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新生態系統經濟

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2019年9月號

以科技改造醫療產業

The IT Transformation Health Care Needs
尼基爾.沙尼 Nikhil R. Sahni , 羅伯.哈克曼 Robert S. Huckman , 阿努拉.奇古魯帕帝 Anuraag Chigurupati , 大衛.卡特勒 David M. Cutler
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醫療產業在資訊科技的投資不少,但成效不彰。要扭轉困局,本文提供幾個變革方向:醫療照護品質的改善重於成本削減、簡化並優化資料蒐集工作、把資料變成臨床診療人員可據以行動的資訊,以及建立營運和商業的新模式。

1990年代中期,每個人都知道,全美國的醫療照護組織深受支出浪費之苦。如何在組織內部找到節省開支的機會,正是服務美國猶他州和愛達荷州的山際醫療(Intermountain Healthcare)要解答的問題。透過資料分析,他們很快就找到最有潛力的目標:在山際醫療處理的1,440項臨床狀況中,有104項占了所有醫療照護服務的95%,而其中有兩項服務占了高達21%,那就是接生和治療冠心病這兩項。

於是,品質改善小組首先把重點放在這兩項服務。有了精良的電子健康紀錄(electronic health record, EHR)系統,與另一套詳細記錄各項活動成本的資訊科技系統,品質改善小組就運用以證據為基礎的指導原則,以及山際醫療醫師的經驗,重新設計了診療工作流程。最高階主管、信託董事會、醫師和護理師同心協力,推動醫療照護的改善。今日有超過六十項服務經過改造,山際醫療也獲得肯定,公認是品質改善和成本管理的全國領導業者。然而,若是沒有資訊科技系統,這一切都不可能達成。

山際醫療是一個卓越範例,只可惜仍是少數。在醫療照護產業,更常見的是大量投資在資訊科技,卻沒有具體成效。美國政府的聯邦醫療保險暨醫療補助中心(Centers for Medicare and Medicaid Services, CMS)從山際醫療這樣的案例得到啟發,自2011年到2017年5月,單是在醫療照護資訊科技的獎勵輔助金,就高達370億美元。到了2016年,有超過50%的診所醫生、超過80%的醫院,都安裝了「基本的」EHR系統,也就是符合美國國家健康資訊科技協調局(Office of the National Coordinator for Health Information Technology, ONC)規定最低標準的系統。然而,這些系統在品質改善和成本降低方面,一直沒有什麼成效。的確,診療人員總是批評這些資訊科技系統,感嘆資訊科技系統浪費他們的時間、僵化而且不易使用,還會干擾他們與病患的互動。許多醫療照護組織努力想要把新的資訊科技系統,整合納入本身的營運作業,過程中卻覺得付出的努力多於收穫。例如,2017年1月,安德森癌症中心(MD Anderson Cancer Center)宣布裁撤九百名員工,約占總人力的5%,主因正是新的EHR系統造成財務損失。更廣泛來看,說服醫療照護組織分享資訊的進度不斷落後,一如促進不同資訊科技系統之間的溝通,成效也是不彰,因此資料仍「困在」各自獨立的資料庫裡。

資訊科技系統似乎弊多於利,核心原因在於使用它的方式。至今,大部分醫療照護組織運用資訊科技的優先事項,都是紙本紀錄的電子化,以及改進批價方法以爭取最高給付額。雖然營收因此增加,但資訊科技在降低成本、改善診療品質方面,效果平平,只限於輔助一些活動,像是醫囑輸入,以幫助病患快速而正確地接受檢測和診療。相當少的組織採取了重要的下一步,也就是分析資訊科技系統裡的大量資料,以了解他們提供的醫療服務成效如何。換句話說,許多醫療照護組織把資訊科技系統當成工具,用來監控現有各項流程和治療計畫;只有少數組織運用同樣那些資訊科技系統,來探究是否可以改善那些流程和治療計畫,若是可以改善,就據以採取行動。這是一個重要原因,導致醫療照護產業的生產力成長,一直都不如許多其他產業(見表:「醫療照護產業的生產力困境」)。

那麼,對於規模龐大且持續增加的資訊科技投資,醫療照護組織要如何實現資訊科技系統在降低成本、改善病患醫療結果方面的潛在效益?儘管向來最受矚目的,是新科技潛在的醫療效益,像是價格低廉的基因篩檢、人工智慧、持續監測重要生命跡象的穿戴式感測器等技術,但本文主要的焦點在於,醫療照護組織要如何從最近的、或規畫中的整體機構資訊科技系統當中,獲得更多效益。

我們研究醫療照護產業可借用其他產業的哪些經驗,結果發現,醫療照護組織不應把資訊科技當做交易工具,用於批價、監測和查核錯誤,而應該把它視為改革利器,協助改造他們提供醫療照護服務的方式。要做到這一點,必須優先重視品質改善,勝於成本削減、簡化並優化資料蒐集工作、把資料變成臨床診療人員可據以採取行動的資訊,並打造新的營運和商業模式。我們發現,儘管有許多醫療照護組織朝這個方向前進,但大多數組織並沒有做到轉型所需要的整體變革。

改善品質

在過去,醫療照護資訊科技的實施和管理,向來交由組織的資訊長和其他技術人員負責。這是個錯誤。許多醫療組織都已證明,唯有組織全員致力釋放資訊科技系統的潛能,它才能展現效益,這些成功的組織包括波士頓醫療中心(Boston Medical Center)、賓州的蓋辛格健康系統(Geisinger Health System)、山際醫療、梅約醫學中心(Mayo Clinic)、紐約大學蘭恭健康中心(Langone Health)等(資訊揭露:本文作者哈克曼曾在以下兩所與本文主題有關的機構講授高階主管教育課程:山際醫療,以及與麻州總醫院〔Massachusetts General Hospital〕屬於同一母公司的布萊根婦女醫院〔Brigham and Women's Hospital〕。)

除了技術人員,還有兩類重要的相關人員必須扮演重大角色,那就是資深領導人和診療人員。領導人的重要性,在於他們要爭取診療人員支持這個目標,說服診療人員相信,有效運用資訊科技是提高醫療品質的關鍵。降低醫療照護成本的迫切需求,讓許多領導人無暇再顧及其他目標。幸好,改善診療工作流程,能同時降低成本,並提升品質。我們稍後會討論,如何運用資訊科技系統來做到。

改善品質的決心不應該只是空言,必須轉化為具體的實務做法。蓋辛格就是個好例子。它把資訊科技系統納入更廣泛的策略裡,以建立外科手術的「保證」:術後九十天內的併發症,病患不必負擔處理併發症的額外支出。一支診療團隊首先著手的是冠狀動脈繞道手術(coronary artery bypass grafting, CABG),研擬了五階段的手術治療計畫,自診斷開始,至整個保證期間,全都涵蓋在內。根據聯邦基金會(Commonwealth Fund)進行的個案研究,這支團隊一開始先選出四十項以證據為基礎的指導原則,然後「透過範本、醫囑組合和提醒」,把這些指導原則內建在EHR系統裡,把醫囑遵從率從59%提升到100%。此外,整合後的資訊科技系統,改善了各類診療人員之間的溝通(包括外科醫師和資深護理師),以協調病患照護工作。結果成效卓著:術後死亡率降低三分之二,急性後期照護支出減少近50%,心臟手術服務的整體獲利也有改善。由於CABG計畫很成功,這個模式擴大實施到另外14個臨床情況,以及以慢性病為重點的基礎醫療項目。

紐約大學蘭恭健康中心也以行動實踐改善醫療的承諾。葛洛斯曼(Robert Grossman)醫師在2007年成為蘭恭中心執行長與紐約大學醫學院院長時,推動的第一項重大行動方案,就是整併該校各個獨立的資訊系統,建立醫院和醫學院共用的單一資料倉儲(data warehouse)。他強調,這是為了根據外部基準來評估這套系統的品質,並支持行政管理和診療工作流程的變革。評估結果的資訊,讓部門主管與行政主管更願意挑戰既有規範,並設計、實施改善方案。例如,在建構資訊系統的資料欄位時,促進各方討論「卓越」的定義,以及如何才是評估第一線員工成效的最佳方式。

2016年,紐約大學蘭恭中心獲頒多項全國品質大奬,並且名列,並且名列《美國新聞及世界報導》(U.S. News & World Report)全美十大傑出醫院,其餘在榜上的還有梅約醫學中心、克里夫蘭醫療中心(Cleveland Clinic)和麻州總醫院等。蘭恭中心的財務表現也一樣亮眼:自2007到2015年,診治病患的營收增加超過一倍。蘭恭中心目前的營運獲利超過2.22億美元,營運毛利率超過9%。

值得注意的是,蓋辛格和蘭恭都發現,達成品質目標,並沒有以犧牲財務績效為代價。其實,財務績效也提升了。

資料蒐集工作的簡化與優化

在適當的時機掌握高品質資料,是追蹤和衡量成果改善情況的關鍵。然而,大部分醫療照護組織運用的資料蒐集方法,都缺乏效率,且對行政管理工作造成負擔,而且經常出錯。

和一群診療人員談話時,話題幾乎總是很快就轉向蒐集醫療資訊、把那些資料輸入新資訊科技系統等耗時的工作。有一項發表在2016年《內科醫學年鑑》(Annals of Internal Medicine)的時間動作(time and motion)研究指出,醫生在工作日那天晚上,要花一到兩個小時做EHR工作。醫生的工作量原本已經很沉重,現在又多出這些負擔,美國醫生因此普遍過勞。研究也顯示,這些問題造成醫生走捷徑,例如,複製貼上筆記內容、快速點過提醒訊息,反而破壞了收集到的資料品質。

為了因應這個問題,許多組織現在雇用醫療書記人員,代替診療人員把資訊輸入EHR系統。然而,診間有第三人在場的尷尬,讓醫療書記的工作變得有爭議,何況還因此增加了成本。此外,用這種方式蒐集、輸入系統的病患資訊,極易出錯。

解決辦法:把資料蒐集工作,從耗時、可能執行得不正確的「事件」,轉化為診療人員和病患正常活動時的「背景」。在這方面,零售業者已為我們示範可能的做法。過去幾十年間,零售業在蒐集資料的人員和方法上,歷經兩次重大轉變。結帳就是其中一例。過去,結帳收銀人員必須把每個品項的價格鍵入收銀機。採用條碼掃瞄器之後,大幅減少收銀員的結帳時間和資料輸入錯誤,並大幅改善存貨管理。接著,大部分顧客都可自行掃瞄要購買的商品。亞馬遜現在更進一步,試營運實體商店Amazon Go,店內全面撤除結帳櫃台;取代的是一套被動式資料蒐集系統,仰賴電腦視覺、深度學習演算法和感測器,自動讀取現場顧客的購物車裡有哪些商品。像是克羅格超市(Kroger)和蘋果公司等其他業者,也正在實驗類似的模式。

有一個趨勢,是把資訊蒐集工作,從診療人員轉移給病患。資料蒐集工作,應以被動式資料蒐集為最終目標。

在醫療照護產業,類似的轉變已經展開,但進展緩慢。其中一個趨勢,是把資訊蒐集工作,從診療人員轉移給病患。例如,市面上有很多企業開發的健康監測應用程式,在主治醫師和病患同意某項診療目標之後,像是降低血壓或血糖值,就把那個目標和相關治療計畫輸入一個應用程式。接著,病患透過那個應用程式定時測量、報告他們的活動和醫療資訊。有時候,病患在家蒐集的資料,會自動分享給他的醫師。一個例子是由歐舒納健康醫療體系(Ochsner Health System)開發的高血壓數位醫療(Hypertension Digit Medicine, HDM)程式。透過智慧型手機科技,病患在遠端測量的血壓讀數,可直接傳輸至歐舒納的EHR系統,讓醫師得以在兩次看診之間檢視資料,修正病患的醫療計畫。《美國醫療期刊》(American Journal of Medicine)上發表的一份對照實驗報告指出,71%的參與者,血壓在九十天內回到正常範圍,對照組則只有31%。使用HDM程式的病患,對醫療照護的品質滿意度提高10%。

資料蒐集工作,最終目標應該是被動式資料蒐集。有些先驅業者運用被動資料蒐集技術,追蹤與工作流程、資源運用有關的營運事務。梅約醫學中心開發出一套即時定位系統(real-time location system, RTLS),使用無線射頻辨識(radio-frequency identification, RFID)標籤和感測器,追蹤急診部的員工、病患和設備。這些資料能讓急診部更了解醫療照護的提供方式,找出營運障礙,並修正工作流程問題。接著,這些資訊會用於開發新系統,自動蒐集各項流程品質指標(例如,從病患在急診部櫃台登記、分配床位到診療人員看診的時間),並且自動向政府機關和主管機構通報那些資訊。

芝加哥羅許大學醫療中心(Rush University Medical Center)的做法也類似。他們設立新的門診中心,為每個房間、診療人員、病患和設備配置RTLS感測器。病患離開檢查室時,系統會提醒員工,而不需要行政經理通知清潔人員去清掃房間,也可以避免病患看診結束還在穿衣服時,就有人進來打擾的尷尬。這為個別病患節省的時間相對較少,可能只有一分鐘。但一天下來節省的總時間,足夠讓診療人員看更多病患,因而提高生產力。

隨著時間過去,被動資料蒐集技術的成本會降低,而且,隨著診療人員和病患對它們感到更自在,好處也會增加。這可以協助組織提出正當理由,來支持前期投入的成本,組織也更容易克服一些障礙,例如員工擔心被監控。

化資料為可據以行動的資訊

說服診療人員使用新的資訊科技系統,並減輕他們這麼做的負擔,至此事情只完成一半而已。把蒐集到的資料,轉化成可以做為行動依據的資訊,也是關鍵工作,而且需要資深領導人的支持。領導人最重要的工作之一,就是為系統的架構方式設定期望。我們指的不只是技術規格,還有組織或文化指導原則,用來指導要如何使用那些資料來支持日常醫療活動。

一個關鍵步驟,是為組織建立核心資料倉儲,並讓診療人員理解它的重要性。葛洛斯曼在對紐約大學蘭恭健康中心的工作人員說明推動新方案的理由時,強調所有的住院部門、門診中心和醫學院擁有單一真相來源(single source of truth)的價值。在建立資料倉儲的過程中,蘭恭中心原本嚴守自家地盤和資訊的各個單位,不得不通力合作。資料來源有好幾個,當中哪一個才是正確的,這個爭議至此結束,因為葛洛斯曼說服各個單位主管開始採用「資料儀表板」等工具,來評估哪些來源的資料在各個單位都能有效運作,哪些不能。隨著時間過去,這麼做產生的透明度,開始帶來好處,診療主管一開始對資訊科技系統的疑慮也隨之消失。蘭恭中心裡各部門會收到同儕部門的品質指標資料,像是醫院不同單位的院內感染率、病患留院時間等,接著他們就能決定,是否要改變自己的工作流程,以及如何改變。

除了鼓勵發展必要的資料基礎設施,資深領導人也必須協助建立願景,說明如何運用蒐集到的資料,來改善生產力。在許多情況下,追求這項願景需要設計全新的績效衡量指標。棒球統計學(sabermetrics),也就是用於棒球的數學分析法,提供了一個例子,說明新的衡量指標,以及蒐集、分析與這些指標有關資訊的技術,如何徹底改變了一個產業。棒球統計學是由一些統計學家開發出來的(其中最知名的就是比爾.詹姆斯〔Bill James〕),這種方法是要衡量個別球員各方面的表現,並計算他們對球隊成績的貢獻。一開始,蒐集資料是極為繁瑣的工作。然而,棒球統計學的眾先驅在大聯盟球團找到立足之地之後,就開發了資料倉儲技術,讓資料蒐集和分析變得容易進行。2015年以來,美國所有球場都安裝了高解析度攝影機和都卜勒(Doppler)雷達,仔細收集過去難以追蹤的資訊,例如速度和加速度,以量化球員的防禦力。而這些資料又促成出現全新的指標,例如,「優於替代級球員勝場數」(wins above replacement, WAR)已成為個人對球隊價值的全面性綜合標準數據。

相較於其他產業,醫療照護產業還處於分析法應用的相當早期階段。但它的潛力雄厚。例如,已有一些醫療照護組織建構了精良的系統,能加強深入了解成本,快速顯示醫療服務的創新可以如何改善成效和成本;這類組織仍屬少數,不過正在增加。山際醫療是這個領域的先驅,也有其他組織跟進。最近,猶他大學健康中心建立了一套系統,其中包含一個規模達兩億行的資料庫,可提供重大營運指標的資訊,像是急診室每分鐘成本。根據《紐約時報》的報導,該組織運用這項資訊,來改變營運流程,在過去幾年間每年減少0.5%的成本,反觀同一個市場領域裡的其他學術醫療中心,成本平均每年增加2.9%。

分析法的另一個重要應用,是看出治療方法上不必要的變異。以紐約為基地的晶馳醫療中心(Crystal Run Healthcare),就個好例子。晶馳是由醫師開設的多專業醫療集團,想要針對病患群常見的15項臨床診斷,建立標準化的治療。《醫療事務》(Health Affairs)有篇部落文指出,該組織首先計算每名病患的年度總成本,將費用區分為專業、檢驗、放射和程序等四類,然後檢視各個醫師的醫療成本,好讓每一位醫師都能檢視自己在各個面向上和同事的比較結果。晶馳根據這項資訊來分析變異,找出根本原因,制定一些新的實務做法。一年內,15項臨床診斷中,有14項的治療變異減少了,節省超過四百萬美元。根據我們的估計,這個數字超過晶馳醫療成本的10%。

資訊科技系統也提供醫療照護組織一個機會,運用預測分析法,來引導未來要做的診療和營運決定。精準醫療(precision medicine;編按:針對病患個人情況量身設計治療方法)正在開發一些預測模式,要建立特定的基因突變,與具體形式的治療之間的相關性。雖然精準醫療最常見、最為人所知的應用領域是癌症治療,但現在也應用到更多專科。例如,基賽(GeneSight)的基因檢測,可運用病患的基因資訊,來預測病患對26種現行精神藥物的反應,以改善憂鬱情緒管理。

除了取得必要的軟硬體,領導人還必須投資在專職的資訊科技和分析人員上。

醫療照護組織也可以運用預測分析法,在資源配置、設定診療創新項目的優先順序方面,做更妥善的營運決策。例如,麻州總醫院找出高風險病患群,並針對這個病患群制定了一項預防醫療管理計畫。成果如下:這類病患的住院率下降20%,進急診部的次數減少13%,年度醫療成本在三年期間下降7%。死亡率、醫師滿意度和病患體驗也改善了。

無獨有偶,波士頓醫療中心(BMC)運用它的醫療照護資訊科技系統,預測住院單位的業務需求何時會大增。這項工具結合急診部現有需求、第二天的預估需求、第二天需要病床的手術病患,以及目前的病床和醫師容納量,來估計未來24小時內需要出院的人數。在實施的第一年,代表容納量不足以應付預期需求的「黃色警訊」,次數減少近50%。

預測模型可能會愈來愈實用,而且也許不久就會是如此。隨著自然語言處理和機器學習的拓展,醫療照護資訊科技系統裡龐大的資料,會產生更多見解。

建立新的營運和商業模式

醫學研究所(Institute of Medicine, IOM)在2012年的報告《以較低成本提供最佳醫療》(Best Care at Lower Cost: The Path to Continuously Learning Health Care in America),指出一些方式,可借助資訊科技來改善美國醫療照護制度。五年後,第一項建議已接近完成,就是建立數位基礎設施,以取得診療、照護流程和財務資料。

IOM的第二項建議,是讓診療人員在決定要如何治療病患時,可以取得資料。這項建議的執行零零星星。例如,山際醫療最近與塞納(Cerner)合作,開發一套彈性的診療支援系統,裡面包括一些可根據最新知識來更新的治療計畫。為讓輸入的資料正確,山際醫療的診療發展團隊持續監控不同專科的實證診療指引,把它們轉化為資訊科技工具,協助醫療人員執行工作。

除了取得必要的軟硬體,領導人還必須配合改變營運和商業模式,才能產生和獲取價值。最重要的,是投資在專職的資訊科技和分析人員上,這些人員負責管理資訊科技系統,或是分析系統裡的資料。BMC安裝新的EHR系統後,把資訊科技正職人員編制擴大40%,以管理和進一步發展資訊科技基礎設施。它的策略團隊也擴編為七名全職約當人力,自龐大的資料庫裡擷取資訊。這個小組探究並協調針對關鍵營運挑戰的因應措施,包括管理住院病床容納量,以及降低再住院率。BMC節省的費用達到數百萬美元,遠超過全職人力的成本。

診療人員組成的專業團隊,也必須把分析之後得到的見解,用於改善診療方式。例如,BMC在減少黃色警訊方面的努力,包含重新設計病床管控團隊,這是一支由第一線員工和經理人組成的團隊,負責追蹤現有住院需求,並評估第二天的潛在需求。團隊成員原來的做法,是輸入資料到一張簡單的試算表;現在,他們會根據BMC資訊科技系統的資料和分析,啟動一系列行動,像是增加輔助支援人員、提醒醫療小組,以及增開病床等。

強大穩健的資訊科技系統所提供的資料,也能發揮關鍵作用,促成診療人員支持改變工作流程。例如,葛洛斯曼第一次與蘭恭中心診療領導人分享儀表板工具時,聽到有人抱怨資料品質和一致性的問題。他沒有讓這些不滿影響專案,而是把責任放在領導人身上,要求他們與資訊科技部門合作修正資料,不然就接受這樣的結果。這個流程結束之後,這些資料被認為是全醫療中心的「單一真相來源」,也是未來分析的基礎。這讓組織更容易採取一致的做法,來追蹤各項指標。這個儀表板工具現在協助診療領導人與第一線員工合作,以執行可改善醫療照護的各項措施,追蹤各項措施是否有效,說服抗拒的診療人員採用新的治療方案,並減少醫療措施的變異。

除了這些工作人力和營運上的改變,醫療照護組織也必須重新思考本身的商業模式,以取得資訊科技投資的全部價值。BMC自分析結果得到的一項見解就是,某些住院病患需要復健治療,但這項治療若由院內提供過於昂貴,而且由專門的復健中心提供品質會更好。然而,要把這些病患轉到外部機構,並非易事:BMC屬於波士頓安全網醫療院所,這表示它服務的許多病患,沒有保險可給付復健治療。然而,讓應接受復健治療的病患留院占用病床,對於病患健康來說,顯然並非最佳安排,而且也限制了BMC,無法讓其他需要病床的病患住院。因此,院方決定為那些在院外復健機構沒有保險的病患,支付在那些機構的治療成本。這麼做對每個人都有好處:復健病患得到更適當的醫療照護;醫院增加醫療需求更迫切的病患而帶來的營收,而且超過因此而產生的成本。

BMC在復健病患商業模式的轉變,屬於美國一個更廣泛改變的一部分,也就是從按服務計費(fee-for-service)模式,轉為以價值為基礎的給付制度。按服務計費模式,就是只有病患到診間接受診療、住院、做檢驗或接受醫療處置時,診療人員才會得到給付;以價值為基礎的給付制度,則是針對每一位病患在特定期間或醫療階段,按固定費率,給付醫療照護組織。公私部門給付機構都參與了這項轉變。有了運作良好的資訊科技系統,診療人員就能改善醫療品質、了解並控制成本,而這種資訊科技系統讓他們可以主動接受這種給付安排的變動,甚至主動提議進行這種改變。

例如,山際醫療在發展以人口為基礎、仰賴價值基礎核退制的商業模式時,精良的資訊科技系統扮演了重要角色(見《哈佛商業評論》2016年8月號〈讓成本與品質雙贏〉〔The Case for Capitation〕一文)。它的商業模式裡有個「優選健康分享」(SelectHealth Share)保險計畫,提供許多大型雇主三年的合約,以消費者物價指數加上一個百分點,做為保費提高的上限,遠低於過去的成長率。隨著山際醫療有愈來愈高比率的病患改採這類模式,它就更有動機去進一步利用資訊科技、資料分析、治療方案發展和工作流程變革的重大投資,以改善醫療品質、降低醫療成本。

除了技術,還有人的問題

政策制定者和經濟學家不斷談論醫療照護產業應「彎折成本曲線」,也就是要讓這個成長速度高於整體經濟的產業脫胎換骨,扭轉體制裡的膨脹、浪費,大幅削減支出,並減緩成長步調。資訊科技已在許多其他產業裡成功彎折了成本曲線。我們的研究顯示,資訊科技在醫療照護產業也同樣能發揮效用,而且也舉得出一些成功案例。不過,必須進行的工作才剛開始而已。

必須克服資訊科技基礎設施的重大問題。今日,許多系統都過於僵化:不容易客製化、輸入和讀取資訊,也不易持續更新資料以納入新的診療方案。此外,不同系統之間無法順暢分享資訊,因此很難建立病患的完整醫療紀錄,也不易讓任何醫療照護組織的任何一位診療人員取得那些資訊。像這樣缺乏資訊分享,也阻礙了匯集大量匿名病患資料,而尋找疾病的新療法,就必須要有這類資料。

除了這些技術面挑戰有待解決,許多醫療照護組織的領導人也必須效法業界先驅已經在做的事:徹底改造,以便運用資訊科技,以較低的成本,創造更好的醫療成果。組織運用資訊科技系統來改造醫療照護時面對的障礙,是可以跨越的。需求最殷切的,是組織領導人和診療人員的意願和支持。

(周宜芳譯自“The IT Transformation Health Care Needs,” HBR, November-December 2017)



尼基爾.沙尼 Nikhil R. Sahni

哈佛大學經濟系研究員、麥肯錫顧問公司(McKinsey&Company)的顧問。他曾任職於美國麻州的獨立州政單位「醫療政策委員會」(Health Policy Commission)、醫療資訊科技新創企業Kyruus的策略、規畫與營運資深總監。


羅伯.哈克曼 Robert S. Huckman

哈佛商學院企管講座教授,主持哈佛商學院醫療照護研究專案,並擔任企管碩士必修課程召集人。


阿努拉.奇古魯帕帝 Anuraag Chigurupati

參與新創醫療計畫Devoted Health的營運工作,之前擔任美國麻州醫療政策委員會政策總監、麥肯錫顧問公司專案經理。


大衛.卡特勒 David M. Cutler

哈佛大學應用經濟學講座教授。他曾在柯林頓政府任職經濟顧問委員會與國家經濟委員會,也是歐巴馬2008年競選總統時的資深醫療照護顧問。


本篇文章主題健康照護