26年治未病随访服务适配

202X演讲人2026-04-2926年治未病随访服务适配各位从事治未病服务管理、临床一线的同仁们，大家好。我从事治未病服务落地与体系建设工作已经12年，亲眼看着这个领域从“中医养生概念”变成国家健康中国战略的核心组成部分，也跑过全国近百个区县的基层治未病站点，见过太多“开头热、结尾凉”的案例：一次体检、一张干预方案就结束了全程服务，真正能坚持跟踪用户健康变化、调整干预方案的随访，始终是整个治未病服务链条里最薄弱的环节。到2026年，也就是治未病服务体系建设三年行动计划的收官节点，我们必须完成随访服务的全维度适配，才能真正发挥治未病“未病先防、既病防变、瘥后防复”的核心作用。接下来我将从痛点梳理、核心原则、落地路径、风险防控四个维度展开分享。01PARTONE当前治未病随访服务的核心痛点梳理当前治未病随访服务的核心痛点梳理要谈适配，首先要找准当前服务和需求之间的错配问题，我在基层调研中发现，几乎所有治未病服务效果不佳的案例，追根溯源都出在随访适配性不足上，具体可以分为三个层面：1需求侧：不同人群分层的适配缺失我们的服务对象覆盖全年龄段全健康状态人群，但当前大部分随访服务都是“一套标准走到底”，完全没有匹配不同人群的需求：1需求侧：不同人群分层的适配缺失1.1健康人群随访过度打扰18-35岁的健康年轻人群，日常工作节奏快，对过度打扰的接受度极低，但很多站点还是要求每月电话随访一次，要么没人接，要么引起用户反感，直接退订服务，我去年在上海某园区做调研，该站点年轻健康人群的随访应答率不到18%，大部分人都把随访电话当成了骚扰电话。1需求侧：不同人群分层的适配缺失1.2亚健康人群随访缺乏针对性30-50岁的亚健康人群，存在明确的症状困扰，比如慢性疲劳、失眠、颈肩疼痛，但当前随访大多只问“你有没有不舒服”，没有针对用户的具体亚健康状态跟踪干预效果，也不会调整方案，我碰到过不少白领说，“体检完说我亚健康，开了个泡脚方，之后就没人管了，有没有用我都不知道问谁”。1需求侧：不同人群分层的适配缺失1.3高危与慢病人群随访覆盖不足60岁以上的慢性病高危人群、已确诊慢病人群，需要高频次、专业化的随访，但基层人力不足，根本覆盖不过来。2022年我在浙北某社区做试点调研的时候，就碰到过这样一例：39岁的互联网企业中层，年度体检检出颈动脉内膜增厚、低密度脂蛋白超标，属于心脑血管疾病高危人群，当时社区治未病科给他建档之后，因为科室一共3个医生要管近5000名服务对象，只打了一次电话做提醒，之后就再也没跟进随访，第二年他突发心梗送医，虽然抢救过来，但留下了心功能受损的后遗症，这件事给我触动特别大，很多时候我们治未病不是没做，就是随访跟不上，前面的工作都白做了。2供给侧：服务能力与工具的适配不足除了需求侧的错配，供给端本身的能力和工具也跟不上要求：2供给侧：服务能力与工具的适配不足2.1人力结构适配不合理当前大部分治未病站点的随访都是由治未病医师或公卫护士全包，从常规数据收集到高危人群干预都靠同一批人，导致核心人力被大量重复性事务占用，没有时间精力做高风险人群的精细化服务，很多基层医生跟我抱怨，“一天打几十个随访电话，根本没时间坐下来给病人辨证调方”。2供给侧：服务能力与工具的适配不足2.2信息系统适配不通畅绝大多数地区的治未病系统是独立于公卫系统、医院HIS系统、体检系统之外的信息孤岛，用户在医院做的检查、公卫系统里的慢病数据，治未病随访时调不出来，还要让用户重新填一遍，既浪费时间，也容易出错，我统计过，之前没有打通数据的站点，录入一份随访记录平均需要12分钟，打通之后只需要2分钟，效率差了6倍。2供给侧：服务能力与工具的适配不足2.3场景适配单一当前大部分随访都要求用户到医院完成，对行动不便的老人、没时间请假的上班族来说，门槛太高，导致随访完成率极低，很多高龄老人家离医院几公里，根本没办法定期过来，自然就漏访了。3核心根源：随访逻辑的错位总结下来，当前所有痛点的核心根源，就是我们的随访逻辑还是“以管理为中心”，不是“以用户需求为中心”：我们考核的是“完成了多少人次随访”，不是“用户的健康状态有没有改善”；我们安排的是“我们什么时候有空随访”，不是“用户什么时候方便接受服务”，这种逻辑下的适配，自然没办法满足实际需求。经过对当前痛点的全面梳理我们可以发现，治未病随访服务的适配不是简单的增加人力、升级系统，而是要从底层逻辑上调整方向，接下来我就和大家分享26年治未病随访服务适配必须坚持的核心原则。3核心根源：随访逻辑的错位26年治未病随访服务适配的核心原则适配的核心是匹配需求，不能为了“创新”而创新，我们必须守住三个核心原则：1以用户健康需求为核心的原则所有适配工作都要围绕用户的实际需求展开，彻底从“管理式随访”转向“需求式随访”：用户需要什么服务、什么时候需要、用什么方式接受服务，我们就适配什么内容，而不是反过来让用户适应我们的现有流程。2技术赋能不替代人文的原则现在很多人一提到升级随访，就说全AI化全线上化，但我要强调的是，治未病的核心是“人对人的服务”，尤其是中医治未病的辨证施养、情志疏导，是AI没办法替代的，技术只能用来帮我们节省重复性劳动的时间，把人力解放出来做更有价值的人文服务，我之前碰到一个52岁的更年期失眠阿姨，AI连续随访了三次，她都只说“我还是睡不好”，不说自己情绪低落，后来社区中医师上门随访，坐下来聊了半个多小时才知道，她儿子结婚搬去了外地，老伴儿还经常出差，她一个人在家太孤单，根本不是单纯的失眠，调整了情志疏导的方案之后，不到一个月睡眠就改善了，这件事也让我更加确定，技术是工具，人文才是治未病的根。3医防融合衔接的原则治未病随访不是独立于公卫、临床之外的服务，而是要衔接公共卫生慢病管理、临床治疗和康复全链条，把随访获得的健康数据用起来，发现异常指标第一时间转诊，跟进临床治疗后的康复干预，真正实现防与治的结合。明确了核心原则，我们就不会走偏，接下来我们从三个维度具体谈26年治未病随访服务适配的落地路径，这也是我们这几年在多个试点站点验证过的可行方案。3医防融合衔接的原则26年治未病随访服务适配的具体落地路径适配是全维度的，我们从需求侧内容适配、供给侧能力工具适配、机制适配三个层面逐一展开：1需求侧：全人群分层分类的内容适配针对不同健康状态的人群，匹配不同的随访频次、内容和方式，彻底解决错配问题：1需求侧：全人群分层分类的内容适配1.1健康人群：轻量化、低频次适配针对18-35岁的健康人群，随访频次调整为每年1次，结合年度体检报告完成，全部采用线上小程序推送的方式，不主动打电话打扰，内容就是针对用户的体检异常（比如轻度尿酸高、体重超标）推送个性化的养生建议，用户有问题可以主动咨询，没问题就不打扰，这样既完成了随访，也不会引起反感，我们在杭州某园区试点这种模式之后，年轻人群的随访应答率从17%提升到了72%，效果非常明显。1需求侧：全人群分层分类的内容适配1.2亚健康人群：场景化、中频次适配针对有明确症状的亚健康人群，随访频次调整为每季度1次，结合用户的生活场景做适配：上班族就适配线上随访结合园区健康点线下评估，家庭主妇就适配社区卫生服务站随访，内容就是跟踪之前制定的干预方案（比如运动、艾灸、饮食调理）的执行情况，评估症状改善程度，调整方案，我们服务过一个互联网企业的百人团队，90%都有慢性疲劳和颈椎问题，我们把随访嵌到他们每月的企业健康日，每季度做一次线下评估，日常线上提醒动作执行，半年之后人群的疲劳评分平均下降了42%，效果远远好于之前一次体检开方就结束的模式。1需求侧：全人群分层分类的内容适配1.3慢性病高危人群：高频次、多维度适配针对慢性病高危人群，随访频次调整为每月1次线上数据收集，每季度1次线下评估，适配家用监测设备的数据自动上传，比如血糖偏高的用户可以在家测血糖，数据自动同步到健康档案，AI自动标记异常，一旦连续超标就触发治未病医师跟进，同时衔接公卫系统的慢病筛查数据，做到漏报及时补查。1需求侧：全人群分层分类的内容适配1.4已确诊慢病人群：医防衔接式适配针对已经确诊的慢病人群，随访的核心是衔接临床治疗和治未病干预，除了跟踪血压血糖等指标，还要跟进中医非药物干预的执行情况，比如糖尿病患者的饮食指导、经络调理，帮助用户控制病情，降低并发症的发生风险，同时一旦发现指标异常波动，第一时间转诊到临床科室，实现防与治的无缝衔接。2供给侧：能力与工具的分层适配供给侧的适配核心是把合适的工作交给合适的主体，提升整体效率：2供给侧：能力与工具的分层适配2.1人员队伍的梯队适配建立“AI+公卫护士+治未病医师+中医师”的四级随访梯队：AI负责完成常规的健康数据收集、提醒、初筛，处理70%的标准化事务；公卫护士负责完成常规随访的复核、通知；治未病医师负责个性化方案的调整；中医师负责中医辨证干预和情志疏导，这样一来，原来一个医师要管1200名随访对象，现在只需要管300名高危对象，服务精细化程度提升了好几倍，我们试点的站点，高危人群的随访完成率从58%提升到了94%。2供给侧：能力与工具的分层适配2.2信息系统的互联互通适配26年必须完成治未病系统与公卫系统、医院HIS系统、体检系统的互联互通，实现用户健康数据的一键调取，随访记录自动同步到所有系统，避免重复录入，同时建立动态更新的个人治未病健康档案，不管用户在哪里做检查，随访的时候都能看到完整的健康变化轨迹。2供给侧：能力与工具的分层适配2.3服务场景的多元适配除了医院站点随访，还要适配线上随访、社区上门随访、企业园区驻点随访等多个场景，针对行动不便的高龄老人提供上门随访，针对上班族提供线上视频随访，针对企业职工提供园区驻点随访，把随访的门槛降下来，提升用户的接受度。3机制层面：运行与考核的适配光有内容和能力还不够，还要有机制保障适配落地：3机制层面：运行与考核的适配3.1付费机制的多元适配改变过去单纯依赖公共卫生经费的模式，建立“公卫经费列支+个人个性化付费+商业健康险衔接”的多元付费机制：基础随访由公卫经费覆盖，个性化的精细化随访服务可以由个人自费购买，同时推动商业健康险把治未病随访纳入保险责任，通过随访降低慢病发病率，保险公司也愿意降低保费、分摊成本，目前我们已经有三个试点地区和当地的保险公司达成了合作，运行状态很好。3机制层面：运行与考核的适配3.2考核机制的结果导向适配改变过去“考核随访人次”的模式，转为考核健康结局指标：比如亚健康人群的症状改善率、高危人群的慢病转化率、慢病人群的并发症发生率，用健康结果倒逼服务质量提升，而不是比谁做的人次多。落地路径我们梳理清楚了，但在推进适配的过程中，我们也需要警惕几个常见的误区，避免走弯路。1避免技术过度替代我们肯定要用技术提升效率，但绝对不能什么都交给AI，尤其是针对高危人群、有情志问题的用户，必须保留人工随访的环节，不能为了降低成本就取消人文服务，丢了治未病的根本。2避免一刀切适配不同地区的人群结构、经济水平差异很大，不能用统一的标准要求所有地区：比如年轻人多的一线城市，可以多做线上轻量化随访；老龄化率高、留守老人多的县域地区，就要多做线下上门随访，一定要因地制宜，根据本地的实际情况调整适配方案，我之前去过西部一个国家级乡村振兴重点帮扶县，那里60%以上的留守老人不会用智能手机，强行推全线上随访，结果随访完成率不到20%，后来调整成村医上门随访，完成率一下子升到了90%，所以一定要接地气，不能照搬照抄发达地区的模式。3严格落实用户隐私保护随访服务涉及大量用户的个人健康隐私，必须严格符合《数据安全法》《个人信息保护法》的要求，所有健康数据的存储、使用都要符合规范，不能泄露用户信息，这是我们服务的底线。