据铁笼”：创新医保监管方式

根据各地方近年来的实际操作，为了契合全面医疗保险和大数据发展的潮流，必须要确保实现严格的监督与管理，必须依赖信息化技术对医疗服务的每个环节进行全程监督和智能审批。一是实施医保药品进销存监管。让乱刷卡行为止于阳光之下。药品进销存管理的基础性与关键性需得到妥善把握。医保部门应研发定点药店药品进销存信息管理系统，让每一笔药品销售都在医保信息系统智能监管之下，信息公开透明，促使参保人员、定点药店不敢违规。所有药房每月把药品的进货、销售和库存的记录详细地输入系统，并进行核查。二是实施智能监管，从源头管住医生手中笔。大处方、滥检查、小病大治，不仅造成医保基金浪费，而且增加了参保患者负担，这是医保部门监管的重点也是难点。医保部门研发了能够进行网上监控和数据挖掘的智能监控系统，它的功能包括事前的警示、事中的预警以及事后的责任追踪，以加强医保监管。将引入医学知识库以增强医保监管，提升对大型定点医疗机构的监督效能。医保监管平台能查看参保人员过去三个月在所有指定医疗机构的用药历史，任何超纲行为会被预先警示，从而有效制约了医师的处方权。

（六）数据第三方审核：审核化解过度医疗问题

医疗改革必须正视并且解决过度医疗这一难题。纠正前有医疗体制默许“小病大养”否则会落入医保漏洞。这不仅极大地浪费了有限的甚至捉襟见肘的医疗资源，也直接危害到每个患者的身体健康，更导致“看病贵”、“看病难”等乱象。运用大数据开展第三方审核，即引入第三方控费机构，正成为国内外医疗产业的关键环节。第三方公司的作用在于，可以用信息化的软件来帮助医保部门审核出那些绝对违规的行为，误差率可以小于5%。在大数据模式下，可以围绕具体的医生和患者的历史数据，建立多维的模型，分析处方行为，判断医保欺诈，为患者和医生建立一个征信系统，对个体进行追踪，从而有针对性地进行管控，避免总额预付一刀切，实现更精细化的管理。

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作者简介：

田晶林（1994.4），男土家族贵州印江人学历：硕士研究生职称：讲师，从事法学、社会治理、医疗制度等方向研究。

张劢（1975.2），男，土家族，贵州印江人，学历：本科，职称：正高。从事外科，健康管理，大数据健康管理研究。

赵乔（1993.3），男，土家族，贵州沿河人，学历：本科，职称：助教，从事公共危机管理研究。

匡平（1984.10），男汉族湖南邵东人学历本科，助教，从事党史党建研究。

张书铭（1989.12），男，汉族，贵州贵阳人，学历：硕士研究生，职称：讲师，从事政治哲学、中国哲学研究。

杨清江（1990.9），男，苗族，贵州印江人，学历：本科，职称：讲师，从事马克思主义哲学研究。

基金项目：本论文 2023年铜仁市市级科技计划项目阶段性成果：《大数据视域下的铜仁医疗改革研究》，课题编号：铜市科研〔2023〕68号，项目负责人：田晶林。