CTO教育思想库 | 倪剑：公共卫生危机下医疗服务的挤出效应

编者按

华东师大上海国际首席技术官学院CTO教育思想库系列，汇集学院教授、导师和特邀嘉宾的演讲、讲课或发表的文章，以原创思想成果与广大学员和社会公众分享。这些知识和思想成果多方位、跨领域，体现学院确立的人才培养理念，即将科技与管理结合、技术与商业化整合、“科学家精神”与“企业家精神”融合。

今天我们编发美国约翰霍普金斯大学凯瑞商学院副教授倪剑博士的讲课精要。倪教授于2022年6月17日在我院主办的华东师大MEM第五堂公开课暨新项目发布说明会上，以“公共卫生危机下医疗服务的挤出效应”为题授课。以下为课程内容精编。

01

医疗服务挤出效应的时代背景

今天我要和大家分享的题目是：公共卫生危机下医疗服务的挤出效应。首先我想先结合新冠疫情来讲一讲公共危机，我们在新冠疫情时期意识到：人们寻求医疗服务有很大的变化，特别是在封控期间，除了新冠以外的其他相关医疗服务都有一个很大的下降。下降可能是来自于害怕感染，所以不去医院；另外因为有一些公共政策限制出行等。还有一个很重要的原因就是，由于新冠病毒流行，可能会导致有些病人没有得到服务，也就是所谓挤出效应。这样的情况并不仅仅是在新冠病毒流行期间，2003年SARS病毒期间就有研究表明：在我国台湾地区大概20%医疗服务业务下降，以及相关的医疗服务并没有得到解决。

在2020年这次新冠疫情期间有一些研究表明，在美国大概有40%的人因为种种原因没有得到、或者推迟了应该得到的医疗服务。没有及时得到医疗服务可能会导致某些病人发生很严重的情况，如比正常情况下多了很多心脏病或者糖尿病相关的死亡。这就导致一个很重要的问题，为了能够更好地满足大家的医疗卫生服务需求，我们需要找出在什么样的领域、或者什么样的疾病分类，更可能由于新冠肺炎这样的公共危机导致挤出效应，即让有些人没有得到及时的医疗服务？

为什么这是一个很重要的问题？因为尽管现代科技信息技术得到大量应用，但是总体的医疗应用程度仍然不佳。有很多研究表明这里面可能存在数据采集等问题，特别是在新冠肺炎这样的公共危机情况下，各地要能够进行及时上报医疗服务数据可能是比较困难的事情。比如美国在前六个月的新冠流行期间，医疗服务的统计是不严谨的，并不是通过实际的医疗服务和美国医疗学会调查出的数据。我们会清楚地看到每个州都很难去通过电子医疗记录来获取大部分数据，电子医疗记录并没有能够及时上报和整合。这就让决策者、公共政策制定者无法了解哪些疾病可能并没有得到及时的医治，从而导致比较严重的后果。这就产生了在这种公共卫生危机下一个很重要的课题——怎么样能够快速实时地监控卫生医疗服务类型。我们的研究希望通过在线药物销售状况，在短期之内能够实时快速地提供一个风向标。我们研究的场合是在大陆新冠肺炎刚刚开始之际，即从2020年的1月到2020年2月。研究采用在线业务销售数据，包括湖北武汉的数据。其中我们看到了大概有50%的医疗服务的下降。虽然不能够完全说明这是一个因果关系，但是可以很明确地看到这种在线业务销售的需求，数据能够很好地说明医疗服务应用的情况，之后我会详细介绍一下，我们是怎样来进行工作的。另外我们可以通过相应的公共政策介入，帮助优化医疗资源配置，这是研究结论之一。

对于公共政策制定者，如果可以引入在线医疗数据或者药物销售数据的话，可以帮助提高预测的准确性和医疗资源的应用。那么我们的研究就可以在公共医疗卫生危机的背景下，通过数据给政策制定者提供实时全面的信息，也就是一种医疗政策介入的方法，能够帮助更好地提高医疗资源的配置。当然现在的问题就是我们有局限，由于我们研究的背景是中国这样的特殊情况——在中国大概70%的病人要到医院药房拿药，这其实是导致医疗卫生危机的一个原因。

这张图体现出在2020年新冠肺炎期间各省的情况，横轴是每个星期，纵轴代表报告的新冠肺炎案例。

那么问题就来了——如何通过在线业务销售的情况，计算出医疗资源的配置应用情况。就像我提到的中国独特情况：中国的卫生医疗系统大部分都是公共的，公立的医院提供了大多数的医疗服务以及业务服务，70%的业务其实是通过公立医院的药房销售实现的。用药一般先到医院开药，找医生拿处方。病人见了医生拿着处方到药房拿回药，导致了第一个假设。如果说我们看到病人寻找医疗服务的下降，能够在相应的在线业务销售当中体现出来，在线药物销售和线下业务销售就存在一个交互效应。另外我们还知道医疗系统受到一定的容量限制，当地疫情相对比较严重的时候，药物销售就会就会有很大的提升。还有不同的疾病类型，比如心脏病或者糖尿病的病人没有机会去医院，为了维持病情，就需要相应地去从网上取得药物。

02

在线医疗服务的发展特点

这其中就体现了两点，第一点是：在疫情相对比较严重的地方线上业务销售应该有提升，因为线上和线下存在一种交互的作用。另外就是不同疾病的影响。比如在更加严重的疾病领域，如果很多病人没得到及时的医疗服务，那么该疾病药物对应的线上业务销售项目就会有一个提高。总体是这样一种思路，就是希望在发生公共卫生危机的情况下，由于医疗资源的有限，导致医疗资源在公共危机下完全集中在某种疾病上，而导致其他的疾病没有得到有效的治疗；或因其他各种各样的原因，比如说医院被占用了或者被限制了，此时如果有其他的相应疾病没有得到相应服务，我们都可以通过在线信息给出信号，使得医院知道哪些范围的药品受了很大的影响。这个时候，从政策制定者的角度来讲，就能够相应地做一些介入，能够同时减少药品不足的问题，特别是让弱势群体能够得到相应的服务。

当然大家也都知道，这里面有一个处方药和非处方药不同的关系。新冠肺炎发生期间处方药和非处方药都产生了一个价格的提升。对于处方药来讲提升相对大很多，在所谓医疗资源相对比较受限制的地区，会有一个更大的成交数据。那么另外我们还看了不同的这个类别，比如儿科、泌尿科、神经科、皮肤科、妇产科等，还有心脏相关的，我们会看到它寻找医疗服务的下降程度是不一样的。同时对应药物的需求，我们也做了一个相应的研究。在不同新冠肺炎地区，我们会看到它有不同的提升。这体现出了我们思路的可行性，在这样一种公共卫生危机下，可以通过在线业务销售帮助政策制定，以及医院可以进行一些医疗资源的配置，从而能够为需要寻求医疗服务的病人采取相应的措施，避免他们因没有得到相关的服务而导致更高的死亡病例。

大家也在媒体里面看到了美国在这方面其实做得很不好，导致很多不一定是由于新冠导致的病人死亡率的提高。因此我们希望通过这种在线药物销售，能够帮助进行医疗资源的推广。我们不但用这个在线业务销售的数据来做这样的事情，同时还看了中国银联的大数据。为什么可以通过中国银联的数据来进一步确认我们思路是可行的呢？因为很多在线寻求医疗服务现在都是用信用卡。中国大部分信用卡都是中国银联数据，我们拿到了中国银联在2020年1月到2月之间所有跟卫生医疗相关服务的信用卡数据。

我们去看了这个中国银联的数据，以及在线业务销售的数据。我们是按照每个省的数据去画出这样一个表格。左边是银联的数据，信用卡用来看病花钱的数据；右边是在线药物销售的数据。我们会看到银联看病的数据下降的话，那么医疗的数据也会有个下降，存在一个相关性。另外我们还画了线下医院医疗服务和在线医疗需求，我们会看到一个负相关的作用。如果在线的药物销售比较高，另外一方面就是寻找医疗服务花钱少，这就从另外一个方面体现出两者存在一个关系。我们可以通过银联的数据进一步确认刚才所用这种在线药物销售的数据，从而反应不同的地区以及不同疾病的医疗资源利用情况，这样就可以提供给公共政策制定者一个新的思路和方法，能够更好地进行早期介入，从而避免相关病人得不到服务的情况发生。

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医疗服务挤出效应的主要问题和应对措施

我们把在线医疗的数据带入预测，发现一旦加入了最近业务销售的数据，预测性的有效性提高了25%左右，进一步体现出在公共卫生危机下面，我们可以用一些其他数据，来帮助我们进行政策的制定和介入，从而提高服务的效果。

新冠肺炎期间，比如说害怕感染也好，或者说医院采取一些限制措施，出行的限制措施也好，导致很多人没有能够及时去医院、没有办法去看医生，这个时候就会产生在线诊疗、远程医疗服务。我们研究了远程医疗服务对于一个病人会产生什么影响？这个我们大家都知道，大部分的远程医疗针对的是不特别紧急的情况。美国的心理健康治疗中运用很多，有一些类似的人工智能工具。我们发现了很有意思的现象：在公共危机、卫生危机事件上，我们发现在线医疗可能会是一个双刃剑。一方面可能帮助了病人，及时通过线上的方式提供了医疗服务，但另外一方面，可能导致医疗资源配置的不平等。

我们通过分析四万多个治疗师的情况，是用机器学习的方法基于美国的数据分析。我们有价格信息，包括在线服务的价格以及线上服务的价格，也分析了一些人工智能工具在这个平台上的情况。但是其中可能存在内生性，各个远程医疗引入人工智能工具的决策可能不太一样。我们引入了边境战略（Border Strategy），因为在美国的各个州，人工智能的立法是不一样的。两个靠在一起的州，由于立法的不同，可以作为控制组和对照组来帮助进行分析。我们看到，在这样一种在远程医疗的情况下，引入人工智能一方面可能提高了满足需求的程度，但是另外一方面可能会因为AI人工智能工具的应用导致价格提升。特别是在线下的情况下面，价格就会猛涨，更加加剧了医疗资源的不平等。这也给政策制定者提供了一个思路、一个警醒：我们在应对公共卫生危机时，要能够注意到技术红利能够让发达的地区和不发达地区都享受到这样的服务。这就是我今天要和大家分享的，谢谢大家。

嘉宾简介

倪  剑

上海国际首席技术官学院

   特聘国际课程教授

美国约翰霍普金斯大学凯瑞商学院副教授，毕业于卡耐基梅隆大学。倪剑教授多年致力于医疗保健、金融服务、环境和能源、技术和新兴市场的经验和理论分析研究，他最近的研究兴趣包括定价、（非）货币激励设计、数据分析、人员分析、社交媒体、移动平台和经验产业组织。倪剑教授曾先后在范德堡大学、卡内基梅隆大学及约翰霍普金斯大学任教，主讲高级微观经济学、博弈论、健康经济、市场原则及定价。

他的学术成果发表在Marketing Science、Harvard Business Review、Management Science、Current Environmental Health、BMC Health Services Research等顶级商业和医疗杂志上。他被评为2017年MSI青年学者、2020年MSI学者和2020霍普金斯促进奖。

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