北京泰德制药总裁孙宇航:“互联网+医疗健康”正由“可选项”变成“必选项”

2021-04-08

“新冠肺炎疫情暴发以来,由于线上问诊平台的及时响应和方便迅速,线上医患互动的需求量大大提升,在后疫情时代,随着用户习惯的逐渐培养,互联网医疗必将成为医疗服务的重要组成部分。”日前,好大夫在线市场部总监霍键对中国经济时报记者说。

伴随互联网医疗技术、运营、用户使用体验的逐渐发展以及一系列政策的推动,医生和消费者对于互联网医疗的认可度越来越高。

在北京某医院工作的程医生对中国经济时报记者说,现在是“互联网+”的时代,各行各业都非常重视互联网,医院、医疗领域肯定高度重视。网上挂号、网上咨询、医院网络、各种APP……无论是医院的医疗还是科普宣传,都非常广泛地在应用“互联网+”。医生的讲座和很多培训也都采用远程直播形式。

不久前,北京市市民陈先生曾经联系北京的医生给远在家乡的母亲进行网上远程诊疗。他告诉中国经济时报记者,远程医疗或者互联网医疗带来了更便捷的体验,让稀缺的医疗资源能惠及更多患者,让医疗资源稀缺的地方尽可能存在更多平等的机会。

尽管互联网医疗服务的好处很多,但是其尚存在一定的不足。陈先生说:“在网上,远程沟通更方便,但是图文沟通有时候不够充分,不太容易建立医生和患者之间的信任关系。中医讲究望、闻、问、切,远程沟通很难做到这些。西医可能要标准化一点,但是像听诊器之类,如果通过网络去了解病情,这在网上也不太好完成。”

据不完全统计,目前7700余家二级以上医院建立起了预约诊疗制度,提供线上服务,全国建成互联网医院已经超过了1100家。

网上基层医疗机构“显山露水”

开处方、查房、义诊……当把互联网能力渗透到医疗工作之中时,医生的“互联网执业新方式”已然开启。

由于“互联网+医疗健康”在新冠肺炎疫情防控过程中表现抢眼。不少人认为,“互联网+医疗健康”未来的发展将进入新的时期。

好大夫在线创始人兼CEO王航在接受中国经济时报记者采访时认为,互联网医疗第三方平台在新冠肺炎疫情防控中组织了源源不断的医生资源,对接线上“社区”、输出问诊服务,很好地发挥了科普、筛查转诊、复诊的职能,互联网医疗第三方平台实际上已经成为网上基层医疗机构。

随着实体医院纷纷发力“互联网+医疗健康”,互联网医疗第三方平台在医疗卫生体系中如何定位自己?“互联网医疗第三方平台和线下实体医院应明确自身的定位和专长,发挥各自优势,形成合作关系,建立线上分级诊疗体系。要把医生的开放生态搬到网上,促进医生团队机制,为医生成长、建立品牌提供平台和政策支持。当互联网医疗信息足够的时候,会促进专科分化,患者成本、医保支出都会降低,实现降本增效和共赢。”王航说。

目前,互联网医疗仍然处于初期发展阶段。尽管《互联网诊疗管理办法(试行)》已经出台两年多,但是在线问诊服务行业标准化的建立仍处于探索期,行业先行者责任重大。“我们已率先推出‘医生线上接诊规范’,对问诊质量、信息安全、诊疗安全、退款机制等都做了详细的规定,期望通过市场机制推动医生改善服务。提升医疗服务质量,不是一蹴而就的事。只有服务质量提升了,才能从根本上获得患者的认可,进而获得服务规模的长期增长。”王航说。

“互联网+”渐成医药行业创新利器

近年来,医药市场变化不断,药品销售模式也从传统的线下模式演变为“线上+线下”相结合的综合模式。数字化转型已经不是医药企业的选择,而是生存发展之需。

北京泰德制药股份有限公司总裁孙宇航在接受中国经济时报记者采访时说,以往,传统医药营销绝大多数是以线下医药代表、线下学术会议等方式进行,互联网化程度低,且理念落后。近几年,从药物一致性评价、医药分开改革、国家医保局集中带量采购,再到“互联网+医疗健康”等一系列政策实施落地,传统医疗营销模式正在快速变革。以“互联网+”和大数据手段提升医药数字营销转化率成为越来越多药企的选择。

互联网与5G技术的发展将推动服务下沉。据了解,早在2017年,泰德制药就决定开拓处方药零售和数字化营销手段,整合数据资源与诊疗路径。泰德制药还和国内部分医院合作,建立“医院+社区”的互联网诊疗体系,打通双向转诊。而面对新冠肺炎疫情带来的机遇和挑战,互联网医疗和医药O2O成为泰德制药的重要规划。据孙宇航介绍,顺应新一轮科技革命和药物研发数字化转型的需求,泰德制药已经进行了人工智能辅助新药研发的布局,今后还将加大在该领域的布局。

在孙宇航看来,数字化的解决方案能够加快新药研发、提高生产效率、降低营销成本、改善患者体验,为整个医药行业的发展提供新动力。“互联网+医疗健康”使传统药企通过互联网平台可以进行药品追溯及患者管理,通过反馈系统更全面地追踪患者的用药情况并提供健康管理。从研发的角度而言,企业可以全面了解该药物的不良反应及用药习惯,有针对性地研发更加安全、有效的新药和更适合患者的剂型。

“人工智能、大数据等信息技术的突飞猛进,可以协助研发部门进行海量的文献信息分析整合,从海量的学术论文、专利、临床试验结果等数据中提取出关键信息,再通过深度学习的方法提高药物研发效率,降低研发及失败成本。如果可以将效率提高几倍以上,那么企业就有足够的精力和试错成本去尝试更多高风险的项目。如果抓住了这样的机遇,企业就有机会实现对国际一线药企的追赶。”孙宇航说。