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 医疗市场调查方法 ｜ 地理信息系统在医疗资源配置中的应用
发布日期：2020-06-16 11:28

30岁的阿雄来自山西一个偏远的小县，因为55岁的老母亲长期感到晕眩无力，去县里的小医院求医，耽误两天还是得不到正确的诊治。他带着母亲坐上大巴，花上两个小时的车程到了省城的三甲医院，光是取号、等医生看诊就花了四个多小时，做了多项检查后才确定是母亲患有心脑血管疾病，需要长期吃药。还不等阿雄松一口气，就被医生告知每个月都要到医院定期取药，意味着除了药费，每个月都要花上昂贵的车费和来回一天的时间，这让在工厂打工、很难申请请假的阿雄感到十分烦恼。



阿雄的遭遇不是个例，“看病难”是社会上一个常有的症结。根据统计数据显示，占据全国人口80%的乡镇、农村人口仅占有20%的医疗资源，而占全国人口20%的城市人口却享受着80%的医疗资源。而各个城市以及城市内部不同辖区的医疗卫生资源数量也存在较大差异。这一系列和信息，透露出了医疗资源配置的两大难题：


01
医疗资源分布不均
从医疗服务的提供方来说，城市医院比较多，各个城镇基本上都配套对应的医疗机构；农村地区医疗资源不足，医疗服务设施和医生的技术水平仅仅是够看“小病小症”。但这并不代表城市内人均可获得的医疗资源更高。由于人口资源多集中于经济发达的省城及周边地区，这些区域内部分医院就医人数过多，导致医院“看病难”更多成了“取号难”，医院管理和运营上住院床位不足、医护人员人手不足等问题频频出现，人均可获得医疗资源不足的矛盾越发凸显。


02
医疗资源的可及性较低
比较严重的病症需要前往省城里面的大医院，这对普通的农村老百姓来说是一个沉重的负担，加之农村老年人口众多，且大部分为子女外出打工的“空巢老人”，“看病难”除了经济成本，还有难以跨越的物理障碍：如交通不便、身体状况难以承受长途交通等等。



医疗服务资源的空间可及性在上述案例中起到关键作用。“空间可及性”是衡量居民获取最基本医疗卫生需求的地理难易程度的方法，如果一个地区在乘坐当地交通可到达的合理的距离内卫生资源很少甚至是没有，那么对于居住在该地区的居民来说，及时获得必要的医疗卫生服务是一件困难的事，这就说明当地卫生服务的空间可及性低。空间可及性涉及医疗资源供给、需求和距离3个方面，体现了患者和医疗服务供应方的供需关系。过低的空间可及性，意味着当地的供需关系处于一个不平衡的状态，这种情况对患者及时求医十分不利，也不利于医疗服务的高效化运转。



基于空间可及性，对供需关系对接的分析是确定医院项目的市场细分这一决策的重要前提，能够推动医院医疗服务资源的合理配置，达到医院内部资源利用效率和效用最大化，帮助医疗项目更好“对症下药”，同时切实满足患者的“择需而求”。

在现实生活中，仅仅靠感知划定一个地区的医疗资源空间可及性程度是远远不够的，需要用科学的方法获得比较精准的数据，才能优化医疗资源的配置和使用。传统一般用供需比例法描述地区间卫生资源配置的差异，即是采用现存的行政区域如某某省、某某市等进行区域划分，求出区域内诊所、医生、床位数量与人口之比，算出某一区域内人均资源数量，以此鉴定和比较地区人口的医疗资源可及性。这种方法简单直观，但却忽略了区域内部医疗空间可及性的差异，没有考虑到患者实际的就医行为会受到距离、就医偏好等因素的影响，有较大的局限性。



在传统分析方法的基础上，华纳鸿业专家医疗团队选择运用空间地理分析法，对医疗服务的供需关系进行数字化和空间地理信息系统（geographic information systems, GIS）的可视性展现和地理统计分析。对医疗资源可及性高精度的展现，能够更直观、更清晰地表达出其分布特征；对医疗资源可及性的地理统计分析，可以帮助决策者进行医疗资源的空间优化，促进社会对医疗资源使用的公平性。

 案例分析
运用GIS试析D市某医院在规划于该市新建分院时，遇到的一些问题：
 
在哪建：
选址区域其他医疗机构提供的医疗服务饱和了吗，开设分院是必要的还是多余的？
更重要的是，如果有必要开设分院，分院该如何选址？
 
基本过程：
为解决在哪建的问题，首先了解D市的医疗资源分布情况和人口密度。通过医疗点的地址和公开数据库，可以得到D市的医疗机构分布情况和人口分布情况，如下图：



以上两个图可以基本了解D市的医疗机构分布和人口密集地区，但很难直接衡量每个地点的供需情况。为解决以上问题，可以利用增强型两步移动搜寻法(The Enhanced Two-step Floating Catchment Area method, E2SFCA) 来衡量每个地点的供需情况 ，该方法同时考虑到人口密度、人口点到医院的出行距离和医院的供给容量，计算出每个人口网格i（分辨率：100m*100m）的医疗可及性指标即Ai，该指标能比较全面地体现患者和医疗服务供应方的供需关系。将指标结果用地图可视化，从图上判断可及性较差的地方，为可能的选址地点。



所需数据：
需求方面数据：D市高精度人口数量地图（代表人口的需求情况）；出行时间相关数据：D市道路网络和土地覆盖数据；供给方面数据：医疗机构的位置和医务人员数量。

处理步骤：
步骤一：建立医疗机构空间分布地理数据库，对医疗机构空间位置进行展现。
步骤二：计算该市各人口点到医疗机构的时间。
为了模拟现实，出行时间的分析是基于实际道路网和土地覆盖进行计算的。例如：根据该市的道路行驶速度和非道路地带的土地类型对应的行走速度计算出每个人口点到各医院的最短出行时间。
步骤三：利用综合供需和时间的测量方法，如增强型两步移动搜寻法(The Enhanced Two-step Floating Catchment Area method, E2SFCA)计算各人口点的医疗服务空间可及性Ai。
举个例子：首先，划分三个级别的医疗机构服务区域，可以以5min，15min，30min作为不同等级的医疗服务可及时间界值，每个级别的服务区内对应一个距离衰减系数。仅从距离层面考虑，出行时间越短，则该机构越可及且人们前往此处就医的可能性越大，因此5min区的衰减系数最小，反之，30min区最大；30min区域以外的卫生资源可及性低，可设置为零。衰减系数的确定可通过查阅文献或者调研得到。然后，使用E2SFCA方法计算各人口点的医疗服务空间可及性Ai。先计算该市每个医疗卫生机构j对覆盖区域提供的医疗资源（如人力资源、床位数、设备等），即Rj，之后，计算每个人口点i可获得的医疗卫生资源Ai。
步骤四：可及性结果的可视化。
根据各人口点的医疗服务空间可及性Ai绘制地图（如下）。不同的着色表现了不同的人口点可获得医疗资源的差异，得到“资源盲点”。最后，基于地图上的可及性差异识别缺医地点。在医疗机构布局选址时可考虑在可及性较差的地带增设医疗服务机构。为保证医疗资源配置的公平性，可以在备选的点中模拟建立医院，重复计算可及性的人口加权变化，选取对公平性改善最优的点。



对不同的医疗资源按照上述类似的方法进行可视化和地理统计学分析，可以发现不同医疗资源的缺乏程度，从而为解决怎么建的问题提供依据。

医疗服务资源的可及性影响着卫生服务的有效性。地理分析方法的运用，能够有效利用地理信息系统，对医疗资源的数据进行有效管理和分析，并通过可视化功能将运算结果直观清晰地表达出来，构建一张张“供需画像”。通过这关键一步，医疗项目决策者能够快速直观地了解患者对医疗服务和医疗资源的需求特点，实现医院项目的市场细分，让紧绷的医疗服务和紧急求医的患者都松一口气，缓解双方的“燃眉之急”。


编辑
姜丹力 李雅贤 赖颖斯 曹文锐

*文中部分图片源于网络





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