广州APP开发公司红匣子科技估算:2019年,在线医疗市场规模271.7亿元,同比增速42.6%。其中,互联网健康险市场规模约117.6亿元,占比近47.7%,自2018年起已超过之前一直占比最高的医药电商市场规模。
广州APP开发公司红匣子科技用研:超过95%的用户对互联网+医疗产品基本持满意态度,并有超过80%的用户表示对未来使用或购买互联网+医疗产品非常感兴趣。对于互联网+医疗的适用场景,超过1/3的用户都认为互联网+医疗APP来处理小病、慢性病或病后监测及康复更适合,而不适合一些重疾病。疫情期间,用户的消费习惯有明显改变,对互联网+医疗APP产品依赖更多,一直被困家中的用户对运动康复、饮食搭配、家庭监测等的需求都有了明显增加。
广州APP开发公司红匣子科技观点:互联网+医疗行业APP受政策影响极大,在2017年政策不稳定的状态下,互联网+医疗APP逐渐进入市场理性期,市场对互联网+医疗的投资主要聚焦方向从概念转向了高价值。而这一价值的核心体现即在于优质医疗资源,优质医疗资源的核心则在于优秀的能与互联网环境相匹配的医护资源。而就目前看,对这些优质医疗资源的培养和挖掘仍显不足。
广州APP开发公司红匣子科技观点:疫情下互联网+医疗APP可降低时间成本、个性化定制、信息透明等优势全面凸显,在疫情来临,聚集接触不便的场景下发挥了重要作用。与此同时,也为一直在探索前行的分级诊疗、价值医疗带来了新的思路。借助互联网平台平衡各方利益,在充分发挥互联网+医疗APP优势的前提下激发医疗内部活力,构建新型的智慧社区医疗体系。
东西部医疗资源分布不均,良莠不齐
根据2019中国卫生统计年鉴公开资料显示,东部医疗机构中医院总数量及三甲医院数量明显多于中部、西部;东部卫生技
术人员总数及执业医师数量更是相对中部、西部有绝对优势。从比例来看,东部医疗机构的平均卫生技术人员是要优于中
部、西部地区。总体而言,东部总医疗资源及优质医疗资源具有显著优势。就地区而言,城乡差异同样不可小觑,优质医
疗资源基本集中于城市,根据国家统计局数据显示,乡村基础医疗资源则形同虚设,难以满足广大乡村群众卫生医疗需求。
过度医疗现象存在,筛选和度量机制的平衡尚未达到
据世界卫生组织(WHO)估算,全球卫生领域每年花费7.1万亿美元,其中20%~40%被浪费在一些性价比并非最佳或不
必要的技术手段或策略,也就是投入和产出比并非最优的方式上。我国由于“以药养医”、医疗理念相对滞后、医患之间
不信任等问题,使得过度医疗长期存在。如2017年医学顶级期刊《Lancet》点名中国存在滥用抗生素及剖宫产率过高的问题。因此,如何更优利用医疗资源,避免过度医疗,对我国而言将更有实践意义。
2020年中国过度医疗原因剖析
中国人的医疗观念中及中国医疗制度中,都将医院作为公共服务机构,但同时医院却需自负盈亏。因此,为了盈利生存,医院只能在药物和器械以及辅助检查、影像上“做章”。多做检查、多开药、甚至出现不必要的手术。
随着世界医学进步,医学知识的更新,而国内很多旧有医疗理念更新不及时、不到位可能就会造成过度医疗,如肝血管瘤手术及阑尾炎手术。因此医疗资源不平衡导致过度医疗长期存在。
很多患者在对疾病一知半解的前提下,会出现不遵医嘱的曲解行为,并事后要求医院负责。在我国目前医疗环境下,医院往往选择息事宁人,但同时会增加流程杜绝类似事件的发生,产生医疗资源的浪费及过度医疗现象。
很多新的技术在刚推出时,由于技术尚不完善,并没有进行充分的临床试验,本来并没有条件应用在患者身上。但一些医院为了创收,抓住患者病急乱投医的心理,“忽悠”患者花冤枉钱。这样的事同样屡见不鲜。
结合互联网+建设以患者为中心的分级诊疗平台APP
作为我国医疗改革事业的重头戏,分级诊疗指的是我国的各级医疗机构依据疾病的轻重缓急以及治疗难易程度对各类疾病进行分级,并承担不同级别疾病的治疗。在分级治疗的制度之下,常见病多在一级医疗机构进行诊治,慢性病往往在二级医疗机构中进行诊治,而疑难病或者是危重病则在三级大型综合医疗机构进行治疗。基于此,实现分级诊疗必须正视并解决两大困局:一方面是灵活利用互联网+来进行调配医疗资源,让医生能够在社区和医院间流动,进一步实现医生资源的合理分布;另一方面是合理利用互联网+来进行患者的分流就诊,做到以患者为中心,让医疗资源得到合理利用。
尚处于实施初期,互联网+可发挥空间广
价值医疗的模式源于美国,是指基于患者健康结果来收费。同时价值医疗中的“价值”是指健康结果的测量和医疗花费的支出,提倡花最少的钱达到最好的治疗效果。在我国,还应该考量价值医疗的“价值”是谁的诉求,政府、医保部门、卫生健康部门、企业、患者的总体目标相同,但各自核心的追求并不完全相同。价值医疗要更好地实施则必须借助于互联网的力量,实现医疗与互联网的融合。如通过AI检测,医疗大数据更好评估病情,通过临床辅助决策更好制定治疗方案等。
文章关键词:医疗类APP开发探索与分析
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