越來越多實踐證明，按醫療服務量付費（fee for service）的支付方式間接鼓勵了醫療機構向患者提供更多服務項目，容易導致醫療費用過高、過度醫療等問題。近年來，國內外對基於價值付費（fee for value）的呼聲越來越高，與其相對應的價值醫療（value-based care）受到更多關注。不同於傳統按服務付費鼓勵下的醫療模式，價值醫療更注重醫療質量、成本、效率和有效性。
但要從傳統醫療模式轉變為價值醫療並非一朝一夕就能實現。近日，美國醫療軟體公司Modernizing Medicine總裁兼營運長Joe Harpaz在《福布斯》上發文，認為在這一轉變過程中，技術將發揮重大作用，在2020年即將到來之際，科技將從以下四個方面賦能價值醫療。以下是對其原文的摘編：
數字療法：康復期間與患者互動
科技的快速發展早已讓醫療服務不再局限於醫院或診所。如果價值醫療的最終目標是改善患者健康，這意味著患者必須將健康掌握在自己手中，謹遵醫囑——按照醫生指示接受治療，根據醫生建議的飲食方法或生活方式進行調整。新型患者參與數字化工具（APP）有望在其中發揮關鍵作用，幫助患者專注於健康目標，而且患者可通過這些工具隨時提出關於健康的疑問。
圖片來源：圖蟲創意
在術後進行家庭康復的物理療法鍛鍊APP就是實例。根據醫學博士Elana M. Oberstein的說法，「這種APP不僅可以陪練，還能鼓勵和提醒患者應該怎麼做鍛鍊，什麼時候做。APP還可配備支撐裝置，為外科醫生實時反饋有關患者關節活動範圍、步數、活動水平等數據，幫助醫生調整或指導患者增加其他鍛鍊。」
美國數字療法公司The Learning Corp最近對參加物理或語言療法的2000名患者進行了一項調查並發現，90％的人表示無論是在成本、運輸還是保險方面，傳統療法目前都面臨挑戰。隨著價值醫療模式轉變步伐的加快，醫療機構可能很快會對為患者提供的術後恢復方案類型進行評級。可以肯定面對面就診（就醫）不會很快消失，但為患者提供家庭監視和康復鍛鍊選擇（尤其是針對老年患者或偏遠地區患者），正是價值醫療提倡的高質量護理模式之一。
醫療軟體公司WebPT認為，家庭鍛鍊計劃是影響患者總體治療效果的主要因素，遠程醫療將來在康復治療中會得到廣泛應用。
可穿戴設備促進患者健康
可穿戴技術和相關APP在醫療領域也可能扮演更重要的角色，指導和支持慢性病患者和其他追求個人健康目標的群體。可穿戴設備已經廣泛用於跟蹤健康狀況，將來，它們還可幫助醫生客觀衡量患者健康狀況，識別能反應身體狀況的習慣變化，並將這些信息傳達給醫生。
目前市面上已出現可穿戴設備和相關APP幫助患者管理各類疾病，包括2型糖尿病、哮喘、心律不齊、臨床抑鬱症等。例如，管理糖尿病的可穿戴設備，通過跟蹤血糖測量值並向醫生報告變化，幫助肥胖且具有風險的人群避免糖尿病發作；可穿戴式EKG傳感器能幫助捕捉佩戴者的不規則心律，提醒佩戴者（及其醫生）自己的健康狀況，甚者可挽救生命。這些可穿戴設備已經成為帶檢測功能的現代健康警報器。
圖片來源：圖蟲創意
而且這些設備變得越來越小，越來越經濟，其健康監測水平已提高到以前ICU病房的水平。這些數據被稱為個人健康記錄（personal health record, PHR），如果能與電子病歷（EMR）結合使用，可以幫助醫生和患者做出更明智的護理決策。
個性化醫療：精準醫學和遺傳學
很多患者已經通過基因檢測公司如23＆Me和AncestryDNA測試了自己的遺傳特徵，他們對自己所患疾病以及容易感染的疾病更加了解，這樣一來，患者在就醫過程中就像醫生的「合作方」，可以與醫生一起探討自己的整體健康、篩查計劃和治療方案。Health Affairs發表的一項研究證明了精準醫學可以給患者帶來更好的治療效果。因此類似於美國醫學協會這樣的組織預計會強烈要求將基因檢測納入價值醫療模式中。
將患者的遺傳數據與可穿戴設備提供的遺傳數據相結合，未來會為了解疾病提供更多途徑。如果能追蹤分析遺傳特徵相似患者用藥表現的數據，將來醫生可以據此制定患者的特定治療方案。這種先進技術可以使醫療從發現疾病後的反應性護理，轉向更加主動的預防性護理。
AI「醫生」出現：篩查各類眼疾
談到影響未來的技術就不得不提人工智慧（AI），但事實是，人工智慧在醫療領域的使用還處於起步階段，因此2020年要想預約AI醫生看病，可能還未到時候。目前，醫療對人工智慧和深度學習技術（deep learning technology）的使用正處於上升期，它們可幫助醫生通過掃描測試結果和發現異常情況，為患者做出更明智的護理決策。
圖片來源：圖蟲創意
眼科是AI能夠指導護理決策最好的說明，因為AI可以以經濟高效且簡便的方式掃描視網膜疾病。現在，能堅持每年檢查視力的人並不多，大多數人認為除非發現任何異常，否則沒有必要檢查視力。事實並不是如此，尤其是對具有糖尿病性視網膜病風險的糖尿病患者來說。糖尿病性視網膜病是一種致盲性疾病，會導致失明，一旦出現就無法逆轉。
已經有研究表明AI可以有效掃描患者視網膜的高解析度圖像，以檢測出視網膜病變的徵兆，並在需要看醫生時發出信號。最近發表在《美國預防醫學雜誌》（American Journal of Preventive Medicine）的一項研究發現，40歲及以上的糖尿病性視網膜病變的成年人73％不知道自己的病情，因此在初級醫療機構中進行此類檢查可以幫助防止疾病進一步發展，以防為時已晚。在掃描整個眼部疾病方面，AI引導的圖像分析潛力很大，並且在不久的將來對青光眼篩查也會非常重要。
毫無疑問，我們正處於醫療行業最令人激動的時期，過去十年來發生的變化終於達到了臨界點。2020年，技術創新已準備就緒，實現真正的互聯護理指日可待。
原文來源：Forbes
原文標題：5 Ways Technology Will Enable Value-Based Care in 2020 and Beyond