全生命周期健康管理是必然，那該如何落地呢？

突如其來的新冠肺炎疫情、新版《藥品管理法》實施、新版《中國藥典》出爐、首份以黨中央國務院名義印發的醫改文件頒布、醫保管理暫行辦法發布、醫保目錄動態化調整、帶量採購常態化運行……經濟社會大環境、宏微觀產業政策風雲變幻，醫藥健康行業的市場格局正面臨顛覆重構。

具體來看，線上業務，包括互聯網醫院和網上藥店獲得突破性發展。疫情下社會藥房作為醫藥物資供給網點最多、可及性最強的窗口，作用凸顯；仿製藥市場份額下降明顯；創新藥審批和市場化提速，成為醫藥市場增長的核心動力；國家醫保持續加強控費，促進商業保險成為第二支付手段的政策力度加大。

在今天開幕的健康產業生態大會西普會上，西普會大會主席、中康資訊總裁吳瀚如是表示。

中康資訊總裁吳瀚

健康需求“巨變”催生全生命周期健康管理體系

他認為，市場和國民健康需求巨變也升級了大眾對構建一個效率更高、空間更大、更符合社會發展需求的新型健康服務體系的認知：那就是建立覆蓋全人群的全生命周期健康管理體系。

其實，早在2016年，全生命周期健康就首次被提升到國家戰略高度。同年，黨中央、國務院印發的《“健康中國2030”規劃綱要》明確提出，要立足全人群和全生命周期兩個著力點，提供公平可及、系統連續的健康服務，實現更高水準的全民健康；2020年，國家也再次強調，要把全生命周期健康管理理念貫穿城市規劃、建設、管理全過程各環節。

吳瀚表示，全生命周期健康管理轉變了既往的、在已經有痛苦感知後才給予實施乾預即治療的傳統模式，未來將形成“監測與預防、診斷與治療、康復與管理”。

與此同時，我們也應關注到，傳統醫學模式過度集中在治療環節，導致社會綜合成本高，個體生命質量低；從產業角度看，過度集中在治療環節也會造成發展空間狹小，資源過度集中，低水準重複或高水準重複不斷。

他認為，相較來看，立足於全人群全生命周期的健康管理模式，是一種廣覆蓋、均衡化的健康乾預和主動管理，除了能滿足國民更高標準的健康需求外，也能促進生產要素在各個環節合理分配，拓寬健康產業發展空間。

關鍵在於技術環境支持與生產要素再分配

不過，吳瀚也指出，全生命周期健康管理模式的推行，也需要有良好的技術環境支持，特別是普惠的數字化技術底層，使持續監測、采集、留存人體生命體征數據，進行實時分析成為可能；另外，要使分散的資源和管理環節進行緊密連接，實施即時乾預成為可能。

就技術基礎而言，數字化時代能支持新模式的快速發展；至於生產要素合理分配，則取決於包括國家醫保、商業保險和個人在內的支付方意願。

吳瀚認為，醫保改革的深入推進，從以治病為中心轉向以健康為中心；消費者健康意識快速轉變，個人支付意願日益增強；商業保險覆蓋率逐漸提升，商業保險的運營邏輯都為接受這種“新模式”創造了有利條件。

目前，我國健康支付結構中醫保佔比最高，他認為，醫保改革特別是個人账戶改革方向，將對資源有效分配產生導向性作用。

不過即便如此，實現全生命周期健康管理依然任重道遠，除了要針對不同時期不同人群不同健康需求的服務對象提供全周期有專業有溫度的健康管理服務外，更少不了創新技術的支持。

還存在哪些問題？ 據中康資訊社會醫療事業部副總經理兼AI實驗室負責人唐珂軻介紹，隨著醫療技術相關的發展使醫療服務的質量、效率和可及性不斷地提高，原本的高精尖技術隨著成本不斷降低後，就會走向社會化、大眾化、輕量化，原本專業化的醫療服務也將走向零售市場。

中康資訊社會醫療事業部副總經理兼AI實驗室負責人唐珂軻

正是由於消費屬性的增強，市場化產品也越來越多、領域越來越細分，產品豐富意味著從出生到臨終的完整生命周期的精細化管理均得到了支撐。

目前母嬰市場、老年康復市場就是一個例子，同時在每一個階段都有疾病健康的小循環：從疾病的預防到疾病預測的風險預警、到治療、康復、疾病管理最後回歸健康，並通過有規律地與醫養機構互動達到延長預期壽命的效果。

不過，消費者面對琳琅滿目的醫療服務供給商，也缺乏有利的決策支持，同時供給商之間也缺乏有利的數據連接，醫療服務環節不連續就是典型的問題。譬如基因測序發現疾病風險後，監測、預防、管理環節卻是缺失的，這就是診斷與治療的割裂。

同時，每個服務環節也有極大的改善空間。譬如健康體檢，數據的監測及時性非常差、預測的時間窗非常長、對個體的準確率預測非常低；同時，在治療領域，也缺乏有效的分診與治療前會診等等。

以數字醫療技術做突破口

針對這些問題，唐珂軻強調，能力不足只是少數挑戰之一，還有更多其他的改進空間。他認為，目前比較理想的方式是在生物、心理、社會、醫學模式上加上數字化技術，具體如下：

首先，利用數據與數字醫療技術做全新的醫療模式創新，同時需要完整的全生命周期健康管理技術方案；

第二，對全生命周期的數據加以挖掘與利用，進行完整數據融合與治理；

第三，採用循證醫學知識與機器學習算法支撐每個場景的產業升級。（譬如利用臨床路徑去支持降低問診與提高治療的有效性、通過數字健康處方使用戶的依從性更高、通過對臨床與支付數據的分析找到對患者更經濟有效的治療方案、通過社交網絡數據極早發現患者心理問題進行極早乾預，等等）。

現如今，行業已能通過全生命周期健康管理技術支持體系去突破現有的一些醫學難題。

首先，較典型的是數字療法。譬如對哮喘的治療，它的發作很多時候是心理因素，數字療法就是將手機軟體和APP作為主要乾預方式，它經過了臨床試驗的驗證也經過監管機構的審批。通過這個數字療法，患者平均用藥使用率可下降75%。縱觀整個行業，數字療法也在大規模地被研發中。

其次，則是電子藥物，它是一種小型可植入人體的設備，它通過編程的電刺激對神經信號傳導進行調整，從而達到治療部分疾病的效果。它本身也是利用疾病的特異性與疾病的全周期數據反過來採用數據去治療疾病的一種方式，目前可專治一些傳統治療手法比較難治的疾病，譬如癲癇。

最後，目前的設備也非常多，此前它僅有數據監測的功能，但邊緣計算就賦予這個設備相當於一個大腦，可是實施預警且準確率在不斷提高。

中康資訊的數字化實踐樣板

不過，唐珂軻也強調，支撐全生命周期健康管理的數字體系需要一個強大的底層架構。

以中康資訊為例，其人工智能實驗室建立了從應用計算集群到高性能計算集群、再到數據集成多元應用數據的采集處理，並形成場景化的數據弧，並使數據弧與機器學習系統形成特定領域的數據庫，如腫瘤專利數據庫；在應用層，則利用邏輯與算法形成場景多樣的認知服務。

據介紹，基於上述的底層架構，中康資訊已快速分析了數百樣份醫療方案和遺傳數據，可以尋找潛在的治療靶點；基於底層框架，則可以知識圖譜技術、數字化技術和生物學技術發展出各種應用，同時研發出智能互聯網醫院、智能門診系統和智慧醫院系統並應用到全生命周期管理的實驗中。

“健康體檢場景下，我們採用多模態數據分析，可以進行完整的個體疾病風險預測與疾病的列式預測，知識圖譜結合深度學習，目前可以解析超過四千種的疾病；治療場景下，能結合患者數據，對患者疾病的臨床路徑進行分析，為醫生提供下一步的診療動作。”

此外，據唐珂軻介紹，中康資訊目前還提出了人口全生命周期管理集成平台的解決方案——從健康門戶到覆蓋基層診療機構、等級醫院形成衛生網格化管理到互聯網診療服務到社會藥房，利用統一的數據底層與技術框架，使各項數據能充分的連接，讓更多健康產業的主體得到決策支持。

不過他也表示，目前中康資訊只是在全生命周期健康管理的實踐中完成了基礎工作，在實踐中仍將面對無數的挑戰，比如社會方面的、經濟方面的還有健康本身方面的，這仍需要不同的協同合作。