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人工智能视域下因病返贫研究

2020-08-25 187 上传者：管理员

摘要：目前我国的扶贫工作出现了扶贫工作不稳定、脱贫与返贫紧密交叉和返贫范围大等问题。根据相关调查显示，我国贫困人口很大的比例具有返贫性质，并且导致返贫的因素有很多，其中占首位的是因病返贫。我们基于这种观点选取了部分贫困地区进行实地调研得出其中的主要原因，并着力解决因病致贫、因病返贫问题，以降低返贫率，近些年人工智能等现代技术的兴起为解决这一问题提供了新的研究思路，本文同时也对其优势进行了阐述。

关键词：
人工智能
医疗资源
医疗领域
因病返贫
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一、研究背景

一直以来，贫困问题都是制约世界各国发展的一大难题，随着国家扶贫战略不断推进以及扶贫机制的不断创新，贫困人口大幅度减少。但同时，我国的扶贫工作也出现了扶贫工作不稳定、脱贫与返贫交叉和返贫范围比较大等一系列问题。根据调查得到，目前导致返贫的各种问题中最为严重的使“因病返贫”，因病返贫率达到36.1%。但是传统的医疗存在如医疗资源城乡分配不均，农村医疗体制、卫生服务体系不完善等问题，无法解决因病返贫问题。近年人工智能、大数据分析等技术发展迅速并逐渐的向医疗领域发展，逐步形成智慧医疗模式，为解决因病返贫这一问题提供新思路。本文在传统医疗建设和智慧医疗发展的基础上，进一步利用医共体以及智能大数据等现代技术，从预防疾病发生、治疗重大疾病等方面入手，实现医疗可视化、精准化，从而降低因病返贫率，解决因病返贫问题。

二、目的及意义

国家正处于全面脱贫的攻坚时期，通过查阅截至目前的研究成果发现，在精准脱贫以及农村地区重大疾病、医疗制度的单项研究成果较为丰富，但是将返贫作为独立的问题开展相关研究的却相对稀缺，当前对返贫问题开展理论的阐释和逻辑体系的梳理，结合现有理论对重大疾病所造成的返贫现象进行理论的丰富。

（一）提高脱贫开发成效的理论支撑、巩固国家脱贫成果

本研究将通过对返贫户出现返贫现状的原因进行调查分析，借鉴前人关于因病因残导致返贫问题采取的措施，提出创新性意见。对返贫户进行深层次需求评估，帮助返贫户再次脱贫。这不仅有助于帮助国家顺利完成实现小康社会的目标，同时为脱贫以后的返贫现象提出针对性的预防措施，为其他正在实施精准扶贫、精准脱贫的地区提供参考及借鉴。

（二）有利于促进医疗技术发展、完善现代医疗体系

本文提出的体系在传统医疗建设的基础上，利用人工智能、大数据分析等现代技术，有利于促进相关科技的研发，促进现代医疗技术的发展，加快医疗与现代互联网技术相结合的趋势。

三、因病返贫现状研究

我们通过对贫困地区河北省衡水市、邢台市、沧州市以及河南省、山东省的一些地区选点进行调查问卷的发放，总计发放调查问卷5000份，但一部份问卷未能回收。统计整理有效的调查问卷数据，得出以下结果：调查的对象中，暂时不存在因病返贫现象的家庭有806户，约占全部填写调查问卷家庭数量的16.4%；大部分家庭存在因病返贫的现象：据统计，在调查的过程中存在此类现象的家庭占到了调查家庭总数的83.6%，共计4174户。团队为了进一步了解这些地区的因病返贫的现象，利用得到的数据，展开了更加细致地整理、分析，同时对这些地区因病返贫、因病致贫的原因展开问卷调查。统计整理的结果显示，该地区接近四分之一的家庭认为健康素养低导致因病致贫；25.6%的受访家庭则认为病人自理能力较差，需要人照顾，无形中增加其他家庭成员负担使家庭陷入因病致贫的境地，19.9%的家庭认为当地医疗资源匮乏导致因病返贫，34%的家庭认为是看病支出的费用不断增多、家庭收入都用来看病从而导致因病致贫。针对这几大致贫、返贫的原因，我们团队又展开了更为细致的研究。

从多个不同地点、多个方面开展数据的收集工作，以保证其有效性、准确性；整理数据时，采用维度变量数据采集的方法对各个影响因素进行数据分析可以发现贫困地区存在如下问题：

（一）公民健康素养低，“不治已病治未病”的观念淡薄

在各方面都快速发展的当下，我国对居民健康素养水平提出了最少达到20%的要求；但在我们调查的这些地区，据团队成员分析，这些地区居民健康素养水平仅有10.3%。一个要求、一个数字、一个对比，表明当地的健康素养普遍较低。实际上，当地大多居民虽然在物质上已经脱贫，但是当地居民依旧存在健康素养上的“贫困”，居民的健康教育没有能与当地物质上的脱贫一同前行，当地群众的健康素养有待提高。居民对自身健康的关注存在严重的不足，不良生活方式和卫生习惯普遍存在，卫生知识相当缺乏，经常导致无病变患病，为当地居民返贫埋下隐患。同时，近些年来当地受到西医的影响较重，公民基本丧失了“圣人不治已病治未病”的健康意识，当地公民基本没有形成及早预防疾病观念，落后的健康防病意识及保健预防思想就为某些疾病的发生埋下了祸根，且一般来说治疗已病费用远高于防治未病费用，高额的治疗费用使得因病返贫也成为可能。

（二）“小病”不治，拖成“大病”，治病费用大幅增加

虽然当地已经脱贫，但受传统观念的影响，仍存在舍不得花钱的现象。数据分析得知，当地大多数居民身体不舒服的时候不舍得去医院，认为小病而已，靠自己身体免疫力即可，即所谓的“小病挨，大病扛，小病拖成大病”。事实上，除了个别情况可以依靠自身免疫力，大多数疾病往往越拖越难医治，这也造成了当地许多居民直到最后实在撑不下去了才不得已去接受治疗，往往已错过了最佳的治疗时机，酿成家庭悲剧。同时，在这些刚刚脱贫的地区，部分居民经济状况并不是较为优裕，疾病的治疗费用尤其是“大病”的治疗费用对这些居民来说负担颇为沉重。基本医保难以解决群众因大病承担的重负，特别是一些如白血病、胃癌等重大疾病，所需治疗较大，往往给一个家庭带来较大的负担。调查数据显示：在这些调查样本中，近八成的农村贫困家庭认为“看病贵、治病贵、用药贵”是导致家庭陷入贫困。因此，在一些家庭，往往病倒一个，所造成的经济压力就足以压塌一个家。

（三）当地医疗资源匮乏

调查得出，该地区普遍存在医疗资源缺乏，医疗机构体制不完善，卫生服务体系不健全的问题。首先，由于国家财政投入不足，导致该地区医疗仪器设备落后，卫生服务体系建设不完善，基层医疗机构无法正常运转。其次，基层医疗机构人员的积极性比较低，没有得到有效的调动，使其服务质量大幅度降低。还有就是当地医疗机构、卫生服务体系专业人才较为匮乏，人才“引不来”“留不住”的现象普遍存在。各种医疗资源的缺乏，导致农村的医疗机构卫生服务体系不健全，农村病残人口无法得到有效的医治，从而导致农村因病因残返贫的现象大量发生。

四、人工智能现代技术的优势

（一）人工智能技术应用

医疗扶贫是精准扶贫的重要举措，为因病导致的贫困和返贫的解决做出了重要贡献，但在以往的研究成果中，人们更多关注的是医疗保险制度的完善和加强对贫困地区人群的健康观念的宣传，通过以政府为主导的、社会慈善力量深度参与的模式来应对因病致贫和返贫的问题。但有些大型疾病具有时间上的长期性，家属和患者都需要忍受疾病带给家庭的苦难，光靠部分医疗费用的报销和有限的慈善救助，很难真正摆脱贫困。人工智能技术和大数据技术在医疗领域的应用目前在国内已经相对成熟，但相关技术的应用仅限于大城市发达地区的医疗机构，技术和服务下沉存在诸多阻滞，但无疑相关技术的应用对于解决因病致贫和返贫问题是十分有效的。将人工智能技术和大数据技术在医疗领域的成果与医疗扶贫和防返贫相结合起来，这在理论和实践领域的研究成果是相对较少的。医疗防返贫以前的研究成果更多聚焦于返贫对象的认定、医疗防返贫中政府和社会力量的职责划分和如何防止医疗防返贫难以达到预定效果等领域。如何在技术层面加强医疗防返贫的效果，人工智能技术和大数据技术无疑是一个很好的选择，技术上的成熟和进展也会在制度上弥补医疗防返贫的不足，进而增强防返贫效果，助力全面脱贫。

（二）相较于传统医疗扶贫的优势

传统医疗中因病返贫标准难以界定：大额的医疗费用，和基本的生活支出，或者因为病情而减少了家里的经济来源等等的一些支出都是在变化的，相对而言更是不相同的，因此由此而来的贫困指标，返贫指标也难以具体的量化，因为家庭状况不同难以比较，不易确定标准。另外，因病返贫不只是因为过高的医疗费用的原因，家中劳动力减少也是返贫原因之一。但是人工智能医疗平台则可以收集并量化这些不同的指标，根据规定的标准进行分级更加精确地分辨贫困等级和了解返贫具体原因，为后续工作做好数据支撑。难以判别医疗返贫对象也是传统医疗扶贫的一大困难：精准甄别需求人群是医疗返贫的救助要求与保障，针对困难人群进行帮助与补偿，尽量减少“因病致贫、因病返贫”现象的发生。人工智能医疗平台因为可以对人们进行数字画像，从而达到较为精准量化不同贫困指标的目的，因此也可以更加精确地完成扶贫对象的精准识别。

传统医疗扶贫部门联系不紧密：不同的规则中，基本医疗保险、特重大疾病救助、医疗救助、大病保险、健康商业保险和医疗救援、慈善救助等不同制度之间连接不畅，独立进行，在不同的制度保障和政策中，针对不同的困难群体。在不同部门之间，民政部门、扶贫部门、卫生计生委部门、慈善机构、保监会（局）、保险公司、医疗机构和个人等，互相之间的联动方式十分匮乏，各个部门机构之间的相互“踢皮球”现象严重。但是将以上部门分类纳入人工智能医疗平台之中，通过平台的智能处理，将任务分化，按照严格的流程将各个部门有机的结合起来，提高服务的效率以优化整个防返贫医疗服务体系。

（三）人工智能技术在医疗领域的应用越来越广泛

近些年科技的发展非常迅速，人工智能的飞速进展使其在医疗领域的应用也越来越广泛：一方面，深度学习、图像识别、神经网络等关键技术的突破，促进了人工智能的发展，让其更好的与医疗相结合；另一方面，传统医疗方式渐渐不能满足人们对于高品质医疗的需求，传统医疗需要改革。由于目前我国的医疗资源分配不均，不少地区看病难、看不好，看的贵等问题的持续出现，再加上人工智能技术的进步等等原因促进了医疗产业的更新换代。人工智能与医疗结合成为了目前的突破口，承载着“提升医疗水平”的使命，无论是提升医生工作效率还是提高医生服务能力等方面都有着巨大的潜力：人工智能可以精准的识别出病人所患疾病，并且从数据库中找到参考意见和原因，医生可以用做参考，同时，远程医疗也是调节医疗资源分配不均的一个良好方式，同时可视化处理后让医疗更加全面精确，中国的人工智能大数据医疗平台虽然处于起步阶段，可是目前进展神速：政府在政策方面鼓励智能医疗平台的建设；并且国内在这一方面还有很大市场；目前的人工智能等相关产业都在发展资金大力投入。

参考文献：

[1]邓大松,张晴晴.农村贫困地区返贫成因及对策探析[J].决策与信息,2020(06).

[2]曹永峰.精准脱贫过程中张家口地区农村返贫现状及防返贫措施研究[J].湖北农机化,2020(08).

[3]盛德荣,何华征.论网络扶贫的内在机制和返贫风险[J].邢台职业技术学院学报,2020,37(02).

[4]程明,钱力,吴波.“后扶贫时代”返贫治理问题研究[J].重庆理工大学学报(社会科学),2020,34(03).

[5]张翔.精准扶贫视域下抑制农村返贫问题的思考[J].农村经济与科技,2019,30(23).

姚东亮,吴昊石,张倩,张瑜,魏晓光.人工智能视域下因病返贫研究[J].国际公关,2020(09):188-189.