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如何有效、快速、大规模地培养低学历的全科医生?

(2015-09-15 08:37:20)
标签:

大数据

分类: 经济分析
如何有效、快速、大规模地培养低学历的全科医生?

办法一,学校培养全科医生。

全科医生制度要求,对医学人才实行 “5 3” 的培养模式,即 5 年的临床医学本科教育,加上 3 年的全科医生规范化培训,然后通过资格考试,才能作为全科医生执业 [1]

医学院培养全科医生的时间太长。而现在(2015年)离国务院办公厅要求的,2017 年基本普及全科医生,只有两年时间。来不及。

办法二,在职培训社区医生和乡村医生。

短期培训的办法,很难保证教学质量。

办法三,三甲医院外派医生,辅助社区医院和乡村医院。

三甲医院抽调不出足够的巡诊医生,而且也没有动力这么做。外派巡诊医生的做法,实际上三甲医院倒贴钱,帮助基层医院,截流原本属于三甲医院的患者。

办法四,借助电脑辅助诊疗系统(CDSS)。

基层医生只需要输入症状,CDSS 会指示该做什么检验检查。检验检查结果出来以后,CDSS 会自动读解检查指标,提示医生患者可能患有什么疾病。医生确定了疾病诊断以后,CDSS 又会提示医生,该用什么药,多少剂量等等。

从 1970 年到现在,美国名校如 Stanford,到顶级医疗机构如 UPMC,都长期致力于 CDSS 的研究开发,但是迄今为止,CDSS 普及率并不高,究其原因,主要是不实用。

目前辅助诊疗系统,基本上是把临床医疗指南,整理成一系列 if-then 规则,指导医生按章行医。

医生在临床中,是否严格遵循医疗指南呢?把 2010 年卫生部颁发的 “中国高血压防治指南”,与三甲医院的病历相对照,真正符合指南规定的处方用药,可能连 1/4 都不到。是不是医生开错了药呢?

仔细读读病历,发现很多患者,都不仅仅患有高血压哦单一疾病,而是同时患有多种疾病,高血压多半是被其它疾病,诱发而起。三甲医院的医生,治本,而不拘泥于治表。

CDSS 很有用,但是错在不该采用 if-then 式的规则库这种方法。必须换一个思路。

针对患者的症状,我们可以从三甲医院的病案库中,找到相似的病历。基于这些相似病历,一步一步地教基层医院的医生,听完患者口述症状以后,下一步该做什么检验检查。检验报告出来以后,该如何读解检验指标。根据检验指标,如何鉴别疾病。确定了疾病以后,如何写处方开药等等。

用这种相似归纳的办法,给基层医生们,一步一步地推荐临床诊疗方案。不仅简单易学,而且实用有效,

这种相似归纳的办法,不仅避开了 if-then 式的规则库的局限性,而且能够鉴别各种诊疗方案的疗效,甚至能够鉴别各个医生惯用的诊疗方案。

这么一个简单的办法,为什么以前没有人尝试呢?两个原因。

1. 基于相似病历的归纳法,依赖于海量电子病历。而中国普及电子病历,迄今不过十年左右的时间,刚刚积累了足够数量的电子病历。

2. 处理海量电子病历,依赖于大数据技术。而大数据技术成熟,迄今不过五年左右时间。

另外补充两点。

1. 中国人口基数大,所以中国的电子病历数量,全球第一。

2. 基于相似病历的归纳法,非常适用于辅助全科医生,因为全科病历数量庞大,数量越大,归纳法的精度越高。
  而疑难杂症的专科病历,数量有限,因此,归纳法对于疑难杂症,可能不太奏效。

我们正处在一个恰当的时机,一个恰当的国家,用医疗大数据,对电脑辅助诊疗技术,做革命性的改造,使之用于大规模、低成本、高效地培养全科医生,造福人民。



参考文献:
1. 全科医生制度。
http://baike.baidu.com/link?url=SN3cY1hzYWVIjLgT4pK_WQFPW02pn6Oqf7hS4ukmETLUYo47QIeLPBwFMH_BWLiiTyWkYcC4PmNNtf2eZ9k65a
2. Clinical Decision Support System。
https://en.wikipedia.org/wiki/Clinical_decision_support_system

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