解决新思路

       数字健康

       正如上一节所概述的，行为健康领域面临着诸多问题，这为各种数字健康解决方案提供了发展机会。

       在过去的10年里，超过50个随机对照实验表明，数字干预，尤其是那些有人为因素的干预，如护理经理这一职位的设置，是有效的，其效果类似于心理疗法或药物治疗。

       以下是一些数字健康解决案例。

       创新护理模式

       协作护理模型（CCMs）：CCM模型旨在使基础保健医生和行为健康专家之间能够更好地沟通和协作，从而达到改善护理流程的目标。

       患者因其行为健康状况而受到特殊关注和治疗，以促进患者对其所有医疗服务的参与。这对于患有有并发症的患者尤其有效，68%患有**疾病的成年人同时患有一种或多种慢性身体疾病。将行为健康状况的责任委托给专家，还可以使基础保健医生将重点放在病人护理的其他方面。由于身体健康和行为健康护理的物理分离、补偿有限的不同支付系统以及共享行为健康信息的敏感性等障碍，该模型尚未得到广泛采用。远程医疗通过将多氯联产和跨医疗机构的行为健康专家联系起来。同时，它也被用于实时转诊，并允许病人在护理点参加附近检查室的远程**病学咨询。

       来自80多个随机对照试验表明，CCMs在节省成本和改善结果方面效果显著。

       基于测量的护理（MBC）模型：MBC模型定义为对症状分级进行系统管理，并使用结果在个体患者层面上驱动临床决策。随着智能手机的出现，可以通过直接方法（基于患者报告的结果、评估工具和临床医师的仪表板）来获得患者数据，同时也可通过语音、光传感器、加速度计和GPS等功能确认患者现状。这也可能是抑郁症的新衡量指标。基于这些数据收集，如果有证据表明病情恶化，行为健康数字技术会向患者和临床团队提供帮助。这在基于价值的护理环境中尤其有用。

       员工行为健康计划（Employee Behavioral Health Wellness Program）：轮胎制造商米其林（Michelin）就是一个成功推出面向员工的行为健康计划的案例，其相关门诊申领费用减少了30%。米其林与提供行为健康解决方案的数字健康公司Beacon Health Options合作，在其现场健康中心设有员工协助计划（EAP）顾问、数字认知行为治疗（CBT）工具和专业的远程**病学服务。2014年，米其林EAP总利用率为19%，公司行为健康项目投资回报率为182%。

       值得一提的是，提供给员工的项目应该与医疗生态系统相结合，要么将患者与内部网络或雇主支持的治疗师联系起来，要么给患者提供可以独立使用的在线工具。

       对于医疗服务提供商来说，数字健康技术最简单的干预方法就是使用远程医疗为行为健康专家提供访问服务。一旦建立了准入机制，医疗服务提供商可能会考虑让患者参与应用程序或用数字疗法改善或补充治疗。最后，通过筛查方法识别高危患者，特别是患有慢性身体合并症的患者能节省医疗成本。

       行为健康产业的成功关键

       获取患者基本信息：将患者与行为健康专家联系起来

       远程医疗解决方案有助于对偏远地区患者的护理，解决方案还需考虑与虚拟护理相关的跨州许可和报销挑战。尽管缺乏提供者，将患者与其他资源联系起来并确保在临床和非临床环境中持续护理的工具也很有吸引力。最后，管理用于保护患者数据的众多严格规则。

       治疗过程：提高参与度

       一旦有行为健康问题的患者获得了行为健康数字工具，下一步就是让患者和提供者进行适当的接触。

       对于患者来说，数字平台需要简单直观的设计、以患者为中心并适应他们的生活环境。

       研究表明，模仿用户与其他应用程序的交互方式而不是他们与治疗师面谈，更能促进原本被动的患者。如果该应用程序的使用时间超过几分钟，它很可能不会被采用。

       此外，主动识别那些更有动力、更有可能使用这些工具的患者有助于降低医疗成本。对于积极性较低的患者，提供者可以考虑其他解决方案来鼓励患者交流。现有数据表明，参与程度越高的患者越能参与和遵守治疗计划，从而避免了可预防的费用，优化了护理的类型和及时性。

       对于临床医生来说，更好的参与将确保技术更有效地推广。

       为了实现临床医生的参与，数字平台必须与临床医生的工作流程和实践相结合。护理经理在第一次接触病人的互动和分诊中扮演重要角色，必要时将患者转诊给临床医生，减少而不是增加提供者的负担。理想情况下，提供给临床医生的数据应该是可操作且及时的。

       分诊：个性化医疗

       的数字健康解决方案将创建个性化的护理方法，因为行为健康患者的病症严重程度各不相同，数字健康平台需要根据他们的需求制定干预方案。

       理想的模型应具有灵活性，以适应患者群体和不断发展的报销模式。解决方案的表述方式也应该符合患者的习惯，需要根据患者的年龄、认知和医疗素养进行调整，因为尤其行为健康患者会存在认知问题。在临床方面，理想的数据工具将跟踪患者症状、收集仪表板和报告信息，并主动分析、识别和处理潜在的诱因和早期病发症状。

       利用这些工具的理想结果将是，特定群体获得个性化医疗，而这将反映在改善的人口健康指标中。

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