厦门大学附属心血管病医院人民网|“人民会客厅2024两会时刻”系列报道:筑牢人民健康基石引领医疗服务高质量发展

在医疗服务质量提升方面,建议改革医院分级管理体系,合理配置医疗资源,提高效率。人工智能与医疗服务融合密不可分,有助于提高诊断准确率和效率,提升服务质量。强调以患者为中心,加强专科人才培养,完善基层医疗服务,通过人工智能等新技术赋能诊断精准高效。政府应深化公立医院改革,引导优质医疗资源下沉基层,加强基层医院与三甲医院联动。着力于为人民提供更优质的医疗服务,满足人民群众的健康需求。

(注:系统自动识别,请以正文为准。)

【观点摘要】

●通过对医院分级管理体系进行重构,将医院分类为研究型、临床型和全科型,依据各地区人民群众的实际医疗需求和疾病谱,合理配置医疗资源,确保资源有效利用,提高医疗服务的整体效率,来减少资源浪费。

——全国人大代表、厦门大学附属心血管病医院院长王焱

●医疗服务与人工智能的融合密不可分。在医疗服务领域,众多先进的技术已悄然在后台发挥着巨大作用,为医院提供了高效、精准的服务支持。

——首都医科大学附属北京朝阳医院副院长、放射介入影像中心、放射科主任杨旗

2024年政府工作报告提出,要“提高医疗卫生服务能力”“深化公立医院改革”“以患者为中心改善医疗服务”。

当前,人民群众对美好生活有了更多期盼,对卫生健康有了新需求。如何提升医疗卫生服务能力?推进公立医院供给侧结构性改革?运用人工智能等新技术提升服务质量?

近日,全国人大代表、厦门大学附属心血管病医院院长王焱,首都医科大学附属北京朝阳医院副院长、放射介入影像中心、放射科主任杨旗做客《人民会客厅 2024两会时刻》,共话医疗服务高质量发展。

以管理推进公立医院供给侧改革

在首都医科大学附属北京朝阳医院,一个诊疗岛成为了“网红打卡点”,患者来就诊时针对某种疾病,内、外科联合诊疗,超声检查、心电检查同步进行,通过“医生围着病人转”的服务模式,缓解患者“看病难”等现象。

“医院需要加强专病特病的研究,满足患者个性化医疗需求和解决老百姓看病难看病贵的问题。与此同时,也需要保护医务人员工作积极性。如何平衡两者,使其达到一个合理的平衡点,是供给侧结构性改革的核心。”杨旗说。

2024年政府工作报告提出,深化公立医院改革,以患者为中心改善医疗服务,推动检查检验结果互认。

今年,王焱带来了《关于医院分级管理制度改革的建议》。他建议,对现行医院分级管理制度进行全面革新,以适应新时代发展的客观需求,实现医疗卫生服务的高质量发展。通过对新时代医院分级管理体系进行重构,将医院分类为研究型、临床型和全科型,依据各地区人民群众的实际医疗需求和疾病谱,合理配置医疗资源。确保资源有效利用,提高医疗服务整体效率,减少资源浪费。

今年政府工作报告提到,着眼推进分级诊疗,引导优质医疗资源下沉基层,加强县乡村医疗服务协同联动,扩大基层医疗卫生机构慢性病、常见病用药种类。

医疗卫生服务如何“强基层”?杨旗认为,应加强基层医院与三甲医院联动,通过设立分中心或区域中心的方式,“抱团”为居民提供健康保障,打通分级诊疗“最后一公里”,让医疗资源汇入社区、惠及百姓。

以新技术新应用赋能诊断精准高效

全球首例机器人经导管二尖瓣微创手术成功实施、新一代微创血管介入手术机器人完成多例临床试验、“达芬奇”手术机器人启用……随着新技术的发展,人工智能在医疗场景的应用越来越多。

“越来越多的临床资料、临床信息、大数据,包括影像、心电等数据通过人工智能处理,帮助我们进行诊断治疗。”王焱说。

“我们已经将AI应用到临床试验中,快速对患者进行病史沟通和采集信息,作出初步判断和指引。”王焱介绍,人工智能应用有利于提升诊断准确率和效率,减少沟通成本,让患者享受到更“智能”“贴心”的服务。

杨旗表示,医疗服务与人工智能的融合已密不可分。人工智能领域不断取得突破,特别是最新涌现的大模型技术,以及视频生成技术等,已在多个领域得到广泛而深入应用。在医疗服务领域,众多先进技术已悄然在后台发挥着作用,为医院提供了高效、精准的服务支持。

“人工智能不能完全替代医生。我们希望它来帮助我们简化流程,提高效率,救治更多的患者。”杨旗表示,要坚持依靠党建引领,秉持高质量发展为人民服务的核心理念,持续加强医疗队伍专科人才的培养与建设。“未来的医疗服务必将朝着更加精准、更加专业化的方向发展,我们始终以病人为中心,竭诚为广大人民群众提供最优质的医疗服务,最大限度满足人民群众的健康需求。”

“随着现代医疗技术的不断进步与提升,我们在追求技术精湛的同时,更应加强对患者的人文关怀与深层次的心理沟通。这不仅是医疗服务的应有之义,更是我们未来发展的重要方向,旨在为患者提供更加全面、细致的医疗服务,实现医疗技术与人文关怀的和谐统一。”王焱说。(实习生陈旭对此文亦有贡献)

标签: 医疗 服务 人工智能 王焱 杨旗 患者


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