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至頂網CIO與CTO頻道 06月05日 編譯：在經曆了疫情流行這一波全球沖擊之後，新的、更為複雜的問題擺在了我們的面前。首先需要回答的就是，為什麼在今天這樣一個高度互連的數字化世界中，我們仍然阻止不了疫情的擴散？答案很簡單：醫療保健行業還沒有完成數字化轉型。沒錯，作為人類生活當中最重要的一類關鍵服務，醫療保健行業的數字化水準反而遠遠落後于其他相對不太重要的領域。
在健康領域，數字化與技術往往在遭遇大問題的那一刻才被人們想起，卻在日常生活與例行工作中不見蹤影。這類技術同樣僅限于臨時解決某些重大疾病，而沒能被全面引入疾病預防體系當中。正因為如此，COVID-19才捅出這麼大的婁子：如果能夠提前監測大部分人口的健康參數，那麼在此次疫情蔓延之前就很可能已經被遏制，并最終成為一波無關痛癢的區域性傳染病例。
是以，在疫情流行之後，我們需要盡快重新定義并改革醫療保健體系。如果無法把握住COVID-19帶來的這次機會，我們恐怕隻能等待下一輪可能更加緊密、更加恐怖的新疫情。最近一段時間，醫療保健數字化企業的股價表現要明顯好于整體市場，這是一個積極且充滿希望的信号；但考慮到公共、私人以及文化等因素都對相關決策産生着直接影響，這波期待已久的數字化轉型浪潮似乎仍沒能真正成型。
在經曆了如此深重的創傷之後，我們又該如何設定醫療保健的未來發展？如果我們沒能把握住這樣難得的變革時機，必将造成可怕的浪費，之後也很難再找到同樣充分且及時的變革驅動力。但面對這樣一項複雜的工作，我們又該從哪裡起步？
第一步應該比較明确：意識到變革的必要性。很明顯，科技企業完全能夠在改進醫療保健方面發揮核心作用。在某些情況下，科技企業甚至能夠為整個醫學研究領域提供新的量化名額。既然我們已經運用這些量化名額監控日常生活了，怎麼可能在醫療保健方面反而畏畏縮縮？設想一下，如果我們能夠實時量化分析健康狀況的演變過程，并通過算法對其進行監控，将帶來怎樣的巨大收益。當然，監控的群體也需要全面擴大，這項工作當然無法手動完成。健康追蹤器雖然不太精确，但卻仍有良好的效果：畢竟在統計層面，我們需要的并不是一種毫無念頭的測量方法，而是能夠展現總體頻率與數量變化的方法。
第二點則展現在文化層面，人們對于個人健康資料的使用方式存在非常合理的擔憂，并認定需要嚴格加以保護……但事實真是這樣嗎？面對新冠疫情這樣的疾病大流行，我們必然需要在個人隐私與公共衛生需求之間做出權衡。更重要的是，不要随意折衷，保持嚴格而堅定的承諾，確定健康資料優先用于醫療保健、其次用于醫學研究，且絕不被用于營銷、商業利益或者其他可能對個人造成健康歧視的方面。建立起這樣一套能夠有效保護并使用資料的系統，也正是我們目前面臨的主要挑戰之一。
第三點是采用率。我們讨論的是一場深刻的革命。憑借對多種疾病或病症的早期診斷，我們有望減輕患者痛苦并降低衛生系統的治療成本。要想達成這樣的目标，廣泛采用是一項基本前提。在醫學研究方面，全面普及同樣助益多多。為此，我們需要找到可行的方法，将已經具備一定成熟水準的遠端醫療與個人醫療結合起來，迅速将這些舉措擴充到整個人群，進而在規模經濟的加持下降低成本。隻有這樣，我們才能提升公共衛生系統中的護理效果并控制資金支出。
事實上，一切新興技術的推廣都要經曆這樣的過程。面對以預防與正常監測為基礎的傳統衛生系統來說，技術發展帶來的成本降低與便捷性提升根本無法直接發揮作用——相反，技術發展隻會讓全民醫療保障的成本更高、獨占性更強或者展現出更明顯的精英化趨勢。為此，我們必須将衛生系統的整體改善視為國家戰略的組成部分，真正将公私兩類醫療保健體系融合起來，共同服務于全體群眾。
在這個科技日新月異的時代，也許我們已經對種種技術成果的誕生司空見慣；但從來沒有哪種成果、哪個時刻，能夠像重新定義醫療保健系統一樣為全社會的未來福祉做出颠覆性的貢獻。到底是該給予醫療轉型必要的優先權，還是退守回以往那令人沮喪的常态？這個問題的答案，也許将決定我們在遭遇下一場疾病大流行時的命運。
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原文釋出時間：2020-06-05
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