在医疗改革深化的关键时期，如何平衡规模扩张与高质量发展？如何应对人工智能带来的挑战与机遇？这些问题不仅关系到医院的未来发展方向，也直接影响到广大患者的就医体验和医疗质量的提升。

本期专访中，我们有幸邀请到了安徽省立医院刘连新教授，他从公立医院发展定位、分级诊疗改革、多学科诊疗到医疗人工智能等多个维度，深入探讨中国医疗事业的未来发展之路。刘连新教授以其丰富的经验和独到的见解，为我们揭示了当前医疗改革中的关键问题，并提出了切实可行的解决方案。

《肿瘤医学论坛》：我们了解到中国科学技术大学附属第一医院（安徽省立医院）在发展理念上与其他医院有所不同。许多医院都在扩规模、开分院，而贵院似乎更注重内部发展，以提升患者价值。您如何看待公立医院的规模扩张与高质量发展之间的关系？未来公立医院的定位和发展路径又将如何？

刘连新教授：

中国科学技术大学附属第一医院（安徽省立医院）是一所历史悠久的医院，始建于1898年，最初由加拿大传教士柏贯之（James Butchart）建立，后成为安徽省立医院，并于2017年成为中国科学技术大学直属附属医院。这所医院与教育部直属高校附属医院和卫健委直属医院有所不同，它是中科院系统唯一的直属附属医院。

我于2018年10月来到这里工作，至今已有六年半的时间。医院目前是一个“一院多区”的结构，虽然规模不算特别大，但也并非很小。在我任职期间，我们没有新增院区，除非有政府的指令性计划。

我个人认为，公立医院的规模扩张与高质量发展是相辅相成且存在一定矛盾的。大型公立医院需要一定的规模基础才能实现质变。如果一家顶尖的公立医院只有100张或200张床位，这不符合中国的国情。我认为，单体公立医院的最佳规模应在1,000至2,000张床位之间，这在管理成本、运营效率和诊疗服务能力方面都能达到较好的平衡。

我院是一个“一院多区”的医院集团，各院区各具特色：中院区作为医院发祥地，是一个拥有2100张床位的综合性医院；南院区主要聚焦心脑血管疾病，采用"小综合、大专科"模式，设有心内科、心外科、神经内外科和器官移植等科室，大概2000张床位；我们还将建设中国首家临床研究医院，对标美国NIH的clinical center，专注于临床研究、医疗器械和新药研发，设置500张床位专门收治临床研究患者。此外，西区即安徽省肿瘤医院，现约有1400张床位，是以肿瘤综合治疗为主的院区，拥有中国大陆唯一的双机质子治疗中心。我们还托管了合肥市感染病院（230张床位），并建设了创伤国家医疗中心（有1000张床位，目前开放了700张）。

我认为，公立医院不应盲目扩张，而是要致力于医疗资源的有效分布和整合，实现分级诊疗这一医改终极目标。大型公立医院应聚焦疑难杂症、高CMI值的复杂手术等。我院已建立了覆盖57家医院的紧密型医联体，通过上下转诊机制，让复杂疾病在我院治疗，普通疾病下沉到基层医院，从而发挥大型公立医院在疑难危重症治疗方面的优势。

面对当前医疗体制改革深化、DRG和DIP支付方式改革全面推广以及经济形势带来的压力，部分三级医院已出现经营困难、集体降薪甚至破产的情况，这正是无序扩张的结果。解决之道在于聚焦疑难杂症，发挥专科特色和头部医院的引领作用，而不是简单地虹吸周边患者。我院在建设医联体过程中始终秉承“小病不出县，大病不出省”的理念，致力于实现分级诊疗制度，推广普惠医疗，切实保障人民健康。

《肿瘤医学论坛》：您提到一些医院出现破产情况，很多人认为未来几年中国医疗资源可能会出现过剩，您怎么看这个问题？

刘连新教授：

医疗资源的过剩与否是相对和绝对的。目前，我国的床位数绝对值在增加的过程中，但我们也要看到人口增长率在下降，这是一个矛盾体。同时，中国老龄化人口在增加，随着健康服务保障水平的提升，人的平均寿命也在逐渐延长，老龄化是我们必须面对的问题。

目前，中国已经进入了一个未富先老的阶段，即医疗水平的提升速度超过了经济发展的速度，使得我国人均寿命显著延长。尽管我们没有像日本那样的发达经济体，但提供的医疗服务并不逊色于发达国家，这使得更多的受众是老年群体，相对而言，医疗资源可能有所紧缺。规模扩张与优质资源紧缺、人口下降与老龄人口增加都是矛盾的复合体。

未来，一部分医院可能因无法适应老龄化社会的发展和综合医院聚焦疑难杂症的趋势，面临关停并转的风险。没有特殊或领先医疗技术的医院可能转型为医养结合体，以养老为主、医疗为辅。此外，社区服务和居家养老可能成为发展的方向。

对于顶尖的大型综合医疗机构，其发展路径应聚焦于高精尖技术、疑难杂症的诊治，以及县、市、省级医院解决不了的问题。这种聚焦才能够确保医院获得可持续发展。

《肿瘤医学论坛》：分级诊疗在中国的落地一直面临诸多困难，许多患者不清楚自己的病情应该在哪个层级的医院治疗，导致大量患者涌入大城市的大医院。您认为如何解决这一问题？

刘连新教授：

首先，我们国家的医保制度与国外并不完全相同。在国外，大型综合医院基本上没有门诊，需要通过基层医院转诊才能解决。而我国人口众多，基层医院提供的服务能力可能无法完全保障，因此需要综合医院提供一些门诊服务。

其次，就医习惯的养成也是关键。我们国家希望给老百姓提供更便捷的就医，但便捷不应仅限于大医院，而是便捷可及的就医。在西方国家，人们生病不会都去麻省总医院或梅奥诊所，而是先预约全科医生。而在中国，人们希望尽快看上病，甚至希望明天就能看上。实际上，中国是全世界看病最便捷的国家之一。所谓的“看病难”，是因为14亿中国人都想在协和医院看病，而在家门口可及的医疗资源才是最方便的。

为什么越来越多的海外华人选择回大陆诊疗呢？一方面是因为大陆的医疗水平提高了，另一方面是因为看病更容易、更节约、更高效。那么，如何彻底解决分级诊疗制度呢？

首先，我们需要从国家层面进行设计，对分级诊疗进行不同的医保报销比率，使得在基层报销程度更高一些。例如，在基层医院解决的疾病给予更高的报销比率；像简单的胆囊手术在县医院报90%，市医院报60%，省医院报30%，国家级中心报10%或不报。通过支付端的影响来引导患者合理就医。

其次，要从文化上影响，改变中国千年来的文化习惯，即向大城市集中、向中心城市集中。随着我国医疗技术的普及，基层医疗诊疗水平在提高，我们应该更多地宣传，鼓励大家到基层就诊，这样更便捷、更方便，能减少拥挤，提供更好的服务。

最后，国家需要进行统一的宏观调控，限制不同医院收治的不同疾病的种类，并在考核指标和指挥棒上有所调整。不能单纯以病人的收治数量、手术例数来考核医院，而是应该根据不同医院制定不同的分类考核标准，用政策导向性来引导医院的发展。

《肿瘤医学论坛》：多学科诊疗（MDT）在国内的开展率相对较高，但患者获得MDT的比例与欧美发达国家相比仍较低。您认为MDT在国内面临的最大瓶颈是什么？

刘连新教授：

MDT在国内面临的最大瓶颈在于理念的推广和设施的建立。首先，医生方面，很多医生缺乏MDT的理念，尤其是在小医院，医生往往从头到脚、从内到外都试图独自解决问题。其次，患者方面，他们普遍认为名医无所不能，而普通医生只能处理特定领域的问题。但实际上，名医也需要综合其他专家的意见，才能提供最佳的治疗方案。这是从医院和患者认知层面存在的问题。

其次，服务的可及性也是一个重要瓶颈。一些医院尚未建立起MDT所需的诊室、制度及完善的收费和诊疗体系，这使得MDT的实施变得困难重重。患者对这种多学科联合会诊的接受度也不高，很多患者认为一个医生就可以解决问题，不愿意接受多位医生围绕自己进行诊疗。他们可能觉得挨个去咨询不同医生更为有效，而对MDT的整体优势认识不足。实际上，这种观念需要通过更多的宣传、医院制度的设计和优质服务的提供来改变。

我们面对的不仅仅是单纯的肿瘤，而是患了肿瘤的这个人。MDT的目标是延长患者的生存期，提升患者的生存质量，而不仅仅是消灭肿瘤。因此，我们需要从多个方面入手，推动MDT理念的普及和设施的完善，从而更好地服务于患者。

《肿瘤医学论坛》：您提到贵医院每周会安排半天时间进行MDT讨论。但考虑到患者数量众多，这样的时间安排是否会导致能够参与MDT的患者数量有限？是否存在绝对资源不足的问题？

刘连新教授：

对于大型医院来说，这种情况可能不太明显。因为常规的疾病，医生们的意见通常比较容易达成一致，MDT讨论并不会占用太多时间，只是一个短暂的达成共识过程。但对于复杂的病例，无论讨论时间多长，都是为了患者的最大利益。我们希望MDT能够聚焦在那些特别复杂的患者身上，特别是那些在疾病诊疗上有不同意见的患者，这样才能形成最有利于患者的、最精准的、最个性化的个体化治疗方案。

《肿瘤医学论坛》：人工智能是当前医疗领域的热门话题。您认为人工智能在未来医疗中的哪些领域可能会快速发展？比如病理、影像、辅助诊断等。另外，很多医生担心自己会被人工智能取代，您怎么看这个问题？

刘连新教授：

人工智能在医学领域的应用是一个崭新的事物。如果你不拥抱它，而是排斥它，那么你肯定会被时代淘汰。目前来看，人工智能是不是能完全取代医生，我认为现在下这个结论还为时过早。目前的人工智能主要是辅助医生（AI assist），而不是主导医生（AI in charge of）。

人工智能的建立是基于人类现有知识的基础上，通过自我学习和总结形成自己的思考模式和体系。然而，它还不能超越人类进行超前的创造和设计。虽然有些AI可以创作诗歌或绘画，但这些都是基于已有的词汇和图像，只是重新组合而已。因此，目前医学领域的人工智能大多建立在已有知识的基础上，包括大量的诊断信息、治疗信息和随访信息。

要充分发挥人工智能的作用，我们需要建立庞大的数据库系统、良好的学习模型和深度思考的应用模型，最终帮助医生进行诊断。目前，人工智能主要处于辅助医生的阶段。那么，人工智能在哪些方面更为重要呢？

首先是在影像诊断方面，人工智能可以处理大量的影像数据，其能力可能超过单一的人类。其次是在数据分析方面，人工智能的记忆性和数据掌握能力更强，可以更准确地分析数据。第三是在常规诊疗建议方面，人工智能拥有更多的背景知识和数据积累，可以对诊疗提供帮助。

对于罕见病、少见病或需要人类归纳总结的情况，人工智能可能稍逊一筹。未来，人工智能在影像科、病理科、皮肤科等依赖图像识别和数据驱动的学科中可能会发挥重要作用。在临床措施方面，如肿瘤内科、内分泌科血糖控制、肿瘤内科化疗方案制定等方面，人工智能的知识更新速度更快。但在以动手操作为主的领域，人工智能可能只能提供一些引导和支持，而不能完全替代人类的手部操作和快速反应。

另外，关于手术机器人，它可以帮助医生去除手部的震颤，提高定位的准确性，以及在距离测量上更精确。然而，如何设计手术、如何操作手术，仍然是由医生来完成的。例如，在颅内血肿的立体定向穿刺中，医生需要在CT下瞄准两点一线，而手术机器人可以在CT引导下准确到达病灶中心并引出血肿。此外，手术机器人还可以进行术中的染色识别等辅助工作，帮助医生更好地完成现有工作。

我们希望有一天手术机器人能够完全取代医生，比如在颅内血肿的情况下，能够设计好规避功能区的穿刺路径和体位摆放等，那么在简单的工作中可能会解放人类。

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