發展長者醫護生態系統

在今年 2月農曆新年期間,醫護服務需求急增,早已不勝負荷的公共醫療體系經歷嚴峻考驗。長遠而言,增聘醫生和護士能否杜絕問題似乎值得斟酌。除此之外,面對如此棘手的難題,醫護系統還能訴諸於何處呢 ?

Capital (HK) - - Viewpoint名家手筆 - 陳友華教授城大商學院管理科學系系主任兼講座教授

我與研究團隊在管理科學系助理教授梁以文博士的協助下,進行了全方位的主題研究計劃「為香港提供21 世紀的醫療服務─建構一個品質與效率導向的服務體系」,目標是以實際方案來紓緩醫院的擠迫情況、評估社區服務對減低住院需求的影響,以及預測未享有社會服務的長者帶來的潛在風險。有關研究是由大學教育資助委員會資助,並獲李宗德博士和劉達泉先生的慷慨捐贈,才能取得如此豐碩的成果。

三大建議模型

我們提出三種模型並進行驗證:預 測不同類別病人與住院時間的新模型、再度入院風險估計的新模型,以及透過改善急症後持續護理的配置以降低再入 院率的混合決策樹模型。我們亦透過發展 全 新 以 張 量 分 解〈Tensor factorization〉為基礎的機器學習法,來預測新型長期疾病的出現及發展趨勢。我們現正與其中一間醫院合作,於病人各個治療階段執行上述分析,在病人入院之際已根據數據進行出院規劃,以提高緊急護理階段及持續護理階段的質素和效率。

安老院亦設有數據主導的護理規劃模型,盡量降低急症住院率。我們亦為前線醫護人員建立決策模型,盡量減少非必要的再入院情況。

我們還建立了一套體弱風險分級模型,以預計出院後的服務對降低再入院率的成效。研究中發現如果長者在社區接受社會服務,包括執藥、陪診、 送餐及基本護理等服務,他們相比起缺乏上述服務的長者無需住院的時間會更長。

識別潛在風險

目前而言,並非所有長者均能受惠於社區護理服務。一隊由護士和社工組成的團隊正就 1,500 位社區長者的臨床、身體機能、心理及社交等指標收集數據,並分析風險狀況,度身制訂護理計劃,以管理風險,主要目的同樣是盡量降低住院機會。

我們的最終目標是期望能夠長遠利用上述研究成果來加強本港醫療服務的可持續發展。透過發展「長者醫護生態系統」並再配合相關輔助技術和措施,以減少社區對醫護人力資源的需求。

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