自2009年中國啓動最新一輪醫療改革至今，已是11年過去了。這11年中，大衆最關心也最渴求解決的問題——看病難、看病貴——解決了嗎？或者說緩解了嗎？
顯然，答案是否定的。
固然近年來，我國的醫藥、醫療器械産業終于開啓了屬于自己的創新篇章，醫保的靈魂砍價也頗引人叫好。但從患者的角度來看，有病仍要去大醫院才放心，而一號、一床同過去一樣難求。
在2020西普會上，前中歐國際工商學院醫療管理與政策研究中心主任、現大健康行業智庫上海創奇健康發展研究院創始人兼執行理事長蔡江南將醫改結果不甚理想的原因歸結爲我國醫療服務體系不僅沒有改善，倒金字塔狀態甚至在加劇。
上海創奇健康發展研究院創始人兼執行理事長蔡江南
那麽，這些年的醫改到底改革了什麽？還有哪些問題亟待解決？蔡江南在他的演講中給我們提供了一些線索。
以下是蔡江南演講實錄，略經虎嗅編輯：
今天想講一些國內健康領域本身長期存在的一些基本問題，包括在我們通常講的“三醫（醫療服務、醫藥、醫保）”方面。而在疫情中，這個行業原來存在的這些問題暴露得更加明顯。
首先看下行業的基本狀況。改革開放四十年來，我們的人均衛生費用在2009年的新醫改之後增長得特別快，到現在人均4000多元人民幣，將近600美元，占我們GDP的比重從1978年的3%增長到了現在的近7%。不過，美國醫療衛生總支出占了GDP的18%，我們才將近是美國的三分之一。
1978~2018年中國人均衛生費用（元）
1978~2018年中國衛生費用占GDP比重
醫療服務：倒金字塔情況仍在惡化
我們接下來看一下醫療服務。我國醫療服務一個重要的長期問題，就是醫療服務的倒金字塔狀況——塔頂三級醫療做得非常大。而一個正常的體系應該是正過來的金字塔。
從2009年新醫改開始，我們就說醫改要強基層，政府也投錢投到基層，籌備基層的醫療設備。然而最近十年的分級診療，不僅沒有把基層做大，還讓塔頂越來越大。這不僅會讓老百姓看病難、看病貴的問題難以得到解決，還會造成一些其他問題。
比如我們看到武漢早期疫情爆發也是因爲大量有輕微症狀的疑似病人湧向三級醫院，造成三級醫院的交叉傳染跟擠兌。我們基層醫療作爲第一道防線是失控的，而像新加坡在基層設置了八百個私人診所作爲第一道防線。
這次疫情後的很多反思跟總結認爲，我們是靠大型醫院撲滅了疫情，所以現在各地政府又開始積極推進三級大型醫院的建設，但這根本是逆向的反思。吸取教訓不能只看到撲滅火的情況，應該想到如果基層醫療做好，可能你的火不會起得這麽大，或者根本不會起這個火。
從數據來看，過去10年新醫改，我們大型醫院的增長速度超過了500張病床以下的小型醫院。
2009~2018年中國醫院大中小型醫院增長情況，大型醫院（>800張床位）增幅爲219%
我國有3.3萬家醫院，其中三級醫院占比只有8%，但卻占了總門診量的52%、總住院量的46%。而且過去十年，三級醫院的門診和住院增長都是最快的，超過了二級和一級（醫院），並且我們現在有近40%的醫院是沒有評級的。
2018年各級醫院門診、住院分布
同時，如今3萬多家醫院當中民營醫院比重已經超過了2/3，但是在衡量醫療服務市場主要依靠床位比重、門診比重及住院比重三個數據上，公立醫院都占了絕對領先位置，醫療服務市場格局並沒有隨著民營醫院的數量增加而發生重大變化。
這些數據我覺得應該引起警惕，因爲這直接反映了新醫改以來，我們醫療服務倒金字塔狀況的仍在惡化。這在疫情常態化的當下，尤其不利于我們的醫療服務。
那麽醫療服務體系倒金字塔背後的原因是什麽呢？這就需要我們我們來看國內醫生的情況。可以看到，中國醫生數占人口比重在十個人口大國恰巧排在中間。雖然這一數據跟美國比要低，但是比印度要高一倍多，看起來我們似乎不缺醫生。
各國每10000人口擁有的醫生數目
但我們來看中國醫生的教育背景，339萬醫生中，本科以上的醫生才剛剛過半，占55%，還有上百萬的醫生只具有大專、中專甚至高中及高中以下的水平。
2018年中國執業（助理）醫師教育背景統計
這樣的醫生教育背景結構，和這個醫療服務倒金字塔聯系在一起，我們就能理解老百姓不願意去基層甚至跳過了二級醫院的做法——教育背景好的醫生都在三級醫院中，基層和二級醫院就不盡人意了。
而在印度，所有醫生都是本科以上的教育水平。如果將同樣教育背景的醫生和印度相比的話，我國本科以上醫生占總人口的比例和印度是比較接近的，這說明我們國家資質好的醫生短缺。
當時武漢疫情爆發，全國4萬多醫護人員前往支援；但如果中國再有第二個城市像武漢一樣情況嚴重，我們的醫療人員隊伍就非常缺乏了。
一方面，我們缺乏醫生。另一方面，越來越多的高等院校畢業生不願意做醫生。
改革開放40年來，從我國醫學院畢業生和新增醫生數的比例來看，第一個改革開放的十年中畢業人數大大低于新增加的人數。到了第三個時期，我們看到畢業生跟新增醫生比例爲7：1，也就是這個時候中國的高等教育擴招，我們的醫學院擴招也出現了。最近十年這一比例爲4.5：1。
1978年~2018年，新增高等醫學專業畢業生與新增醫生比較
保守估計，國內有上百萬的高等醫學院臨床專業畢業生放棄了做臨床醫生。高等院校醫學畢業生仍然短缺，而且大家不願意做醫生。當然新冠疫情之後我們看到，今年高考填寫醫學院志願的比例有所提高。
我們現在投資新藥、政府加速醫藥審批，醫保這兩年也在加速納藥品器械入醫保，但是如果背後的體制上、制度上的問題沒有根本解決，最後所有這些努力都可能由于我們缺乏合乎質量的醫生而白費，所有投資都不能轉化爲有效投資。因爲醫療不是消費品，可以自己網上采購，這個行業離不開醫生。
這也是制約我們這個行業發展的短板。
醫藥：定價、支付仍在摸索
從“三醫”的另兩方面來看，新醫改十年，醫藥和醫保的確取得了一些突破，但仍存在改進空間。
藥品的三個主要環節是生産研發、流通和使用。
此前，我國醫藥在生産研發方面存在的問題主要包括創新能力低、仿制藥質量沒有保證、審批過慢。過去四五年，生産研發環節已有了較大的改善。尤其是在政府審批環節，新藥審批的速度加快了，跟國際越來越接近，改進巨大。
但後面兩個環節的問題開始顯露：流通中怎麽定價？使用環節怎麽醫保報銷？所以僅僅投資了研發、加快了審批，後面環節跟不上，這個藥品仍然不能及時進入病人手中。
同時，過去10余年中我們的藥占比在逐步下降，但是這個比重較國際來說仍然偏高。這其實是衡量我們的以藥養醫弊病到底有沒有根本的解決一個間接指標，現在的情況說明我們以藥養醫的弊病有所改進，但尚未根本破除。
中國綜合醫院收入藥占比 (1990~2018)
醫保：想要性價比
最後我們講一下醫保的環節。
我國醫保目前仍然是三橫三縱的醫保體系。最近幾年推進城鄉居民醫保二保合一，三個醫保從原來的人社跟衛計委歸並到新的醫保局手中，醫保局把民政部的醫療救助納入醫保管理，所以目前我們國家的超級醫保局掌控了所有政府采購的支付力量。
三縱：城鎮職工基本醫療保險制度、新型農村合作醫療制度和城鎮居民基本醫療保險制度
三橫：中間橫是社會醫保；底橫針對困難群衆，通過城鄉醫療救助和社會慈善捐助進行補充；頂橫針對群衆更高的醫療需求通過補充醫療保險和商業健康保險來滿足
當然，我們國家目前頂層的補充商業醫保遠未發展起來，這同我們醫療服務領域的改革沒有深入是連在一起的——醫療服務中的機制補償如果沒有完全走向正規，如果繼續以藥養醫、以耗材檢查養醫，醫生行爲不規範，商業醫保就沒有辦法做到可以賺錢的合理運營。
再來看中國衛生費用結構的變化，個人現金支出已經下降到30%之下，將來醫療的最大買單方就是社會醫保和政府的直接財政預算。因此，在投入醫療服務和藥品器械時一定想清楚，你做的藥品器械創新將來能否成爲政府的采購對象，要多就才能納入醫保。
還有醫保目錄的調整。之前2009年到2017年之間，我國醫保目錄8年沒有調整，給我們藥品發展帶來了巨大阻力。當時有企業做的肺癌創新藥，實際上快車道12個月之內審批了，但是花了五年半才進入國家醫保目錄，這意味著損失了五年半的專利藥保護期。
近5年我們看到，國家醫保局每年都進行了藥品談判跟目錄的更新，我們相信這是常態化的調整，是藥品創新、器械發展非常重要的條件。
今年國家醫保局大力推進的藥品支付方式改革，特別是住院按病種付費（DRG），這個打包付費的方式講給藥品器械支付帶來重要影響，同時會改變我們醫療服務方醫生、醫院的激勵機制。原來這些藥品、器械、耗材是醫院的利潤中心，現在可能成爲它的成本了，把成本節約下來才能賺取利潤，所以我們非常關注接下來DRG給行業帶來的影響。
醫保支付方式改革
總得來講，醫保改革的方向正從原來的1.0版向2.0版過渡。1.0版注意總量的控制，是被動的控制數量，起的作用只是一個管賬先生——只要醫保經費不穿底就可以。而2.0版組織結構的調整，讓醫保目錄在納入的同時也淘汰一些藥品，像去年淘汰了150多種藥品，今年估計也會同樣或者淘汰更多數量的藥品，所以2.0版更以性價比爲導向，且發揮著主動的指揮棒作用。
最後做一個簡單的小結。我們國家的老齡化、醫療人才的數量和質量、醫療服務體系的倒金字塔狀況，這些都是我們當下醫療體系中存在的挑戰，但同樣也意味著行業的機會。
在這樣的機會中，我們認爲改革需要從需方改革向供方改革轉化。而供方改革最重要的就是醫療服務方，這個供方包括醫生、公立醫院的改革，是醫改進入深水區的一個最核心的問題。
同時，整個醫療行業越來越需要完成從醫療爲中心到健康爲中心的轉化，我們更加強調全科醫療、健康管理和預防，向消費者提供性價比更好的産品和服務的價值創新因此變得更加重要。
現在許多新的技術手段，包括互聯網、人工智能、大數據等，都會有利于推動這些去中心化的價值創新。從線下到線上、從醫院到院外第三方獨立的影像檢驗部門，到這種輕服務的模式，這些在疫情中都有較好的表現。所以我們要關注這個行業當中的創新趨勢，關注國家政府政策的變化趨勢，其實會發現都是這種去中心化的。
（文中數據圖片由演講者提供）