時浩楠

(安徽財經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，安徽 蚌埠 233030)

2020年伊始，一場突如其來的新冠肺炎疫情在全國迅速蔓延開來，多個省份相繼宣布啟動重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件一級響應(yīng)，一時間各地包括醫(yī)生、護士、床位在內(nèi)的醫(yī)療系統(tǒng)開始進入高速運轉(zhuǎn)狀態(tài)。隨著新冠肺炎確診病例數(shù)的不斷攀升，各地醫(yī)療系統(tǒng)面臨的壓力也在不斷增加。而醫(yī)療抗壓能力則表現(xiàn)為醫(yī)療系統(tǒng)在突發(fā)性事件(地震、火災(zāi)、傳染性疾病等)沖擊下的承受、適應(yīng)、恢復(fù)和不斷發(fā)展的能力，顯然如何科學(xué)地、客觀地評價各地的醫(yī)療抗壓能力，增強各地醫(yī)療系統(tǒng)應(yīng)對新冠肺炎疫情在內(nèi)的各種突發(fā)事件的能力，是一個十分值得研究的話題。

目前與本文相關(guān)的研究成果主要集中在以下三個層面：一是圍繞醫(yī)療資源的配置均衡性展開，如陶春海等采用雙變量泰爾指數(shù)法對我國2005～2015年的醫(yī)療衛(wèi)生人員數(shù)和衛(wèi)生機構(gòu)床位數(shù)的均等化水平進行了實證研究[1]。張錄法和李林青利用泰爾指數(shù)法和綜合評價法分析了上海市在新醫(yī)改后不同層級醫(yī)療資源的配置均衡性[2]。歐陽紅兵和張支南運用縣級層面醫(yī)療衛(wèi)生資源數(shù)據(jù)和離散指數(shù)法對我國省域內(nèi)醫(yī)療衛(wèi)生資源配置的均等化水平進行了醫(yī)療衛(wèi)生資源配置的均等化測算[3]。宋雪茜等認為目前我國公共醫(yī)療資源在層級間和地區(qū)間的配置不合理問題較為突出，并從全國市域和四川省縣域兩個尺度分別分析了2015年不同層級醫(yī)療資源的配置特征與影響機制[4]。龔勝生和陳云在利用空間變異系數(shù)、GIS空間分析以及地理加權(quán)回歸(GWR)模型對2000～2015年中國南方地區(qū)的醫(yī)療衛(wèi)生資源與居民健康關(guān)系展開研究時發(fā)現(xiàn)，中國南方地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生資源水平的空間差異逐漸減小，均等化程度不斷提升[5]。二是圍繞醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量與效率展開，如劉超等通過構(gòu)建DRGs醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量評價指標體系，利用德爾菲法和粗糙集法對昆明市某三甲公立醫(yī)院的整體服務(wù)質(zhì)量進行了評價分析[6]。鄧劍偉等將公共部門績效評價的評估框架引入醫(yī)療服務(wù)領(lǐng)域，建立了三個評價層級共27個指標的醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量評價指標體系，并以北京S醫(yī)院為例進行了應(yīng)用和完善[7]。方一安等通過對目前用于醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量測量的主流方法進行系統(tǒng)總結(jié)，分析歸納出各類方法的優(yōu)點以及局限性[8]。俞佳立和錢芝網(wǎng)利用DEA-Malmquist模型實證分析了2011～2015年我國31省市的醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)技術(shù)效率和全要素生產(chǎn)率，指出全國醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)技術(shù)效率偏低，全要素生產(chǎn)率指數(shù)總體呈下降趨勢[9]。姜茂敏等以2010～2017年我國31省市的面板數(shù)據(jù)為例，利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)與Tobit模型分析了我國醫(yī)療服務(wù)效率及其影響因素,并據(jù)此提出了相關(guān)的對策建議[10]。肖力瑋和鄧漢慧將診療效果等反映醫(yī)療質(zhì)量的指標納入數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)模型，并利用Tobit模型的二階段分析對武漢市對醫(yī)療服務(wù)效率及其影響因素進行了實證研究[11]。三是圍繞醫(yī)療保險展開，如王超群利用多源調(diào)查數(shù)據(jù)分析了2015～2016年我國基本醫(yī)療保險實際參保率及其分布特征，認為中國仍有超過10%的國民沒有參加任何一項基本醫(yī)療保險制度[12]。王琬通過對退休人員醫(yī)療保險政策發(fā)展脈絡(luò)的系統(tǒng)梳理，深入探討了這一政策的形成動因，并基于公平性和可持續(xù)性兩個維度剖析了當前的政策困境，據(jù)此提出了相應(yīng)的對策措施[13]。張鑫和趙苑達基于2010～2017年中國大陸31省市的面板數(shù)據(jù)，采用DANP方法檢驗了社會醫(yī)療保險的減貧效應(yīng)，并分析了社會醫(yī)療保險減貧效應(yīng)的區(qū)域異質(zhì)性[14]。張鵬飛利用中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)，從身體機能健康和心理健康兩個維度實證研究了醫(yī)療保險對老年人健康的影響及其作用機制[15]。尚越和代桂林認為流動人口務(wù)工期間的健康風(fēng)險應(yīng)由就業(yè)地的社會醫(yī)療保險進行保障，并基于2018年湖北省流動人口動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)，實證考察了流動人口社會醫(yī)療保險參保行為的相關(guān)影響因素[16]。

縱觀上述研究成果，主要存在兩個方面的局限：其一，大部分研究成果僅限于對醫(yī)療資源、醫(yī)療服務(wù)、醫(yī)療保障等醫(yī)療系統(tǒng)自身發(fā)展問題的探討，忽視了醫(yī)療系統(tǒng)在不斷發(fā)展完善過程中所面臨的外界壓力也在不斷增強的客觀事實，對醫(yī)療系統(tǒng)應(yīng)對外界壓力的能力關(guān)注不足；其二，大部分研究成果缺乏一定的時空分析視角，對醫(yī)療系統(tǒng)相關(guān)問題的時空演變特征分析較為匱乏。有鑒于此，本文選擇以2007～2018年中國大陸31省市的面板數(shù)據(jù)為例，采用多指標評價的方法測算了各省市的醫(yī)療抗壓能力，并通過空間數(shù)據(jù)分析方法研究中國省域醫(yī)療抗壓能力的時空演變特征，并在此基礎(chǔ)上提出了相關(guān)對策建議，以期能夠為提高各地醫(yī)療系統(tǒng)對突發(fā)事件的應(yīng)對能力提供決策參考依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料來源

本文所使用醫(yī)療數(shù)據(jù)主要來自2007～2018年的《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計年鑒》，人口與財政數(shù)據(jù)主要來自2007～2018年的《中國統(tǒng)計年鑒》，教育數(shù)據(jù)主要來自2007～2018年的《中國教育統(tǒng)計年鑒》，專利數(shù)據(jù)來自對中國專利信息服務(wù)平臺(http://search.cnipr.com)以醫(yī)療器械和醫(yī)藥關(guān)鍵詞的檢索結(jié)果，對于文中涉及到的部分缺失數(shù)據(jù)則采用均值進行插值處理。

1.2 研究方法

1.2.1 變異系數(shù)法

結(jié)合本文的研究需要，本文選擇采用變異系數(shù)法對中國省域醫(yī)療抗壓能力進行評價。該方法的優(yōu)點主要在于依據(jù)指標的變異程度確定指標權(quán)重，能夠在很大程度上增強指標的代表性，并使評價結(jié)果更加具有區(qū)分度。其具體的計算過程如下[17]：

①計算各指標的變異系數(shù)

(1)

②對變異系數(shù)做歸一化處理，得到指標權(quán)重

(2)

③對數(shù)據(jù)進行極差標準化處理

(3)

(4)

④計算醫(yī)療抗壓能力綜合評價結(jié)果

(5)

上式中，Xij省市i在指標j上的值，i=1,2,3,...,31，j=1,2,3,...,22。

借鑒相關(guān)學(xué)者的研究成果[18-20]，并遵循科學(xué)性、可操作性、可獲得性等多指標評價體系構(gòu)建原則，本文嘗試從醫(yī)療資源條件、醫(yī)療系統(tǒng)負荷、醫(yī)療保障能力三個方面構(gòu)建醫(yī)療抗壓能力的評價指標體系，具體指標詳見表1。其中，醫(yī)療資源條件是各地醫(yī)療抗壓能力的承載基礎(chǔ)，沒有良好的醫(yī)療資源條件，醫(yī)療抗壓能力也將無從談起，醫(yī)療資源不僅包括滿足基本需要的基礎(chǔ)資源，也包括相對比較稀缺的優(yōu)質(zhì)資源；醫(yī)療系統(tǒng)負荷考察的是在現(xiàn)有醫(yī)療資源基礎(chǔ)之上，各地醫(yī)療系統(tǒng)運行所面臨的主要困難與挑戰(zhàn)，醫(yī)療系統(tǒng)負荷過大會讓醫(yī)療體系不堪重負，醫(yī)療抗壓能力也會急劇下降，醫(yī)療系統(tǒng)負荷主要包括設(shè)施的負荷、人員的負荷以及來自社會的外部負荷；醫(yī)療保障能力表征在醫(yī)療壓力沖擊下，各地所采取的對策措施水平，良好的醫(yī)療保障是提升醫(yī)療抗壓能力的有效手段，主要包括人才保障、經(jīng)費保障、制度保障、科技保障四個方面。

表1 醫(yī)療抗壓能力評價指標體系

1.2.2 重心

重心也稱為平均中心，是對要素地理中心或密度中心的度量。與其他空間統(tǒng)計方法相比，重心分析在連續(xù)跟蹤要素空間分布變化，反映要素空間分布趨勢方面具有突出優(yōu)勢，現(xiàn)已被廣泛應(yīng)用于社會科學(xué)研究的各個領(lǐng)域。借鑒相關(guān)學(xué)者的做法[21]，本文構(gòu)建的中國省域醫(yī)療抗壓能力重心坐標如下：

(6)

(7)

式中，xt、yt分別表示第t年中國省域醫(yī)療抗壓能力重心的xy坐標，(xi，yi)表示省市i的重心坐標，Mit為省市i的第t年的醫(yī)療抗壓能力。

1.2.3 空間自相關(guān)分析

空間自相關(guān)分析是衡量相鄰或相近地理單元在某一具體屬性上表現(xiàn)出的空間關(guān)聯(lián)程度的一種統(tǒng)計方法，具體可分為全局空間自相關(guān)分析和局部空間自相關(guān)分析。本文的研究邏輯是先使用全局空間自相關(guān)的Moran’s I指數(shù)檢驗2007-2018年中國省域醫(yī)療抗壓能力是否存在空間相關(guān)性，然后進一步地利用局部空間自相關(guān)的局部Moran’s I指數(shù)考察不同類型集聚區(qū)的數(shù)量以及分布范圍變化。所使用的全局Moran’s I指數(shù)和局部Moran’s I指數(shù)計算方法如下[22]：

(8)

(9)

式中，I為全局Moran’s I指數(shù)，范圍介于[-1,1]之間。I介于(0,1]時，表示正相關(guān)；I等于0時，表示不相關(guān)；I介于[-1,0)時，表示負相關(guān)。Ii為省市i的局部Moran’s I指數(shù)，Mi和Mj為省市i和省市j的醫(yī)療抗壓能力，Wij為空間權(quán)重矩陣，i≠j，i=1,2,3，...,31，j=1,2,3，...,31。

2 實證結(jié)果分析

2.1 中國省域醫(yī)療抗壓能力評價

利用公式(1)-(5)可計算出各省市2007～2018年的醫(yī)療抗壓能力，結(jié)果如表2所示。從變化趨勢來看，研究期間內(nèi)全國醫(yī)療抗壓能力由0.282上升到0.415，總體呈現(xiàn)出穩(wěn)步上升的趨勢。其中，江蘇由2007年的0.304上升到了2018年的0.684，達到了年均7.67%的增速，遠高于其他省市，上升速度居于全國首位。而新疆從2007年的0.277只上升到2018年的0.297，年均增速僅為0.64%，遠低于其他省市，上升速度居于全國末位。除此之外，山東(6.85%)、廣東(6.46%)、西藏(6.14%)、浙江(5.70%)、河南(5.37%)、安徽(4.47%)、四川(4.47%)、重慶(4.34%)、湖南(3.92%)、黑龍江(3.71%)等10省市的年均增速均在全國平均增速3.58%之上，增速相對較快，而河北(3.53%)、福建(3.42%)、內(nèi)蒙古(3.32%)、云南(3.32%)、湖北(3.23%)、廣西(2.97%)、江西(2.92%)、貴州(2.79%)、山西(2.72%)、北京(2.65%)、陜西(2.51%)、遼寧(2.16%)、甘肅(2.10%)、上海(1.87%)、吉林(1.78%)、天津(1.61%)、海南(1.21%)、寧夏(1.20%)、青海(1.08%)等19省市的年均增速均在全國平均增速3.58%之下，增速相對較慢。

表2 2007～2018年各省市醫(yī)療抗壓能力評價結(jié)果

從圖1各省市醫(yī)療抗壓能力均值可知，廣東、江蘇、山東、四川、浙江的醫(yī)療抗壓能力均值相對較高，排名居于全國前5位，內(nèi)蒙古、海南、西藏、青海、寧夏的醫(yī)療抗壓能力均值相對較低，排名居于全國后5位。不難發(fā)現(xiàn)，除四川以外，排名前5位的省市均位于東部地區(qū)，同樣除海南以外，排名后5位的省市也均位于西部地區(qū)，表明中國省域醫(yī)療抗壓能力具有一定的地區(qū)性差異。

圖1 2007～2018年各省市醫(yī)療抗壓能力均值

2.2 中國省域醫(yī)療抗壓能力的時空演變特征

根據(jù)公式(6)-(7)，可得到2007～2018年中國省域醫(yī)療抗壓能力的重心演變軌跡如圖2所示。從圖2可以看出，中國省域醫(yī)療抗壓能力重心分布在111.727°E～112.240°E，33.387°N～33.865°N的范圍之內(nèi)，大致位于河南省的中西部地區(qū)。就移動方向而言，東西方向上，除2008年、2009年和2016年之外，中國省域醫(yī)療抗壓能力重心均在向東移動，南北方向上，除2008年之外，中國省域醫(yī)療抗壓能力重心均在向南移動。就移動距離而言，2008年、2014年和2016年的中國省域醫(yī)療抗壓能力重心分別移動了21.89千米、16.69千米和12.71千米，移動距離均相對較長，而2007年、2009年和2011年的中國省域醫(yī)療抗壓能力重心分別移動了6.63千米、6.54千米和6.75千米，移動距離相對較短。2007～2018年中國省域醫(yī)療抗壓能力重心總體在向東、南兩個方向移動，意味著我國東、南地區(qū)的省市醫(yī)療抗壓能力在快速提升，尤其是在2014年之后，其提升的速度普遍較快。

圖2 2007～2018年中國省域醫(yī)療抗壓能力重心轉(zhuǎn)移軌跡(經(jīng)緯度)

由公式(8)，可以計算得到2007～2018年中國省域醫(yī)療抗壓能力的全局Moran’s I指數(shù)及相應(yīng)的統(tǒng)計檢驗結(jié)果(表3)。從表3中不難看出，全局Moran’s I指數(shù)在整個研究期間均為正，且全部通過了5%水平的顯著性檢驗，表明中國省域醫(yī)療抗壓能力在空間上具有顯著的正相關(guān)性，表現(xiàn)出了空間集聚分布的特征，即醫(yī)療抗壓能力較強的省市，其周邊省市的醫(yī)療抗壓能力也相對較強，而醫(yī)療抗壓能力較弱的省市，其周邊省市的醫(yī)療抗壓能力也較弱。同時，全局Moran’s I指數(shù)整體呈現(xiàn)出“V”型的變化特征，即在2011年之前總體表現(xiàn)為波動下降，而在2011年之后開始表現(xiàn)為波動上升，表明中國省域醫(yī)療抗壓能力的空間空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)具有先變?nèi)鹾笤鰪姷淖兓卣鳌?/p>

表3 2007～2018年中國省域醫(yī)療抗壓能力全局Moran’s I指數(shù)

全局空間自相關(guān)只是從總體上揭示了中國省域醫(yī)療抗壓能力存在空間關(guān)聯(lián)性具有集聚分布特征，但無法揭示出局部地區(qū)具體省市與周邊鄰近省市之間的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系，因此有必要進一步地結(jié)合局部Moran’s I指數(shù)來對各省市的醫(yī)療抗壓能力作局部空間自相關(guān)分析。選取2007、2010、2014、2018四個時間截面數(shù)據(jù)，利用公式(9)，可得到如圖3所示的中國省域醫(yī)療抗壓能力LISA集聚圖，據(jù)此可以發(fā)現(xiàn)中國省域醫(yī)療抗壓能力共存在4類顯著的空間集聚類型：

圖3 各年中國省域醫(yī)療抗壓能力LISA集聚圖

高高集聚型：指醫(yī)療抗壓能力較強的省市，其周邊省市的醫(yī)療抗壓能力也較強。由圖3可以看出，2007年并沒有屬于該類型的省市，2010年屬于該類型的省市是江蘇，2014年和2018年屬于該類型的省市均是江蘇、山東、安徽。總體來看，該類型所屬省市主要以江蘇、山東、安徽為主，分布范圍呈現(xiàn)出先擴大后相對穩(wěn)定的趨勢。江蘇和山東是中國的沿海經(jīng)濟發(fā)達省份，2018年的GDP總量分別為92595.4億元、76469.67億元，居于全國第2、3位。發(fā)達的經(jīng)濟一方面為完善醫(yī)療體系建設(shè)提供了重要的前提條件，另一方面也為增加醫(yī)療資源投入提供了堅實的物質(zhì)基礎(chǔ)，因此兩省市的醫(yī)療抗壓能力遠高于周邊省市。近些年安徽一直走在全國醫(yī)療衛(wèi)生體制改革隊伍的前列，如在全國率先全面取消公立醫(yī)院藥品和高值醫(yī)用耗材加成，解決群眾“看病難”“看病貴”的問題，建立的“縣域醫(yī)共體模式”被國家確定為四種分級診療模式并得到全國推廣，安徽的醫(yī)療服務(wù)水平不斷提升，醫(yī)療抗壓能力也高于周邊地區(qū)。

低低集聚型：指醫(yī)療抗壓能力較弱的省市，其周邊省市的醫(yī)療抗壓能力也較弱。2007年屬于該類型的省市是新疆，2010年和2014年屬于該類型的省市均是新疆、甘肅，2018年屬于該類型的省市是新疆、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古?？傮w來看，該類型所屬省市主要以西北地區(qū)的省市為主，分布范圍呈現(xiàn)逐漸擴大的趨勢。該類型所屬省市由于地理區(qū)位欠佳、經(jīng)濟基礎(chǔ)薄弱等諸多不利因素，一方面該地區(qū)醫(yī)療資源相對并不充裕，尤其是優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源更加匱乏，如2018年甘肅的衛(wèi)生機構(gòu)中三級甲等醫(yī)院占比僅為0.06%，全國排名第30位，另一方面該地區(qū)醫(yī)療保障能力相對有限，經(jīng)費與科技保障更為欠缺，如2018年寧夏的財政醫(yī)療衛(wèi)生支出僅為1055509萬元，排名居于全國末位，新疆的醫(yī)療器械及醫(yī)藥類發(fā)明專利授權(quán)量僅為21件，居于全國第26位，排名也較為靠后。因此，該類型所屬省市的醫(yī)療抗壓能力與周邊省市相比均普遍較低。

低高集聚型：指醫(yī)療抗壓能力較弱的省市，其周邊省市的醫(yī)療抗壓能力卻較強。2007年并無屬于該類型的省市，2010屬于該類型的省市是安徽、上海和福建，2014年屬于該類型的省市是福建、上海，2018年屬于改類型的省市是福建、江西、上海。不難發(fā)現(xiàn)，該類型所屬省市主要以福建、上海為主，分布范圍呈現(xiàn)出現(xiàn)先擴大后縮小再擴大的趨勢。2018年福建擁有的三級甲等醫(yī)院為17家，衛(wèi)生機構(gòu)中三級甲等醫(yī)院占比為0.13%，全國排名第21位，表明福建的高等級醫(yī)療資源條件相對一般，同時2018年福建的財政醫(yī)療支出為4416958萬元，遠低于周邊廣東的14075069萬元、浙江的6261980萬元，也說明福建的醫(yī)療保障能力相對也并不是十分突出。上海作為中國的經(jīng)濟中心，其醫(yī)療資源條件與醫(yī)療保障能力均相對較好，但上海的醫(yī)療系統(tǒng)負荷相對較重，2018年上海的病床使用率為95.9%,醫(yī)師日均擔負診療人次數(shù)為14.4人次，觀察室病死率為2.75%，這些反映醫(yī)療系統(tǒng)負荷的指標值均居于全國首位，較高的醫(yī)療系統(tǒng)負荷降低了上海的醫(yī)療抗壓能力，因此與周邊的江蘇、浙江相比，形成了一個醫(yī)療抗壓能力洼地。

高低集聚型：指醫(yī)療抗壓能力較強的省市，其周邊省市的醫(yī)療抗壓能力卻較弱。2007～2018年屬于該類型的省市一直是四川?？梢?，該類型所屬省市數(shù)量穩(wěn)定，分布范圍也較為固定。雖然西部地區(qū)是中國醫(yī)療抗壓能力的較弱地區(qū)，但四川作為西部地區(qū)的重要大省，近些年在大力推進衛(wèi)生服務(wù)體系建設(shè)，實現(xiàn)了衛(wèi)生事業(yè)的跨越式發(fā)展。其占據(jù)了整個西部地區(qū)衛(wèi)生機構(gòu)床位數(shù)的24.32%(2018年)，衛(wèi)生機構(gòu)數(shù)的26%(2018年)，醫(yī)療器械及醫(yī)藥類發(fā)明專利授權(quán)量的29.10%(2018年)，醫(yī)療器械及醫(yī)藥類發(fā)明專利申請量的33.40%(2018年)，可見與周邊省市相比，四川在醫(yī)療資源與醫(yī)療保障方面具有相對優(yōu)勢，醫(yī)療抗壓能力也相對更強，形成了一個醫(yī)療抗壓能力高地。

3 政策建議

鑒于本文的研究結(jié)論，提出如下相關(guān)建議，以期能夠逐步提高相關(guān)省市的醫(yī)療抗壓能力：第一，加大對醫(yī)療抗壓能力較弱省市醫(yī)療資源建設(shè)的投入力度，從醫(yī)療機構(gòu)設(shè)施配套水平、醫(yī)療人員福利待遇等方面給予醫(yī)療抗壓能力較弱省市一定的政策傾斜與支持，逐步提高醫(yī)療抗壓能力較弱省市的醫(yī)療資源水平。第二，積極推進醫(yī)療抗壓能力較弱省市的新型農(nóng)村合作醫(yī)療建設(shè)，加大資金投入與加強監(jiān)督指導(dǎo)，提高醫(yī)療抗壓能力較弱省市新型農(nóng)村合作醫(yī)療的管理水平，確?；踞t(yī)療保障制度在醫(yī)療抗壓能力較弱省市實現(xiàn)全面覆蓋，進一步提高醫(yī)療抗壓能力較弱省市醫(yī)療抗壓能力的制度保障水平。第三，組織開展醫(yī)療人才對口支援建設(shè)工作，設(shè)立醫(yī)療抗壓能力較弱省市醫(yī)療人才培養(yǎng)項目，鼓勵醫(yī)療抗壓能力較強省市的醫(yī)療衛(wèi)生人員到醫(yī)療抗壓能力較弱省市的醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)進行對口幫扶，支援醫(yī)療抗壓能力較弱省市醫(yī)療人才隊伍建設(shè)。第四，發(fā)揮四川等醫(yī)療抗壓能力較強省市的輻射帶動作用，優(yōu)化醫(yī)療資源布局，促進醫(yī)療資源協(xié)作共享，利用分院建設(shè)以及人才掛職等方式積極引導(dǎo)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源向周邊省市輻射延伸。第五，依托互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院平臺，對醫(yī)療抗議能力低洼地區(qū)開展互聯(lián)網(wǎng)健康咨詢、遠程診療等幫扶服務(wù)，積極開發(fā)新的輔助診療系統(tǒng)，實行對醫(yī)療抗議能力低洼地區(qū)基層醫(yī)療機構(gòu)的全覆蓋，提升醫(yī)療機構(gòu)的服務(wù)水平。