經濟合作與發展組織（OECD）於11月7日公佈了對38個成員國的健康、醫療相關數據進行比較分析後製作的「醫療圖解2023」報告。報告顯示，雖然多數日本國民對目前能夠獲得優質醫療服務感到滿意，但同時也可以看出日本醫療領域還存在醫療資訊利用滯後等諸多問題。
OECD的「醫療圖解」每2年公佈一次，目的是展示成員國的國民健康狀態、健康風險、求醫便利、醫療質量、醫療支出、醫療資源等反映成員國醫療實際狀況的各種數據，為成員國的醫療政策提供幫助。在此次公佈報告之際，OECD事務次長武内良樹和僱傭勞動與社會政策局醫療科醫療政策研究員藤澤理惠在巴黎總部召開了線上記者說明會，詳細介紹了日本的情況。
公共醫療支出比例居首位
首先，從國民健康狀態的比較可以看出，新冠疫情對日本的影響較小。2020年～2022年新型冠狀病毒的死亡率為每10萬人46人，遠低於OECD成員國平均值的每10萬人225人，在所有成員國中排名第三。2021年日本的平均壽命雖然比前一年下降了0.1歲，但仍然達到84.5歲，比OECD成員國的平均壽命高出4.2歲，在所有成員國中排名第一。
醫療支出方面，在國民人均國內生產毛額（GDP）中日本的醫療支出佔比11.5%（OECD平均值為9.2%），居第四位，政府支出中公共醫療支出佔比為22%，在OECD成員國中排名第一。在醫療資源方面，平均每1000人擁有12.6張病牀，僅次於韓國的12.8張，是OECD平均值的3倍以上。在預防醫療方面，雖然肥胖人群的比例在2019年達到27%，比10年前的25%有所增加，但在OECD成員國中最低。在求醫便利方面，2021年醫療費用自費額佔家庭最終消費支出的比重為2.4%，低於OECD平均值的3.3%。
有效利用醫療資源落後於人
上述數據雖然顯示了日本的優秀之處，但報告也暴露出了日本存在的各種問題。在醫療資源的利用方面，與OECD的平均值3%相比，日本的醫院支出中護理所佔的比重高達10%；病牀數與OECD平均值相比，日本則是其3倍左右，平均住院天數也為2倍左右。雖然這些數字表明醫院的負擔很大，但日本每1000人中的醫生人數僅為2.6人，低於OECD平均值3.7人。雖然社區醫療的強化有助於醫療資源的有效利用，但日本在醫院外從事開業醫生工作的醫生人數較少。
上圖出自OECD僱傭勞動與社會政策局醫療科醫療政策研究員藤澤理惠《醫療圖解2023：日本》
同時，日本每1000人中護士人數為12.1名，超過了OECD的平均值9.2名。藥劑師的數量在過去的20年裏急劇增加，人均藥劑師數量在OECD中排名第一。計算機斷層掃描（CT）儀、核磁共振（MRI）儀、正電子發射斷層成像（PET）儀等高級醫療器械的數量遙遙領先於其他成員國，是OECD平均值的3.7倍。然而，目前尚不清楚這些醫療設備是否得到了有效利用。醫療相關設備投資遠高於OECD的平均值，但智慧財產權投資僅略高於OECD的平均值。
上圖出自OECD僱傭勞動與社會政策局醫療科醫療政策研究員藤澤理惠《醫療圖解2023：日本》）
僱傭勞動與社會政策局醫療科醫療政策研究員藤澤理惠指出，這種現狀加重了日本醫院的負擔，因此「需要有效利用醫療資源」。日本的乳房癌篩檢率約為45%，低於OECD平均值的60%。男性的吸菸率為27%，在OECD個成員國中排名第7，過去10年的吸菸率下降幅度也小於OECD的下降平均值。預防醫療佔醫療支出的3%，低於OECD平均值5%。藤澤研究員在引用這些數據時還提到，「被認為具有高性價比的預防醫療還有進一步提高的空間」，這也是日本的一大課題。
急需強化醫療數據的應用
此外，OECD事務次長武内良樹和研究員藤澤還呼籲日本需要強化醫療資訊系統，提高醫療質量。報告顯示，使用電子患者病史的開業醫生為42%，遠遠落後於OECD平均值93%，希望通過連接數據庫來提高醫療質量的監測。報告還呼籲必須加強醫療資訊系統的治理措施，包括通過對隱私保護和個人資訊處理方法的培訓、制定資料共享的規則和程序等加強資料管理，以及引入數據相互運用的國際標準。
上圖出自OECD僱傭勞動與社會政策局醫療科醫療政策研究員藤澤理惠《醫療圖解2023：日本》）
確保數據科學家是先決條件嗎？
日本國内開始對醫療領域數據應用的滯後狀態產生危機感。東京醫科齒科大學為了在數據科學方面推進醫齒學研究、醫療、教育，於2020年4月設置了M&D數據科學中心。該中心主任宮野悟特任教授在月刊雜誌《選擇》8月號的卷首採訪中回答如下。
「資訊工程引領醫療的時代已經到來。事實上，在美國和英國，醫學院的高層管理人員正在逐漸被資訊科學專業的人才所取代。現在的醫院如同「數據的垃圾房」，眾多寶貴的數據未經整理堆放在那裏。要整理這些數據，需要花費巨額費用，僅靠醫療收費無法承受，這也是一個問題。」
宮野特任教授還透露，為了招聘數據科學家，曾接觸過海外的研究人員，但被4名女性研究人員以年薪過低為由拒絕。查看東京醫科齒科大學的網站，可以看到10月23日公開招聘教授的文件。招聘要求是利用大數據來理解疾病複雜系統等的AI技術開發研究，以及對學生、研究生進行教育、研究指導的AI技術開發專業研究人員。由此可見，招聘數據應用所需的合適人才並不是一件易事。
日文：小岩井忠道（科學記者）
翻譯：JST客觀日本編輯部
【相關網站】
OECD新聞稿「Digitalisation of health systems can significantly improve performance and outcomes」
Health at a Glance 2023: OECD Indicators
OECD Health at a Glance 2023 Country Note Japan OECD圖表看醫療2023簡報
藤澤理惠OECD僱傭勞動與社會政策局醫療科醫療政策研究員《醫療圖解2023：日本》
東京醫科齒科大學「M&D數據科學中心AI技術開發領域教授候選人招募」
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