从补救到防治的医疗保健创新

Steve Monaghan 在中国广州举办的 Roche Efficiency Days (RED) 2018: REDefining perspectives 上向医疗保健和检验医学领军人物做了完整介绍。全球许多国家的国家医疗保健系统均处于崩溃边缘。一个 简单的问题就在于差异的日益扩大。随着 人口老龄化的加剧，医疗保健成本正以 6% 至 9% 的速度增长。收入停滞甚至下降，人口老龄化和自动化的则加剧了这种状况。医疗 服务日趋排他化。我们目前的发展轨迹无法维系，无论是在政治还是社会层面均是如此。人工智能有望改变这种状况。三大基本技术定律，即 摩尔定律、梅特卡夫定律与克里德定律，正在推动几乎 所有领域实现前所未有的突破性发现。医学领域也不例外。数据的爆炸式增长使得诊断、基因组、制药和医学领域实现了前所未有的认知进步。简而言之，机器 开始具备人类所不具备的评估能力。谷歌等公司正在使用多达 460 亿个数据点来预测医疗结果。这一数据洞察库正在呈指数级扩张。诊断服务的主动权开始交付于消费者。正如曾将 人类送上月球的运算能力，如今已由人自如掌握。这既是威胁，也是机遇。无论 如何，这种发展趋势无法阻挡。问题在于我们应该如何利用此类发展机会，在 合适的时机以合理的成本提供治疗，从而实现我们的目标。若要将医疗可及性的发展轨迹从排斥转向 包容，就势必需要采取这种方法。为了同时提高效率和质量，我们需要重新思考医疗保健服务的 商业模式，毕竟时不我待。