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中國專家新冠治療經驗分享會:疫情對醫療行業的改變可不僅是會議方式

4月8日,武漢“解封”。一周后,全部315支援漢醫療隊、35591名醫護人員陸續撤離武漢。

與此同時,美國、英國、意大利、西班牙等全球多個國家的疫情卻越發兇險,中國政府先后派出多支醫療救援隊前往支援,口罩、防護服、呼吸機等醫療、防護物資源源不斷地向外輸出。在此背景下,中國民間醫學界積極開展全球交流合作,用中國力量溫暖世界。

4月18日北京時間20點,泰康公共衛生及流行病防治基金攜手武漢大學北京校友會,邀請一直奮斗在抗擊新冠疫情一線的四位中國醫學專家童朝暉、邱海波、杜斌、曹照龍,通過網絡會議直播的方式,將他們在三個月臨床實戰中總結出來的寶貴經驗,悉數分享給了來自歐洲、美洲、非洲、亞洲和澳洲的同行們。這些同行既有外籍醫生、華裔醫生,也有中國援外醫療隊的醫生,大都身處呼吸科、ICU、感染科、外科等科室的新冠救治一線。

四位專家無私分享新冠救治的中國方案,贏得海內外同行一致認可

直播一開始,中國援馬拉維國家醫療隊的姆祖祖分隊隊長牛錦全就提出了一個他們最關心的問題:怎么給新冠肺炎患者進行外科手術?北京朝陽醫院的童朝暉副院長從幾個層面進行了回答:首先,確定是否為確診患者;然后,判斷是否有必要進行手術,能否推后;如果必須手術,也沒必要恐慌,做好必要的三級防護,有條件的帶上正壓頭罩,就完全沒有問題。

來自美國紐約的一位醫生提了如何對假陰性患者進行管理的問題,北大人民醫院曹照龍教授給出了他的見解:臨床中由于采集標本的局限性或試劑的一些原因,檢測出假陰性率是比較高的;出現癥狀的,即使檢測結果是陰性,也應該用對待陽性患者的辦法應對。

曹照龍教授還特別強調:對于要做進一步放療或化療的腫瘤患者,首先要注意別感染;萬一感染了新冠肺炎病毒,要在4-6周的窗口期內優先控制新冠病情,然后再采取放療或化療的方式治療。而當有限的醫療資源優先照顧新冠肺炎病人,其他患有糖尿病、慢阻肺等慢性病患者需在居家隔離時,可以通過互聯網醫療問診、借助志愿者渠道購買藥品等方式進行過渡管理。

由左至右:杜斌教授、童朝暉教授、邱海波教授、曹照龍教授

東南大學附屬中大醫院的邱海波教授對插管的時機給出了非常具體的意見,有一些都是我們早期的一些經驗教訓,特別是要警惕“沉默性低氧血癥”,早期插管確實能夠避免插管延遲造成的高死亡率。邱海波教授還聊到了爭議很大的“群體免疫”問題,他指出這涉及醫學倫理,對于我國而言是要充分尊重病人或病人家屬意愿的。

北京協和醫院的杜斌教授就居家隔離時對輕重癥處理的問題也進行了詳盡的回答,例如什么情況下應該趕緊去醫院,什么情況下可以在家隔離。他還提到,針對發展中國家醫療資源緊張、農村醫療條件差的現狀,最好是把患者集中到城市進行定點救治,避免交叉感染。

隨著全球醫生與專家的互動越來越深入,直播后臺的提問也非常多,比如新冠肺炎的診斷途徑、抗病毒藥物的選擇、疫苗研究的進展、激素藥物與抗凝藥物的使用等大家最關注的問題。專家們一一進行了詳細回答,將他們的經驗毫無保留地分享出來。

新冠疫情下的積極思考:“互聯網+”對醫療健康行業的重塑和改變

這次新冠肺炎中囯頂尖專家臨床經驗分享無疑是成功的。分享會即將結束時,海外醫生紛紛表示,中國頂尖專家的寶貴經驗,對于世界各地的新冠肺炎患者的救治有積極的作用。更難得的是,此次線上分享會還由泰康云直播平臺統一推流,進行了全球直播,吸引了超過100萬醫護人員和普通網友一同在線觀看,起到了超預期的科普作用。

由此,我們又一次見識了疫情期間“互聯網+”對醫療健康行業的重塑和改變。

可以說,新冠疫情加速推動了中國醫藥領域頂層設計的發展,并產生了積極深遠的影響。在政策方面,政府對公共衛生、互聯網醫療和分級診療等領域傾注了更多的關注。

在行業監管方面,包括基于AI 的CT量化篩查服務有望通過國家藥品監督管理局的批準,為AI在醫療醫用的合法性提供了有利的保障。“互聯網醫院”作為一種新的醫療服務模式大大緩解了普通病患就診和線下醫療機構的壓力。

受疫情推動,互聯網醫療市場持續向好發展。互聯網醫療的應用范圍不斷擴大,從疾病診療拓展到疾病預防及診后健康管理。正如曹照龍教授所說,在疫情期間,互聯網醫療的受眾將不再局限于那些更愿意接受在線服務的年輕人,還吸引更多的老年患者通過互聯網醫療,體驗到更舒適高效的在線醫療就診服務。

3月20日,國務院聯防聯控機制新聞發布會上,國家衛健委規劃司司長毛群安介紹,疫情期間國家衛健委的委屬委管醫院互聯網診療比去年同期增加了17倍。一些第三方互聯網服務平臺診療咨詢量同期增長了20多倍,處方量增長了近10倍。與線下就醫相比,互聯網醫療的就醫等候時間節約了70%。

除患者外,患者的照護人和醫務人員也受益于互聯網醫療模式。我們看到了AI 和云計算能力大大加速了病毒基因組裝/突變分析,基于AI 的CT量化篩查能秒級輸出,基于云化AI算力的開放為流行病建模提供了堅實的數字底座。大數據的應用有效地提高了患者信息管理效率,同時大數據還將提供了更多醫療健康相關的洞見。

防疫工作的另一大重點在于最大程度降低人員流動帶來的交叉感染的可能性,盡量提高人員流動安全性。由于非接觸式數字化防控得到了廣泛的應用,比如全國各地逐步推出的個人“健康碼”等新方式,既保護了用戶的數據隱私,又極大提升了一線防控工作者的工作安全和效率。

相信在不遠的將來,大數據、人工智能等互聯網+新技術必將進一步與醫療健康行業融合,帶動醫療健康產業持續優化升級。

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