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作者简介:

邱林萍(1999—),女,福建龙岩人,硕士研究生在读,研究方向为社会医学与卫生事业管理;

宋国强(1966—),男,安徽芜湖人,博士,教授,硕士研究生导师,研究方向为应用数学、卫生信息技术、数学建模和医疗数据挖掘与分析,通信作者,song⁃guoqiang@ahmu.edu.cn。

中图分类号:R197.1

文献标识码:A

文章编号:1671-0479(2022)04-332-006

DOI:10.7655/NYDXBSS20220403

参考文献 1
王涛,唐紫燕.我国体育消费政策工具选择特征及优化策略[J].体育文化导刊,2022(2):76-83
参考文献 2
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参考文献 4
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参考文献 5
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参考文献 6
ROTHWELL R,ZEGVELD W.Reindustrialization and Technology[M].London:Cartermill International,1985:82-104
参考文献 7
李浩,戴遥,陶红兵.我国DRG政策的文本量化分析 ——基于政策目标、政策工具和政策力度的三维框架 [J].中国卫生政策研究,2021,14(12):16-25
参考文献 8
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参考文献 9
沈俊,陈欣怡.武汉市科技金融促进科技创新的政策文本研究——基于政策工具与创新阶段二维视角[J].武汉金融,2021(6):81-88
参考文献 10
琚文胜,陈校云,殷伟东,等.我国互联网医疗政策的演进与发展[J].中国数字医学,2021,16(4):1-8
参考文献 11
陈金雄.论智能时代的医院信息化建设[J].医疗卫生装备,2017,38(3):104-108
参考文献 12
周洲,买淑鹏,蔡佳慧,等.我国“互联网+医疗”政策体系的初探[J].中国卫生事业管理,2016,33(6):404-405,457
参考文献 13
符庭浩.“互联网+”背景下医院医疗信息安全建设探讨 [J].信息与电脑(理论版),2020,32(10):197-198
参考文献 14
孙倩倩,周守君.我国远程医疗的现状、问题及发展对策[J].南京医科大学学报(社会科学版),2022,22(1):25-30
参考文献 15
邓月明,聂海洋.基于政策工具的我国中医药传承创新政策分析[J].中国药房,2021,32(1):1-5
参考文献 16
宋慧,王前,赵曼,等.基层卫生人才竞争力及其影响因素分析[J].江苏卫生事业管理,2020,31(9):1144-1146,1150
参考文献 17
李铮.拓展社会资本助力“互联网+医疗健康”服务 [J].人口与健康,2019(8):76
参考文献 18
牛光宇,纪淑君,陈洁.“互联网+医疗健康”的信息安全 [J].中国卫生质量管理,2020,27(3):9-11,14
参考文献 19
李超,徐曼曼,杨枢,等.“互联网+健康”背景下移动医疗服务患者感知价值维度研究[J].医学信息,2020,33(21):62-64
目录contents

    摘要

    为了解互联网医疗政策工具使用情况,以国家层面发布的政策文件作为分析样本,采用内容分析法,构建政策工具与发展过程的二维分析框架,对政策文本进行量化分析。研究发现,在政策工具维度,政策工具外部不均衡,内部组合尚欠合理性;在发展过程维度,三种政策工具在不同发展过程均有涉及,其内部结构的侧重皆有不同。建议进一步优化和调整政策工具的选择,平衡其在互联网医疗不同发展过程的使用。应加大资金投入和人才培养政策工具的使用;完善医保支付制度,增加公私合作和海外交流政策工具;健全法律法规体系,扩大政策的宣传推广力度。

    Abstract

    In order to understand the use of internet healthcare policy tools,policy documents issued at the national level were used as the analysis sample. The two ⁃ dimensional analysis framework of policy tools and development process was constructed by using content analysis method to quantitatively analyze the policy texts. The results show that in the dimension of policy tools,the external imbalance of policy tools and the internal combination are not reasonable; In the development process dimension,the three policy instruments are involved in different development processes, and the emphasis on the internal structure of the policy instruments differs in each stage. It is recommended to further optimize and adjust the selection of policy tools to balance the use of policy tools in each development process of internet healthcare. The use of the policy tools of capital investment and talent training should be strengthened;the health insurance payment system should be improved;the policy tools of public ⁃private partnership and overseas exchange should be increased;the legal and regulatory system should be improved;and the promotion of the policies should be expanded.

  • 互联网医疗是互联网与医疗深度融合而产生的新医疗服务模式,它打破了医疗资源的空间和时间分布局限,优化和创新了医疗服务流程,提升了医疗行业的效率。为推进“互联网+医疗”,缓解人民日益增长的医疗需求与我国医疗资源不足之间的矛盾,近年来我国围绕“互联网+医疗”这一产业新业态陆续出台了一系列政策。互联网医疗政策配套措施是否健全,政策组合是否合理,影响着“互联网+ 医疗”能否有序发展。为深入分析政策内部的均衡性,近年来政策文本量化分析逐渐兴起,认为政策工具是政策制定者达成政策目标的重要手段,也是公共政策分析的一个重要途径[1]。鉴于此,本文对我国国家层面发布的互联网医疗政策文件进行量化分析,明晰其政策内部均衡性和匹配性,从而为我国互联网医疗政策的优化和推进提供借鉴与参考。

  • 一、 资料和方法

  • (一) 资料来源

  • 本文以“互联网医疗”为关键词,通过国务院、国家卫生健康委员会等相关部委官方网站,对涉及互联网医疗的政策文件进行全文检索。由于2014年之前互联网医疗实践探索先于政策制定的现实背景,相关政策较少,故将检索时间限定为2014年1月1日—2021年12月31日。

  • (二) 纳入与排除标准

  • 考虑到样本的权威性和代表性,本研究按照以下原则对政策文本进行筛选和整理:①政策文本均来自国家层面,地方部门的政策文本不计入内;②政策条文包含与互联网医疗紧密相关的内容,政策条文中无互联网医疗实质性内容的文本不予考虑;③政策类型主要包括意见、通知、办法、规划等,批复、复函等文件不予考虑。最终纳入研究范围的有效政策文件共64份(表1)。

  • (三) 研究方法

  • 采用内容分析法,基于政策工具视角,对纳入分析的互联网医疗政策文本进行编码。由于同一政策文本中存在含有多种政策工具的情况,本研究将具体的政策条目作为分析单元。编码格式为“政策编号— 章节号—具体条款”。例如第32份政策文件《关于深入开展“互联网+医疗健康”便民惠民活动的通知》中的“六、远程医疗服务全覆盖”中的“16.全面推进远程医疗专网建设······”,其编码为“32-6-16”。若某项政策条款涉及多种政策工具,则重复编码,最终共编码227条政策文本。编码完成后,将编码归类并运用Excel软件进行频数统计分析。编码情况(部分)如表2所示。

  • 表1 2014—2021年我国国家层面发布的互联网医疗相关政策文件

  • 表2 政策文本内容分析单元编码(部分)

  • 二、 政策分析框架的构建

  • 政策工具的选择在政策的制定中至关重要,合理选择和使用政策工具是政策发挥效力的重要保障[2]。基于不同的分类标准,国内外许多学者将政策工具分为不同类型。例如基于政府的干预程度, Howlett和Ramesh[3] 将政策工具分为混合型、强制型和自愿型三类;McDonnell和Elmore[4] 依据政策的目标取向与政策选择关系,将政策工具划分为激励性、系统变革性、能力建设性和指令性;借鉴新公共管理的理论和方法,陈振明[5] 将政策工具划分为工商管理技术、社会化手段和市场化工具三大类。而Rothwell和Zegveld[6] 按照政策的影响层面,分为供给型、需求型和环境型三类,在国内有较高的认可度,并且在医药卫生领域有广泛的应用,如疾病诊断相关分组政策[7] 和医联体政策[8],因此,本研究借鉴该分类方法,结合互联网医疗发展过程的特点,构建了政策工具与发展过程的二维分析框架,定量分析我国互联网医疗政策(图1)。

  • 图1 互联网医疗二维分析框架

  • (一) X维度:政策工具

  • 基于Rothwell和Zegveld的思想,从影响层面将互联网医疗政策工具分为供给型、需求型和环境型三大类。供给型政策工具是指政府调整相关要素的供给,在资金、信息支持、培训和技术等方面推动互联网医疗发展,可根据互联网医疗政策特点具体分为基础设施建设、资金投入、人才培养、公共服务、信息技术支持;需求型政策工具的作用方式是政府通过采购或外部等多种措施提升互联网医疗服务的需求,进而拉动其发展,具体包括医保支付、国际交流合作、对口支援、公私合作和试点/示范项目;环境型政策工具是指政府通过间接影响为互联网医疗发展营造良好的政策环境,可具体分为目标规划、组织实施、法规管制、技术标准、宣传推广。

  • (二) Y维度:发展过程

  • 政策工具只能表明政府政策的作用方式,并不能显示政策在互联网医疗发展不同阶段的作用情况[9]。参考琚文胜等[10] 的观点,结合政策文本内容分析,本文将我国互联网医疗发展划分为三个阶段。一是政策探索阶段(1999—2013年),该阶段我国远程医疗刚刚起步,实践探索先于政策,大多仅限于提供健康保健信息等服务,该时期为互联网医疗奠定了良好的基础。二是政策发展阶段(2014— 2017年),随着信息技术和健康需求的发展,互联网医疗政策在国家层面正式被提出。政府为推进互联网与医疗健康深度融合,鼓励各地建立远程医疗服务平台,不断推进试点工作。三是政策规范阶段 (2018年至今),2018年4月,国务院办公厅发布《国务院办公厅关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》,互联网医疗的行业地位得以确立,该时期互联网医疗的管理规范问题影响了其政策走向,政府出台了一系列政策保障互联网医疗有序发展,医保支付等相关政策取得突破。

  • 三、 结果

  • (一) 政策工具维度分析

  • 总体上看,在我国互联网医疗政策中,供给、需求和环境三种类型的政策工具均有运用。然而,三种政策工具的应用程度存在着明显的不同:供给型政策工具应用最多,占政策总数的53.10%; 其次是环境型政策工具,占25.22%;需求型政策工具使用最少,占比为21.68%。在具体应用上也存在差异,在供给型政策中运用较多的是基础设施建设(24.78%)、公共服务(13.72%)和信息技术支持(10.62%),运用较少的是资金投入和人才培养。环境型政策中更强调法规管制,占比为10.18%;其次是技术标准,为5.31%;应用较少的是组织实施、宣传推广和目标规划。需求型政策中使用最多的是医保支付(7.96%)和对口支援(7.08%)工具,随后是公私合作和试点/示范项目,而国际交流合作政策很少(表3)。

  • 表3 各类政策工具分布情况

  • (二) 发展过程维度分析

  • 在2014年之前互联网医疗处于探索阶段,该阶段实践探索先于政策,由于互联网医疗服务相关政策主要集中发布于2014年后,鉴于此,本文收集的政策文本发布时间选择2014年至2021年底,探索阶段不做分析。在互联网医疗发展阶段,我国互联网医疗政策工具的运用具有明显的差异,运用的政策工具87条,运用最多的是供给型政策工具,共49条,环境型运用了19条政策工具,需求型同样为19条。供给型政策工具中基础设施建设、公共服务以及信息技术支持政策工具的运用较多,说明该阶段政府十分重视医疗信息平台的建设;需求型政策工具中运用最多的是对口支援工具,这与分级诊疗制度的推进有着密切关系,鼓励上级医院利用互联网信息技术促进优质医疗资源下沉,提高基层医疗卫生服务能力;该阶段环境型政策工具运用较为均衡,各政策工具均有覆盖。规范阶段政策工具的使用为139条,供给型、需求型和环境型政策工具分别为71条、30条和38条。供给型政策工具中基础设施建设工具的使用仍为最多;需求型政策工具中,该阶段医保支付政策工具明显增多,为18条,可见政府高度重视信息技术在医疗卫生领域的应用,为便民惠民大力提高医保管理服务水平。而在环境型政策工具中,为保证人民群众在线就医的安全与质量,法规管制政策工具的使用显著增加(表4)。

  • 表4 互联网医疗政策工具二维分析结果   工具频数(条)

  • 四、 讨论

  • (一) 完善互联网医疗服务体系,加强推动力

  • 互联网医疗供给型政策工具内部组合中,政府较为重视基础设施建设、公共服务和信息支持政策工具的运用,具体要求如信息安全方面还不够细致,同时资金投入与人才培养方面的政策工具较少。基础设施的建设为临床业务提供了有效的信息支撑,信息系统不仅是技术支撑和运行维护工具,未来也将成为医疗机构的核心竞争力[11],因此我国十分重视医疗机构的信息化建设。但资金和人才对完善互联网医疗服务体系至关重要[12],随着互联网医疗的发展,卫生信息人才的不足依然是医疗机构信息化建设的主要瓶颈。鉴于此,未来需要继续强化基础设施建设,重视患者医疗数据储存与保护,将安全防御技术运用到医疗信息系统中,从而保证其安全性[13]。此外,要加大政府对互联网医疗服务体系建设的财政投入,支持医疗机构信息化建设,加快实现医疗健康信息互通共享。推进卫生信息学科建设,实施卫生信息化人才计划,强化卫生信息化人才队伍建设。一方面加强医务人员的培养,提升医务人员医疗信息化水平和素养,使其适应互联网医疗发展的需要;另一方面提高对卫生信息人才的培养力度,培养精通互联网技术和具备医学业务知识的复合型人才,为医疗信息化建设夯实人才基础[14]

  • (二) 加强互联网医疗扶持体系,增强拉动力

  • 从政策文本看,需求型政策工具相较另外两种政策工具,使用频次最低,所占比例仅为21.68%。政策工具内部结构差异较大,医保支付和对口支援工具的使用受到密切关注,公私合作、试点/示范以及国际交流与合作所占比例非常小,无法充分发挥需求拉动作用。需求型政策工具对互联网医疗发展有直接拉动作用,因此应当增加需求型工具的应用,形成有效的拉动力[15]。从各发展阶段看,政策工具的使用受其他相关政策举措影响。例如,为合理配置医疗资源、促进基本医疗卫生服务均等化, 2015年国务院办公厅发布《关于推进分级诊疗制度建设的指导意见》。然而,基层卫生人才的严重短缺是分级诊疗的最大瓶颈[16]。受分级诊疗制度的影响,互联网医疗发展阶段对口支援政策的使用占比较大,有效促进了分级诊疗工作的推进。随着我国经济的快速发展,我国的医疗保障制度逐渐完善,受此影响医保支付政策工具在规范阶段增加显著。为促进互联网医疗的充分发展和满足人们对医疗的需求,应当增加公私合作政策的运用,积极吸引社会资本进入互联网医疗领域,通过医疗卫生机构与互联网企业合作,解决信息化建设的资金、技术和人才等问题[17]。加大试点/示范项目的使用,如开展“互联网+医疗健康”示范区建设、智慧养老服务试点示范项目,鼓励先行先试,带动相关信息技术产业发展。加强国际交流与合作,借鉴国外发达国家的先进技术和成熟模式,结合我国国情,探索适合我国发展的互联网医疗服务模式和行业标准。加强医疗机构与海外医疗机构的学术交流与远程医疗服务合作,增强国家竞争力和影响力。

  • (三) 健全互联网医疗保障体系,提升影响力

  • 从分析结果可以看出,环境型政策工具中使用最多的是法规管制政策。互联网医疗打破了医疗资源的空间和时间分布局限,便利了人们的就医行为和方式。但同时也带来众多隐患,其中最主要的是医疗信息安全问题[18]。尽管近年来我国陆续增加法规管制政策工具的使用,但我国互联网医疗相关法规和行业标准还有一定的滞后性和局限性,仍需在实践中不断补充和细化。此外,为保障互联网医疗的顺利推进,应加强组织领导和政策宣传。由于长期的线下就医习惯,患者对互联网医疗这个新生事物的接受较为被动,满意度和使用黏性也相对较低,线下就诊渠道仍人满为患[19]。因此,政府应当加大宣传与推广力度,增强社会影响力。通过多渠道的宣传,扩大使用人群,提升患者对互联网医疗服务的认同度和使用意愿,提高互联网医疗受众素养;做好互联网医疗服务政策宣传,准确解读互联网医疗相关政策;卫生部门积极组织,鼓励医疗机构开展互联网医疗服务;及时总结成功经验做法,进一步推广在线医疗卫生新模式;协调相关部门,动员社会各方力量,为互联网医疗的发展创造一个良好的外部环境。

  • 参考文献

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