第三节 全方位全生命周期诊疗模式
随着世界人口的急速增长，慢病患者人数逐渐增加，健康策略从“以治病为中心”向“以健康为中心”逐步转变。随着科技创新加速推进，医药卫生体制改革的不断深入，我国现有健康服务模式和体系面临更多新的机遇和挑战。而如何在这个伟大变革的新时代落实“健康中国”战略规划，构建与时俱进的中国特色健康服务模式，是值得医疗卫生行业全体人员思考的重大问题。
《“健康中国2030”规划纲要》中“立足全人群和全生命周期两个着力点”的重要论述指出了破解之道。《纲要》提出的覆盖“从胎儿到生命终点”的全生命周期概念，覆盖了WHO提出的包括身体、精神和社会三方面完好的健康状态，针对生命不同阶段的主要健康问题及主要影响因素，确定若干优先领域，强化干预，实现从胎儿到生命终点的全程健康服务和健康保障。
所谓生命周期，是指生物体从出生、成长、成熟、衰老到死亡的全过程，而“全生命周期”，则是特指人类从生到死的全过程。基于对外部环境的综合分析，构建新时代中国特色健康服务模式正迎来前所未有的大好时机，全生命周期作为构建新型健康发展模式的关键切入点，可以从健康管理、临床医学、慢病管理等三方面对全方位全生命周期的诊疗模式进行阐释。
一、健康管理
有研究表明，人在生命早期包括胎儿期所处的环境和受到的养育照护情况，与整个生命过程的心理及生理健康有关。四川大学华西医院率先提出预测干预医学，它是指运用现代科学技术手段，如医学大数据、多组学大数据、器官与系统医学、系统生物学、微生物组学、环境科学、人类学和社会科学等，在对个体疾病发生发展进行精准预测的前提下，采取精准、可重复的积极干预方法，准确地延缓或制止疾病的新型医学学科。它与预防医学的区别在于：对个体健康趋势的判断或疾病的精准预测和准确干预，而非广谱预防；个体评定从过去的抽样统计转换到对个体全生命周期的趋势评定。中医学可运用“治未病”理论中“未病先防”的方法，对人从出生到死亡的全过程进行研究，使人达到健康长寿的目的。
同时，应加强对健康生活方式的重视。个体会依据生活环境采取一系列行为来维持健康，我们将这种行为的集合模式称为健康生活方式。健康饮食、运动、教育等对个体的身体健康及心理健康都具有重要意义。
健康的饮食方式包括：倡导均衡饮食，多种食物合理搭配，少食多餐，减少摄入含糖的碳酸饮料及含有各种添加剂的饮品和食品，禁烟限酒等。
运动对于糖尿病、癌症、心血管疾病、肥胖症、抑郁症、阿尔兹海默症、关节炎等超过40种疾病的预防和治疗效果等于或优于药物。
婚检、孕前检查对降低出生缺陷发生率有一定作用，应在大数据、基因筛查等技术支持下，更有针对性地、更高质高效地开展婚检、孕前检查，把好生命健康第一关。
目前，基于网络及终端设备的健康干预对于抑郁症的治疗效果及卫生经济学优势已被证实。
未来有必要逐步开展社区食、体、医、康复结合的公共服务模式，加强居民健康的宣传教育，提高居民健康意识，向居民提供体质监测服务，提供个性化的运动处方，建立健康促进效果综合评价体系。
二、临床医学
临床医学是“以治病为中心”的传统健康认识体系的核心，也是以医院为主体的医疗服务体系的主要工作内容。随着大健康理念从“治疗疾病驱动发展”转换到“健康促进引领发展”，在重中之重的临床医学领域开展覆盖全生命周期的医疗健康建设，进行医、教、研、管全方位的创新，是新时代中国特色健康服务模式的必然选择。
随着科技进步、产业变革及中国高等教育的战略改革，医学人才培养目标、教学内容与方法随之发生变革，以文理工学为基础、生命科学为支撑、疾病防治的综合能力培养为导向的全新医学教育理念逐步确立。根据国务院办公厅《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》的文件精神，要构建覆盖诊前、诊中、诊后的线上线下一体化医疗服务模式，从而拓展医疗服务的空间和内容，将医疗服务的空间从医院转移到家庭，让患者居家享受到可及、适宜的医疗服务，提高医疗服务的便捷性和患者的满意度。
另外，多源多组学联合分析技术是将分子生物学的各个组学数据和多源异构数据进行多维度整合和分析的技术，数据来源涵盖了基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、微生物组学以及表型组学等，其应用贯穿于产、学、研全过程。
健康大数据的应用将推动整个医疗行业从过去依赖经验进行决策向利用数据进行“知证决策”转变。未来应该对普通人群开展基于大数据的临床研究，这样的研究结果才能形成公共卫生时代的知识库，并通过良性的成果转化，构建适应人类生存的健康知识决策系统。同时，在此过程中也会产生完善的、基于人体全生命周期的研究和疾病预防治疗的新技术，形成从临床研究—基础和交叉学科研究—临床研究—成果转化的转化链条。
通过分析多种组学数据和医疗大数据及环境相关数据，建立用于临床辅助诊疗、疾病预测等的临床诊疗决策支持系统，能够为医务工作者的临床决策提供数据支持和解决方案，并推进个性化精准医学和构建基于医疗数据的医院管理新体系。
三、慢病管理
大多数慢病是相关危险因素在生命过程中日积月累的结果。由于慢病进展缓慢，而且往往是“沉默地”发展，对慢病的医疗管理与治疗必须从被动转为主动。WHO提出三级预防理论：一级预防通过营造慢病管理的宏观和微观条件，防治慢病的发生；二级预防通过建立筛查、监测等制度体系，及时诊断和治疗慢病，稳定患者病情，防止或减缓疾病的发展；三级预防通过自我管理、转诊制度、康复引导、临终关怀等方式，来控制慢病病情、改善患者生活质量、防止伤残、促进功能恢复。
利用现有的大数据、知识图谱及各种临床研究的资源，可建立新型的以疾病为中心，或者是以系统为中心的慢病健康管理模式新业态，对慢病患者的综合数据进行采集，根据个体变化趋势进行健康管理。如通过佩戴无创可穿戴设备来关注患者心率、血压、心律、血糖、血氧饱和度、心排血量、情绪、睡眠等指标的变化情况，当采集完成这些数据后，可以很好地支撑高血压病、糖尿病、慢性阻塞性肺疾病、精神疾病等常见慢病的日常健康管理。
慢病管理的重点应放在基层，而不是大医院，因此需要建立一套适应慢病管理的医疗决策辅助服务体系。一方面，要充分激发大医院的高端医生和专科医生的参与热情，充分发挥他们的专业技能，综合运用前沿专业知识、临床及基础研究数据、人工智能等新手段，总结疾病的规律，编制诊疗指南，规范诊疗行为，培养基层人才，不断提升基层医疗机构对慢病治疗和管理的水平和能力。另一方面，通过建立在网络平台的卫生健康服务新业态，升级目前的医疗服务体系，并可同时赋能于基层医生和家庭医生。在整个慢病管理过程中，人工智能和大数据都将起到非常大的作用。
未来在医学知识的分享过程中，也可采用分布式存储和计算技术来实现资源共享和利益分配，同时应积极探索和研究相关卫生政策和医保支付政策。