互联网医院运营效率的患者健康管理策略研究实践-1

互联网医院运营效率的患者健康管理策略研究实践演讲人01互联网医院运营效率的患者健康管理策略研究实践02引言：互联网医院发展与患者健康管理的时代命题03互联网医院运营效率的内涵解析与现状审视04患者健康管理的核心要素与互联网医院的适配逻辑05提升互联网医院运营效率的患者健康管理策略研究06实践案例与效果评估：以某三甲医院互联网医院为例07挑战与未来展望：互联网医院运营效率提升的持续优化路径目录01互联网医院运营效率的患者健康管理策略研究实践02引言：互联网医院发展与患者健康管理的时代命题互联网医院的兴起与政策驱动随着“健康中国2030”战略的深入推进，医疗健康行业正经历从“以疾病为中心”向“以健康为中心”的深刻转型。互联网医院作为“互联网+医疗健康”的核心载体，凭借打破时空限制、整合医疗资源、优化服务流程等优势，已成为医疗服务体系的重要组成部分。据《中国互联网医院发展报告（2023）》显示，全国互联网医院数量已超1600家，年服务患者突破3亿人次。政策层面，《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》等文件明确了互联网医院的合法地位与功能边界，为其发展提供了制度保障。然而，数量的快速扩张背后，运营效率的瓶颈逐渐显现——部分互联网医院存在服务同质化、患者依从性低、数据价值未充分挖掘等问题，这些问题的核心在于忽视了患者健康管理的全周期需求。患者健康管理从“疾病治疗”向“健康维护”的转型需求传统医疗模式中，患者的健康管理多局限于院内诊疗阶段，而互联网医院的本质是通过技术延伸服务触角，实现“预防-治疗-康复-随访”的全周期覆盖。例如，高血压患者不仅需要线下开药，更需要每日血压监测、用药提醒、生活方式指导等连续性服务。据调研，85%的慢性病患者表示“希望获得个性化的健康管理方案”，但当前仅30%的互联网医院能够提供系统化的慢病管理服务。这一需求倒逼互联网医院必须将患者健康管理从“附加功能”升级为“核心抓手”，通过优化健康管理策略提升运营效率。运营效率：互联网医院可持续发展的核心引擎互联网医院的运营效率并非单一维度的指标，而是涵盖资源配置效率、服务响应效率、价值创造效率、协同联动效率的综合体系。例如，某互联网医院曾因未建立患者分层管理机制，导致医生将70%的时间用于低风险患者的常规咨询，而高危患者的紧急需求响应延迟，最终引发患者流失。这一案例印证了：运营效率的提升本质上是“将有限的医疗资源精准匹配给最需要的患者”，而患者健康管理策略正是实现这一匹配的关键路径。（四）研究目的与框架：以患者健康管理为抓手提升运营效率的实践探索本文基于笔者三年参与互联网医院运营管理的实践经验，结合行业前沿理论与实践案例，从“内涵解析-现状审视-要素适配-策略研究-实践验证”五个维度，系统探讨如何通过优化患者健康管理策略提升互联网医院运营效率。研究旨在回答三个核心问题：互联网医院运营效率的内涵是什么？当前面临哪些挑战？如何通过健康管理策略实现效率提升？03互联网医院运营效率的内涵解析与现状审视运营效率的多维内涵：资源、服务、价值、协同效率互联网医院的运营效率是一个多维度、动态化的概念，需从以下四个层面综合界定：1.资源配置效率：指医疗资源（医生、设备、数据、资金）的利用效率。例如，某三甲医院互联网平台通过AI分诊系统，将医生日均有效接诊量从40人次提升至65人次，资源配置效率提升62.5%。2.服务响应效率：指从患者产生需求到服务交付的时间与质量。例如，通过“线上预诊-线下检查-线上报告解读”的协同流程，患者等待检查结果的时间从3天缩短至6小时。3.价值创造效率：指健康outcomes（如疾病控制率、再入院率）与成本效益的平衡。例如，某互联网医院对糖尿病患者实施健康管理后，人均年医疗支出下降28%，血糖达标率提升至82%。4.协同联动效率：指院内院外、线上线下资源的协同程度。例如，通过与社区卫生中心数据互通，慢病患者复诊的线下转诊效率提升50%，减少了重复检查。当前互联网医院运营效率的优势与挑战优势分析：技术赋能与模式创新3241互联网医院依托技术优势，在运营效率上已展现出显著特点：-服务可及性提升：偏远地区患者可通过互联网医院获得三甲医院专家资源，某县域互联网平台上线后，当地患者外转率下降35%。-打破时空限制：在线问诊、处方流转、药品配送等服务实现“足不出户就医”，患者平均就医时间从2小时缩短至15分钟；-数据整合能力：通过电子病历、可穿戴设备、检验检查数据的互联互通，构建患者全生命周期健康档案，为精准管理提供基础；当前互联网医院运营效率的优势与挑战现实挑战：效率提升的瓶颈与痛点尽管优势显著，但互联网医院的运营效率仍面临多重挑战：-数据孤岛现象突出：部分医院存在“线上系统与线下系统不互通、不同平台数据不共享”的问题，例如某互联网医院的电子病历无法调取患者在检验科的历史数据，导致医生重复询问病情；-服务同质化严重：超60%的互联网医院仅提供“在线问诊+处方开具”的基础服务，缺乏针对不同病种的个性化健康管理方案；-患者依从性不足：慢病管理中，仅45%的患者能坚持每日上传健康数据，35%的患者未按时复诊，导致健康管理效果大打折扣；-成本结构不合理：初期技术投入高，但盈利模式单一，某互联网医院运营数据显示，技术维护成本占总支出的40%，而健康管理服务收入仅占15%。典型案例反思：某互联网医院因运营效率低下的患者流失事件事件背景与问题表现2022年，某省二级互联网医院上线“慢病管理模块”，宣称提供“一对一健康管理服务”，但上线3个月后，患者活跃率从70%骤降至25%，投诉量激增。调查发现，主要问题包括：健康管理师未及时回复患者咨询（平均响应时间超24小时）、血压数据监测异常后无干预方案、复诊提醒功能失效等。典型案例反思：某互联网医院因运营效率低下的患者流失事件深层次原因分析：服务流程断裂、数据未打通、健康管理缺位231-服务流程断裂：仅将“健康管理”简化为“数据上传”，未建立“监测-评估-干预-反馈”的闭环，患者上传数据后如石沉大海，缺乏后续服务；-数据未打通：患者的线下检查结果无法同步至互联网平台，健康管理师仅凭线上数据无法全面评估病情；-健康管理缺位：未根据患者风险等级提供差异化服务，所有慢病患者均采用相同的随访频率，导致高危患者需求未被满足。典型案例反思：某互联网医院因运营效率低下的患者流失事件启示：运营效率与患者健康管理密不可分该案例深刻揭示：互联网医院的运营效率并非单纯依赖技术或资源，而是取决于“健康管理服务能否真正落地”。只有将运营效率的优化逻辑与患者健康管理的内在需求深度结合，才能实现可持续发展。04患者健康管理的核心要素与互联网医院的适配逻辑患者健康管理的全周期内涵：预防-治疗-康复-随访患者健康管理是一个动态、连续的过程，涵盖从健康风险筛查到康复后随访的全生命周期，具体包括：1.预防性健康管理：针对健康人群或高风险人群，通过基因检测、生活方式评估等手段筛查风险因素，提供健康宣教与干预。例如，某互联网医院通过AI算法对用户体检数据进行分析，识别出10万名“糖尿病前期”人群，并提供饮食运动指导，其中30%在6个月内转为正常血糖水平。2.治疗性健康管理：针对疾病患者，制定个性化诊疗方案，提供用药指导、不良反应监测等服务。例如，肿瘤患者通过互联网医院接受化疗期间，可实时上报副作用症状，医生远程调整用药方案，避免不必要的线下就诊。患者健康管理的全周期内涵：预防-治疗-康复-随访3.康复性健康管理：针对术后或慢性病患者，提供康复训练指导、功能评估等服务。例如，膝关节置换术后患者，通过互联网医院的视频康复课程，每日进行功能锻炼，康复时间从平均8周缩短至6周。4.随访性健康管理：针对出院或病情稳定患者，定期回访、监测病情变化、调整治疗方案。例如，某互联网医院对心梗患者实施“7×24小时”随访，每日监测心率、血压，再入院率下降40%。互联网医院提升患者健康管理的核心要素为实现全周期健康管理，互联网医院需聚焦以下五个核心要素：1.个性化：基于患者个体差异（年龄、病史、生活习惯等）制定定制化方案。例如，针对高血压合并糖尿病患者，需同时控制血压、血糖，并考虑肾功能状况，避免药物相互作用。2.连续性：确保健康数据与服务在不同场景（线上/线下、院内/院外）的无缝衔接。例如，患者线下住院的用药记录，应同步至互联网医院，方便医生在复诊时参考。3.数据驱动：利用大数据与AI技术分析患者数据，实现精准决策。例如，通过分析10万名慢病患者的数据，发现“每日步行步数＜5000步”与“血糖控制不佳”强相关，从而制定针对性的运动干预方案。互联网医院提升患者健康管理的核心要素4.医患协同：增强医患之间的互动与信任，提高患者参与度。例如，建立“医生-健康管理师-患者”三方沟通群，医生定期解答疑问，健康管理师督促执行方案。5.生态整合：链接医院、社区、药店、保险等多方资源，形成服务闭环。例如，与保险公司合作，将患者的健康管理效果与保费优惠挂钩，激励患者积极参与。互联网医院技术优势与健康管理要素的适配性分析互联网医院的技术优势与健康管理要素高度适配，具体表现为：|技术优势|适配的健康管理要素|具体应用场景||--------------------|------------------------|----------------------------------------------------------------------------------||5G与物联网|连续性、数据驱动|可穿戴设备实时监测心率、血压，数据自动上传至平台，生成健康趋势图。||人工智能|个性化、数据驱动|AI辅助诊断系统根据患者症状推荐科室，AI随访机器人自动发送用药提醒、收集反馈。|互联网医院技术优势与健康管理要素的适配性分析|大数据|个性化、数据驱动|通过分析患者历史数据，预测疾病风险（如心衰再入院风险），提前干预。||区块链|连续性、生态整合|利用区块链技术保障电子病历的不可篡改性，实现跨机构数据共享时的隐私保护。|05提升互联网医院运营效率的患者健康管理策略研究提升互联网医院运营效率的患者健康管理策略研究基于对患者健康管理核心要素与互联网医院适配逻辑的分析，本文提出五大策略，旨在通过优化健康管理流程实现运营效率的全面提升。智能化策略：AI赋能全流程健康管理，优化服务响应效率智能化是提升互联网医院运营效率的核心驱动力，通过AI技术可显著缩短服务响应时间、降低人工成本、提高决策精准度。智能化策略：AI赋能全流程健康管理，优化服务响应效率智能分诊与预诊：精准匹配医疗资源-技术实现：基于自然语言处理（NLP）技术，AI分诊系统可通过语音或文字交互，理解患者主诉中的关键症状（如“胸痛伴呼吸困难”），结合既往病史、过敏史等信息，利用疾病风险预测模型判断病情紧急程度（如急诊、专科门诊、慢病管理）。-实践效果：某三甲医院互联网平台引入AI分诊系统后，急诊分诊准确率达92%，患者平均等待时间从45分钟缩短至15分钟；医生日均接诊量提升30%，低风险患者的常规咨询由AI完成，医生专注处理复杂病例。智能化策略：AI赋能全流程健康管理，优化服务响应效率智能随访与慢病管理：提升患者依从性-技术实现：AI随访机器人通过语音或文字交互，自动完成用药提醒（如“您今日的降压药尚未服用，请及时服用”）、数据收集（如“请测量血压并上传数值”）、异常预警（如“您的血压为160/100mmHg，已超过阈值，建议联系医生”）；对于复杂问题，自动转接人工健康管理师。-实践效果：某互联网医院对5000名高血压患者实施AI随访后，用药依从性从52%提升至81%，血压达标率从65%提升至85%；人工健康管理师工作量减少40%，可将更多精力用于高危患者的干预。智能化策略：AI赋能全流程健康管理，优化服务响应效率智能决策支持：辅助医生精准诊疗-技术实现：基于知识图谱与机器学习算法，AI决策支持系统可整合患者电子病历、检验检查结果、最新临床指南，为医生提供个性化诊疗建议。例如，对于糖尿病患者，系统可推荐“根据当前血糖水平，调整胰岛素剂量至12U，餐前30分钟注射”。-实践效果：某互联网医院引入AI决策支持系统后，糖尿病诊疗方案的合规性提升78%，误诊率下降35%，医生制定方案的时间从平均15分钟缩短至5分钟。精细化策略：患者分层管理，实现资源配置效率最大化精细化管理的核心是“将患者按风险与需求分层，匹配差异化服务资源”，避免“一刀切”导致的资源浪费。精细化策略：患者分层管理，实现资源配置效率最大化基于风险与需求的分层逻辑-按疾病风险分层：通过AI模型评估患者病情风险，分为高危（如心衰急性发作期）、中危（如心衰稳定期但合并多种并发症）、低危（如心衰稳定期无并发症）。例如，某互联网医院利用10万例心衰患者数据训练模型，识别出高危患者占比15%，中危30%，低危55%。-按服务需求分层：根据患者健康管理需求，分为基础服务（如在线问诊、处方开具）、强化服务（如每周随访、个性化方案制定）、定制服务（如多学科会诊、上门护理）。精细化策略：患者分层管理，实现资源配置效率最大化差异化服务资源配置-高危患者：配备“医生+健康管理师+营养师”多学科团队，提供“7×24小时”在线监测、每周1次电话随访、每月1次MDT评估；优先安排线下检查与紧急转诊。01-中危患者：提供标准化随访套餐（如每两周1次APP随访、每月1次健康报告），由健康管理师主导，医生定期审核方案；开通“绿色通道”，确保紧急需求2小时内响应。02-低危患者：提供自助健康管理工具（如用药提醒、健康知识库、社群答疑），通过AI机器人完成常规随访；医生每季度进行1次方案评估。03精细化策略：患者分层管理，实现资源配置效率最大化动态调整机制建立患者风险动态评估模型，每月根据患者数据（如血压、血糖、症状变化）重新分层。例如，低危患者若连续2周血压控制不佳，自动升级为中危，调整服务资源配置。协同化策略：构建“院内+院外+线上+线下”健康管理闭环协同化是打破资源壁垒、实现服务连续性的关键，需通过“数据互通、服务联动、责任共担”构建全周期管理闭环。协同化策略：构建“院内+院外+线上+线下”健康管理闭环院内协同：打破科室壁垒，实现多学科联合管理-数据互通：打通互联网医院与医院HIS、EMR、LIS系统，实现患者电子病历、检验检查结果、用药记录的实时同步。例如，患者线下住院的出院小结，自动同步至互联网平台，方便医生在复诊时参考。-MDT线上会诊：针对复杂病例（如糖尿病合并肾病、肿瘤多学科治疗），通过互联网平台组织线上MDT，邀请相关科室专家共同制定方案，避免患者反复线下奔波。2.院外协同：链接社区、药店、康养机构，延伸服务场景-与社区卫生服务中心联动：慢病患者在互联网医院复诊后，可转诊至社区进行线下检查（如血常规、心电图），结果自动回传至互联网平台，医生远程解读报告；社区医生负责执行随访计划，互联网医院提供技术支持。协同化策略：构建“院内+院外+线上+线下”健康管理闭环院内协同：打破科室壁垒，实现多学科联合管理-与药店合作：实现处方电子流转，患者在互联网医院开具处方后，可选择到合作药店配药（30分钟内取药）或送药上门；药店反馈用药情况，形成“开方-配药-用药反馈”闭环。-与康养机构合作：针对老年患者，互联网医院与康养机构合作，提供“线上健康评估+线下照护服务”，如康护人员根据医生指导为患者进行康复训练，定期上传训练视频至平台。3.线上线下融合：“线上咨询+线下检查/治疗”的协同服务模式-线上复诊、线下检查：患者通过互联网医院完成复诊后，系统自动预约线下检查（如CT、MRI），检查结果回传后医生在线解读，减少患者等待时间。协同化策略：构建“院内+院外+线上+线下”健康管理闭环院内协同：打破科室壁垒，实现多学科联合管理-线上健康指导、线下康复训练：康复期患者通过互联网医院获取个性化康复方案（如膝关节术后康复动作），在社区或家中进行训练，康复师通过视频指导纠正动作，确保训练效果。体验化策略：优化患者全旅程体验，提升服务价值效率体验化是“以患者为中心”理念的直接体现，通过优化服务流程、提升交互体验，增强患者信任与满意度，从而提高服务粘性与运营效率。体验化策略：优化患者全旅程体验，提升服务价值效率服务流程再造：从“以机构为中心”到“以患者为中心”-流程简化：将传统线下就医的“挂号-候诊-就诊-缴费-取药-检查”流程，优化为互联网医院的“选择医生-描述病情-在线问诊-处方开具-支付配药-随访提醒”全流程线上化，减少非必要环节。例如，某互联网医院将复诊流程从5步简化为2步（选择医生+描述病情），患者操作时间从10分钟缩短至3分钟。-全流程可视化：通过APP实时展示服务进度，如“医生已接诊处方开具中药品配送中”，减少患者焦虑。体验化策略：优化患者全旅程体验，提升服务价值效率交互体验优化：提升医患沟通的便捷性与有效性-多渠道咨询：提供图文、语音、视频、电话等多种咨询选项，满足不同患者需求。例如，老年患者可选择电话咨询，年轻患者偏好图文咨询。-医生端赋能：为医生配备“患者健康档案快速调取”功能，避免重复询问病史；提供“常用话术模板”，提高沟通效率。体验化策略：优化患者全旅程体验，提升服务价值效率体验反馈机制：实时收集患者反馈，持续迭代服务-满意度评价：在服务结束后，通过APP推送满意度调查（如“您对本次服务的评价是？”），收集患者对医生、流程、功能的反馈。-焦点小组访谈：定期邀请不同患者群体（如老年、慢性病患者）参与焦点小组访谈，挖掘潜在需求。例如，通过访谈发现老年患者希望字体更大、操作更简单，团队针对性优化了APP界面。数据化策略：构建患者健康画像，驱动管理决策与效果评估数据化是提升运营效率的“大脑”，通过整合多源数据构建患者健康画像，实现精准干预、科学决策与效果量化。数据化策略：构建患者健康画像，驱动管理决策与效果评估多源数据整合：构建全生命周期健康数据库-数据来源：整合电子病历（EMR）、检验检查（LIS/PACS）、可穿戴设备（智能血压计、血糖仪）、患者自填数据（生活习惯、症状）、行为数据（APP使用记录）等。-标准化处理：通过制定统一的数据标准（如疾病编码、数据格式），打通各系统数据孤岛。例如，某互联网医院建立了“患者主数据标准”，实现不同系统数据的自动关联。数据化策略：构建患者健康画像，驱动管理决策与效果评估患者健康画像构建：多维度标签与风险评估-基础信息标签：年龄、性别、病史、家族史等静态信息。-行为标签：用药依从性（如“规律服药”“漏服次数”）、生活习惯（如“吸烟”“每日运动步数”）、健康素养（如“能正确理解医嘱”）。-风险标签：疾病复发风险（如“心衰再入院高风险”）、并发症风险（如“糖尿病肾病高风险”）、紧急事件风险（如“哮喘发作高风险”）。-示例：某高血压患者的健康画像显示：55岁男性，病史10年，近1周漏服2次药物，每日步行3000步，血压波动大，标签为“高血压控制不佳-中风险-需强化干预”。数据化策略：构建患者健康画像，驱动管理决策与效果评估数据驱动的决策支持与管理优化-精准干预：针对高风险患者，自动触发干预措施。例如，心衰高风险患者，系统自动推送“低盐饮食指导”“每日体重监测提醒”，并通知健康管理师跟进。01-效果评估：通过对比干预前后的健康指标（如血压、血糖、再入院率），量化健康管理效果。例如，某互联网医院数据显示，实施数据化健康管理后，糖尿病患者的糖化血红蛋白平均下降1.5%，再入院率下降30%。02-运营优化：通过分析运营数据（如患者活跃度、医生接诊量、服务成本），优化资源配置。例如，发现某类咨询量激增，可增加相应科室的医生排班。0306实践案例与效果评估：以某三甲医院互联网医院为例实践案例与效果评估：以某三甲医院互联网医院为例为验证上述策略的有效性，本文选取某三甲医院互联网医院作为实践案例，该医院自2019年上线以来，经历了从“平台搭建”到“运营优化”的转型过程，其策略落地经验具有较强的参考价值。案例背景：医院互联网医院的发展历程与运营痛点-建设初衷：解决线下门诊“挂号难、排队久、复诊不便”问题，为患者提供延伸服务。-初期运营痛点：2020-2021年，平台仅提供“在线问诊+处方开具”服务，患者活跃度不足30%，医生日均线上接诊量仅15人次，慢病管理效果不佳（高血压患者血压达标率仅60%）。策略落地：五大健康管理策略的具体实施路径在右侧编辑区输入内容2022年起，该医院互联网医院引入本文提出的五大策略，分阶段实施优化：-AI分诊系统上线后，患者平均等待时间从40分钟缩短至12分钟，急诊分诊准确率达95%；-针对高血压、糖尿病患者，AI随访机器人每日发送用药提醒，每周收集血压/血糖数据，异常数据自动预警，人工健康管理师跟进干预。1.智能化策略（2022年1-6月）：上线AI分诊系统与AI随访机器人。-高危患者（1200名）：配备“医生+健康管理师”团队，每周1次电话随访，每月1次MDT评估；2.精细化策略（2022年7-12月）：对5000名慢病患者进行风险分层。策略落地：五大健康管理策略的具体实施路径01-中危患者（2800名）：标准化随访套餐（每两周1次APP随访，每月1次健康报告）；在右侧编辑区输入内容02-低危患者（1000名）：自助健康管理工具+社群答疑。在右侧编辑区输入内容033.协同化策略（2023年1-6月）：与5家社区卫生中心、10家药店合作。-慢病患者线上复诊后，可转诊至社区检查，结果实时同步至平台；-处方流转至合作药店，30分钟内配药到家，用药反馈至医生端。044.体验化策略（2023年7-9月）：优化APP界面与服务流程。-简化复诊流程（从5步到2步），新增“医生-患者”即时沟通功能；-针对老年患者，推出“长辈版”APP（字体大、操作简单），并提供电话咨询选项。策略落地：五大健康管理策略的具体实施路径-整合3年电子病历、可穿戴设备数据，生成包含基础信息、行为标签、风险标签的健康画像；1-识别出300名“高血压+糖尿病”双重风险高危患者，提前实施强化干预。25.数据化策略（2023年10-12月）：构建患者健康画像。效果评估：运营效率与健康管理效果的双提升经过1年的策略实施，该互联网医院的运营效率与健康管理效果显著提升：|评估维度|指标|实施前（2021年）|实施后（2023年）|提升幅度||--------------------|------------------------|----------------------|----------------------|--------------||运营效率指标|患者月活跃度|30%|65%|116.7%|||医生人均日接诊量|线下40+线上15人次|线下30+线上50人次|66.7%|效果评估：运营效率与健康管理效果的双提升||随访人力成本|占总支出的40%|占总支出的26%|下降35%|||慢病患者用药依从性|52%|78%|提升50%||社会价值|年减少线下就诊次数|-|约3万人次|-||健康管理效果|高危患者再入院率|18%|9%|下降50%|||患者满意度|76分（百分制）|92分（百分制）|提升21.1%|||节省患者交通时间成本|-|约200万元|-|010305020406实践启示：策略落地的关键成功因素11.领导重视与跨部门协作：医院成立“互联网医院运营领导小组”，由分管副院长牵头，协调医务科、信息科、临床科室等部门，确保策略落地资源支持；22.技术迭代与用户体验并重：在引入AI技术的同时，始终关注患者使用体验，如针对老年患者优化APP界面，避免“技术至上”忽视需求；33.激励机制与医生赋能：将线上服务纳入医生绩效考核，设置“优质服务奖”“慢病管理之星”，同时为医生提供AI工具培训，降低工作负担；44.数据安全与隐私保护：通过区块链技术保障数据传输安全，严格遵守《个人信息保护法》，获得患者信任。07挑战与未来展望：互联网医院运营效率提升的持续优化路径当前策略实施的主要挑战1尽管五大策略在实践中取得了显著效果，但互联网医院运营效率的提升仍面临以下挑战：21.数据安全与隐私保护：多源数据整合过程中，存在数据泄露风险。例如，某互联网医院曾因系统漏洞导致患者健康信息被非法获取，引发信任危机；32.医生工作量与激励机制：线上服务增加医生工作负担，部分医生积极性不高。据调研，45%的医生认为“线上问诊耗时较长但收入偏低”；43.患者数字素养差异：老年患者对智能工具的使用障碍明显。例如，某互联网医院数据显示，65岁以上患者的APP使用率仅为35%，远低于年轻患者；54.政策与支付体系：