“对于医院来说，以收入为中心的时代已经结束了，取而代之的是以成本为中心的时代。”2016年12月2日下午，2016“跃界对话”健康点医疗专场在京举行，上海市卫计委副巡视员、上海市医改办副主任、上海医改“闵行模式”创立者许速，在现场回答媒体提问时表示，大数据时代的来临，不仅促使医改走向微观化、精准化，而且从客观上加速了公立医院改革的推进和分级诊疗的落地。

        基于大数据建立标准是医改走向成功的关键

        在会议现场，健康界了解到，基于大数据，上海在最新一轮的医改中建立了两个核心标准，一是基于社区卫生服务中心的标化工作量。旨在避免“吃大锅饭”现象，他们按服务项目、人口结构等算出社区卫生服务中心的标化工作量，从而形成可分配总量，并最终形成政府的拨付机制、机构评价机制和绩效分配机制等。

        二是基于公立医院改革、公立医院发展的病种指数。公立医院最重要的评价指标是其产出——病种，病种决定了公立医院的定位和功能。过去依靠规模对公立医院进行评价的方法，只会导致医院向大而全发展。而根据病种对医院进行评价，客观上要求医院的定位要与其病种相匹配，也就从机制上限定了医院走内涵发展而非外延发展的道路。

        “改革最重要的是形成标准，现在的问题是没有标准。中国医改的发展如果不基于标准，最终还是会回到原点。”许速认为，随着卫生信息化的发展，我们已经进入了大数据时代。通过大数据进行分析，中国医改存在的问题更加明晰，改革更加精准，根据事物寻找规律，最终找出符合改革的根本性发展方向。

        大数据解决了信息不对称这个医改难题

        在许速看来，大数据不仅可以建立标准，也可以发现问题。随着大数据的发展，医改中信息不对称的问题便逐渐浮出水面。

        例如，搞清楚基于标准基础上的政府投入与医院运行之间的关系，是保持公立医院公益性的关键所在。在不削弱医院运行的前提下，如果政府投入不到位，医院的公益性便难以充分体现。而通过大数据，可以清楚地分析在医院运行过程中政府的合理投入，衡量标准不是医院的总收入，而是医院除掉采购性支出比例后的运行成本。“对于医院来说，以收入为中心的时代结束了，取而代之的是以成本为中心的时代。”许速强调。

        此外，大数据不仅可以分析出医疗费用的增高，还可以弄清楚高在哪个病种、哪种结构，高得是否合理，从而对医疗、医院的费用进行风险控制。当然，也可以通过大数据分析不同层级的医院在不同结构之间的标准差异，据此建立预估模型，根据总指数、总发病数和业务需求，算出上海总体的医疗费用，甚至每一家医院的医疗费用，以及费用的结构。

        大数据助力上海分级诊疗落地

        许速在演讲时还表示，大数据对分级诊疗在上海落地也起到明显的助力作用。

        首先，基于大数据建立了对家庭医生的评价机制，这种评价机制反过来形成一种导向，促使每一位家庭医生按照改革导向完成工作内容;其次，基于大数据，科学地延伸了处方，改变了社区和三级医院用药不对等导致的患者向三级医院返流现象，便民的同时，也降低患者的就医成本，并可以通过大数据做出评价;最后，通过大数据形成财政补偿机制，明确家庭医生合理取酬方法。

        医药卫生改革最重要的是重建改革的生态环境。中国医改要警惕走工业化发展的道路，不能走牺牲环境和牺牲资源、先发展再治理的老路，必须在政府的投入与医院的运行之间、居民的就诊与医疗资源的利用之间、医生的价值体现跟收入实现方式之间、医保资源跟供求双方的激励之间形成平衡。医改必须基于大数据建立标准，构建各方平衡，同时基于标准形成机制作为各方利益的平衡方法，才能真正形成联动，真正走向成功。

        “现在是一个最好的时代，也是最‘坏’的时代。如果适应这个时代，利用大数据形成信息利用机制就是最好的时代。否则，就会被这个时代所淘汰。”在主题演讲即将结束时，许速如此概括。