大数据视角下的互联网 健康管理思考

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    在新时代机遇下,健康中国的战略促进,大数据产业的蓬勃发展,全民健康的意识正在逐步提升,让健康管理在互联网+的环境下有了生存的土壤,如何基于大数据让健康管理在生活中能够发挥作用,主要分析如下:

  • 健康管理存在的主要问题

世界卫生组织(WHO)定义健康不仅是指身体没有疾病,还包括心理、社会适应和道德的良好状态。而健康管理是以现代医学观念和技术,对个体或群体健康状况及影响健康的危险因素进行全面连续的检测、评估和干预,实现以促进人人健康为目标的新型医学服务过程。由此延伸出健康管理师这一职业资格,是专门从事健康的监测、分析、评估以及健康咨询、指导和健康干预等工作的专业人员。



概括来说,健康是健康管理的最终目标,健康管理师是从事健康管理的专业人员,在健康管理过程中需要通过人的管理行为采取一系列干预措施,也就不可避免的会存在一些问题:


1、健康管理服务能力不足。以社区全科团队为例,虽然配备了全科医师、公共卫生医师、护士甚至中医师等,但基层管辖人口基数大、琐事多、医务人员少、专业水平偏低、信息化程度相对不足,这些综合因素造成了服务能力不足的问题。

2、健康管理人才体系薄弱。临床医师有限的时间精力更注重诊断、治疗,护士关注院内护理,绝大部分专业人员只负责现有岗位内规定的任务、只负责就诊的患者,没有健康管理这个概念,更缺乏健康管理师这样一个角色,加之监看管理师职业资格的性质制约,真正懂健康管理、又能从事健康管理的人才极其匮乏。

3、健康管理内容规范性差。健康管理最实质的内容就干预措施,有人喜欢把用药作为主要内容,有人喜欢把健康宣教作为主要内容,有人喜欢把评估分析作为主要内容,有的仅仅就是程序式随访,无论是否需要、无论是否有效,这些管理内容并不都能满足用户需求,其实用性、科学性、系统性不够,效果参差不齐。

4、健康管理付费意愿较低。无论服务能力、人才、内容是否完备,用户为健康管理服务支付费用的意愿和金额都普遍较低,这种现象的原因可能是多种,一是个体的健康观念淡薄,只有生病了才不得不花钱,二是服务内容不能吸引用户,感觉花钱与获得的服务价值不匹配。基于现状和经验分析推断,付费意愿大小也直接决定了健康管理产业的市场规模。

  • 大数据视角下互联网+健康管理

高效的数据产品构建模式和数据共享商业模型尚未建立、企业竞争激烈产生数据寻租、政府与企业利益中的差异导致合作中产生矛盾,但大数据技术不仅为健康管理的发展提供了强大的支持,还使得两大产业呈现互利共赢的结合模式。现阶段,两大领域的结合仍处于起步阶段,成熟的合作模式仍然需要接受时间和实践的检验。

传统的健康管理模式主要分为4类:专业体检机构服务、社区卫生服务中心服务、医院就诊服务、第三方机构服务(如健康咨询公司、保险公司)。各自之间存在健康数据的信息孤岛,换一个模式往往需要重新开展全部健康管理流程,数据之间共享程度不够,甚至部分模式单体内都没有实现健康信息的互通,这些服务模式的效率低、效果差,由此产生的后果就是用户没有足够的有益感知,无形中贬低了健康管理的价值。

因此,结合健康中国战略、大数据技术发展以及市场情况情况,对互联网+健康管理的思考如下:


1、规范健康管理数据标准体系。健康管理是一个综合性服务,服务载体多样,有三级医院、社区卫生服务中心、诊所、体检中心、保险公司、健康咨询机构等,其数据体系、标准不尽相同,限制了数据互联互通。这些数据分布在社区、医院、个人多个层面,数据标准化和规范化尚未统一,数据具有广泛的异构性,很多数据是半结构化、非结构化的,如电子病历、影像资料无法直接使用,加之医疗健康数据存量、增量都很大,如果标准未统一,还会形成大量的中间转换数据,不利于健康管理数据的统一储存、分析、应用。所以,规范健康管理数据标准体系非常关键,通过大数据分析健康管理的广度和深度,挖掘健康信息之间的关联关系,从监测、评估、干预等环节梳理一套适用于绝大多数场景的数据标准,并及时推广应用。

2、加强对健康危险因素的探索研究。大数据的核心价值并不在于数据本身,而是通过数据挖掘及数据二次开发实现数据共享,获取有洞察力和价值的信息,比如以区域医疗大数据为基础,按患病率、疾病严重程度、支付费用等维度进行统计分析,描述各个维度间如人口经济社会学特征、检查指标、用药剂量、既往病史等差异,探索可能的危险的因素或者保护因素,一是反馈给健康管理人员,引导其重视对这些因素的干预,二是为科研人员提供假设,通过后续进一步实验研究验证假设,从理论角度确定或排除危险因素。

3、基于学校教育提升学生健康观念。未来比现在更重要,健康管理方法体系里面也有一些自我干预行为,通过对具备学习能力的义务教育阶段学生,在健康教育课、学校日常宣传教育时,在电视广告、学生网课、网络游戏等,通过公益或者立法,将健康观念科学植入,从思想萌芽时期在根本上保障学生能树立正确的健康观。

4、推进互联网智能设备在健康监测、分析、预警、管理等功能上的深度融合。互联网最大的特点就是快速、便捷、容量大,可以无处不在,结合大数据和人工智能技术,也可以无所不能,我们可以设想这样的健康管理:

(1)基于环境、社区、费用、交通出行等大数据监测和智能分析,向用户提示身边的疾病情况,这些基于身边真实数据的结果展示,更能让用户意识到健康的重要性、紧迫性,同时也能辅助开展高效的健康管理。如用户60岁,健康管理系统自动抓取第二天天气预报为雷阵雨,告诉用户的运动建议就不会出现“户外跑步”这一切实际的情况。如用户患有骨质疏松,通过大数据监测发现,用户所在的这一组人群饮食结构极其不合理,则在健康管理内容上应重点考虑对饮食结构的调整,多食用补充钙质的食物,同时还可以对该组人群整体推送关于补钙食物的文章,提前预防。但要做到这样也就要求内容设计时,要将如何采集信息、监测、分析、预警、管理提醒等产品功能和互联网上的天气预报、外卖APP、买菜APP等进行合作以及关键数据的深度融合。

(2)基于电子病历和健康档案开展健康管理智能评估,对于某一区域而言,排除频繁区域外就医和不就医人群,其余患者医疗健康数据相对连续完整,通过自动抓取同一患者数据,按健康管理数据标准体系进行清洗后,根据患者疾病、人群组别等,可以对患者健康管理前后的数据进行自动分危险因素、病情控制、不良反应等情况,从而提供必要的评估结果,既适合潜在用户筛选、也适合管理后效果评价。尤其是慢性病患者基数大、病程长,是大数据结合健康管理应用的最佳切入点。

基于大数据中心打造区域健康管理闭环生态,信息由用户授权后使用,足不出户、可知一切健康信息,其分析预测结果,可以指导就医、指导购买保险、提供理赔分析、开展全程健康管理。尤其保险行业,健康管理需求巨大、与保险产品契合度高,由于用户已经付费购买了保险产品,是最能直接服务到用户的场景。2020年9月10日,中国银保监会《关于规范保险公司健康管理服务的通知》将健康管理分为健康体检、健康咨询、健康促进、疾病预防、慢病管理、就医服务、康复护理等七大类,基于这些环节产生的医疗健康大数据,再结合日常诊疗、社区卫生服务、疾病控制和管理等数据,将一个人全时序健康信息归纳汇总,横向分析用户所在区间、提供数据层面的宏观建议,纵向分析用户病情程度、提供疾病管理的个性化建议,通过一个大数据中心,连接多种业务、多方产品,在纵横方向进行立体融合,可实现大数据覆盖区域内的健康管理闭环生态。


参考资料:

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