ibm商业价值研究院-精准保健和健康_24页_527kb

报告摘要

精准保健和健康总结

核心内容

本报告探讨了人口健康管理（PHM）在美国医疗保健行业中的发展现状、趋势以及与精准医疗的融合前景。IBM商业价值研究院通过调研近300名医疗服务提供者和支付者，揭示了PHM如何在新的支付模式、数据分析和认知计算的支持下，逐步向更加精准、个性化和以患者为中心的“精准保健和健康”模式演进。

主要观点

PHM的重要性：PHM已成为美国医疗保健服务交付和管理领域的重要组成部分，且在医疗改革的推动下，其重要性持续上升。99%的受访者认为PHM对于国家医疗保健转型至关重要。
支付模式转变：从按次支付（FFS）模式向基于价值的支付（VBP）模式转变，促使医疗行业更加关注结果和价值，而非服务数量。预计到2020年，FFS收入占比将从63%降至48%，而VBP收入将从27%升至41%。
PHM与精准医疗的融合：61%的受访者表示，基因数据将成为其首要需求，显示PHM正逐步与精准医疗融合。精准医疗通过整合基因组数据，有助于更精确地识别患者子群并制定个性化治疗方案。
数据与分析的作用：高级数据分析和认知计算在PHM中的应用日益广泛，帮助识别群体风险、优化护理协调并提升整体医疗效果。75%的受访者表示正在考虑或将在2020年前使用认知计算。
PHM的实施现状：大多数医疗服务提供者（75%）和支付者（75%）已经开始实施PHM计划，且计划在2020年前进一步推广。PHM的实施不仅涉及技术整合，还包括组织架构和文化转变。
PHM的未来方向：PHM将从关注活动性疾病患者转向疾病前期患者和低风险人群，以实现更早的干预和预防。此外，PHM将与精准医疗结合，构建更加全面、个性化的健康管理模式。
合作与整合：83%的支付者和96%的提供者认为，PHM和精准医疗的发展依赖于更广泛的合作与数据整合。与社区组织、公共卫生部门等外部利益相关者的合作成为关键。
当前挑战：提高医疗服务质量是当前最大的挑战（66%），其次是安全（43%）和监管合规性（39%）。许多组织仍需在数据整合、分析应用和协作能力方面进行改进。
精准保健和健康定义：精准保健和健康是指通过整合基因组、行为、社会环境、心理和生活方式等多维度数据，为患者提供更精准、预测性和预防性的健康计划。

关键信息

PHM与精准医疗的结合：精准医疗通过基因组数据优化PHM，提高疾病预测和干预能力。未来PHM将更加注重疾病前期和高危人群的管理。
数据整合的重要性：PHM依赖于多源数据的整合，包括电子健康记录（EHR）、基因组数据、行为数据、环境数据等。目前，大多数提供者仍需加强数据整合能力。
PCMH2.0模式：PCMH2.0是PHM在初级医疗中的演进形式，旨在管理多种健康问题，如精神疾病和慢性病，并与精准医疗结合，形成更全面的健康管理计划。
认知计算的应用：认知计算能够提升PHM的洞察力，支持更复杂的分析和决策制定。75%的受访者表示正在考虑使用认知计算，其中50%计划在2020年前应用于精准医疗。
低成本干预：提高PHM在低成本干预措施上的效果是当前主要空间，67%的受访者认为PHM在这一方面需要改善。精准保健和健康模式将有助于实现这一目标。
组织文化转变：从个体治疗模式向群体和患者中心模式的转变是PHM实施的重要挑战，需要医疗从业者和组织进行文化适应和培训。

发展趋势

从治疗转向预防：随着PHM的发展，医疗系统将更加注重预防性护理和早期干预，以降低长期医疗成本。
技术驱动的变革：远程监控、自然语言处理（NLP）和高级分析技术将推动PHM和精准医疗的进一步发展。
跨领域合作：PHM的推广需要与社区、公共卫生、政府机构等多方合作，以实现更全面的健康管理和资源分配。
患者为中心的模式：未来医疗模式将更加关注患者的个体差异和整体健康，推动以患者为中心的个性化医疗。

结论与下一步计划

为了充分利用PHM与精准医疗的结合，医疗组织应：

整合多源数据（基因组、社会环境、行为健康等），以提供更全面的洞察。
采用基于证据的工具和技术，提升PHM的效率和效果。
推动认知计算的应用，优化分析和决策流程。
加强与外部合作伙伴的协作，包括社区组织、公共卫生部门和生物信息学专家。

附注

本报告是系列报告的第一份，后续将探讨PHM在其他国家的实施情况。
IBM致力于为医疗行业提供创新解决方案，支持更高效、更精准的医疗保健交付模式。
文档信息基于调研和行业分析，不构成专业建议，仅供参考。

作者与鸣谢

Charles A. Coleman, Jr.：IBM医疗保健和生命科学行业团队全球PHM项目经理。
Angus McCann：IBM欧洲医疗保健技术专家。
Heather Fraser：IBM商业价值研究院医疗保健和生命科学团队负责人。
合作者：Sean Hogan、Karen Handmaker、Anil Jain、Harry Reynolds。
鸣谢：Paul Grundy、Michael Weiner、Susan Noack、Jennifer Stone、Mavis Prall、Neha Aggarwal、Jim Phillips、Angela Finley、牛津经济研究院。

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