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病理工作有多重要?我國還需7萬病理學人才,才能達到英美水平

病理工作有多重要?我國還需7萬病理學人才,才能達到英美水平

導語:看病最怕的就是誤診,而誤診又多是由於病理檢驗結果不準/出錯所致。在中低收入國家中,未經確診就對病患進行推定治療(presumptive treatment)的情況相當常見。為何會存在這種情況?又該如何解決?

編譯 | 何牧、王心玥

製版 | 趙利

病理工作的重要性

糖尿病和癌症等非傳染疾病導致的死亡人數佔世界總死亡人數的70%,這個比例在中低收入國家中正呈現加速上升的趨勢。在我國,由於癌症治療需求的增加,病理科醫師供不應求的狀況日益嚴重,甚至已經開始阻礙病理服務的普及和進步。

病理學涵蓋一系列廣泛的醫學專業,比如生物化學、微生物學、血液學、組織病理學和醫學成像,因此為了支持所有醫療衛生服務,診斷測驗需要廣泛的學科支持。在死因判定中,病理學中的解剖和法醫病理學也不可或缺。

對於傳染性疾病來說,病理工作是發現、治療、監測任務的核心。對於非傳染性疾病(比如糖尿病)來說,無法通過簡單查閱臨床病史或體檢確診,病例工作發揮著不可替代的作用。對於癌症等其他疾病,病理學工作不僅負責發現和確診,還負責劃分疾病類型、病情發展階段,以便指導治療和輔助預後分析。

舉例來說,如果病人有肝臟疾病的表徵,醫生通常會通過驗血化驗進行確診並給予相應的治療。同樣,乳腺癌也需要活體組織切片檢查來進行確診。但是,在世界上許多國家,這些疾病的診治往往缺乏明確的病理檢驗結果,而僅僅基於證據不全的推測。

近日,《柳葉刀》期刊發表的三篇長文指出,缺乏可靠的病理結果會對病人的護理產生不良影響,造成病患被誤診或誤治,從而浪費中低收入國家本就有限的醫療資源,廣泛影響醫療衛生系統,最終阻礙衛生水平的提高和可持續發展目標的實現。因此,社會醫療衛生系統應該優先資助病理工作。

病理學專業人才嚴重短缺

論文作者指出,除了基礎設施和醫療器材的限制,病理學人才短缺也是中低收入國家存在的一個主要問題。

通過對超過250名中低收入國家病理學工作者的調查,再加上已有證據,研究者估計,病理學醫患比例,在撒哈拉以南的非洲地區,僅為每一百萬病人配有一名病理醫生,而高收入國家中這個比例會高出約五十倍。在中國,病理學醫患比例預估為每十三萬病人不到一位病理醫生,如果要達到英國或美國的平均水平,中國大約需要再增加七萬名病理學工作人員。

根據中國醫師協會病理科醫師分會的數據,中國僅有20000名註冊病理科醫師。因此,中國各地醫院的病理科醫師都面臨著過勞加班的風險,而那些缺少病理醫師的醫院則只能將病人轉移至少數的頂尖醫院。比如雲南腫瘤醫院每年就需要從其他醫療機構接收四千多名轉院的病患,有時病理科醫師不得不自己承擔交通和時間成本去其他醫院提供診斷服務。

為何會有這種狀況呢?原因之一,病理學人才的培養是一個難題。2015年,美國僅2%的醫學培訓生接受病理學的碩士培訓。在中低收入國家,這個情況尤為嚴峻:以現在的教育培訓的速度,撒哈拉沙漠以南非洲地區的病理學醫生對人口比例需要四百年時間才能達到英美的水平。

對此,研究者提出:「我們的研究發現,在醫療資源有限的條件下,為了優化落實病理學和檢驗醫學工作,我們必須排除四個阻礙:人才數量和能力不足、教育培訓不足、基礎設施不足和人才資格認證的不足。」 這四個阻礙最終會導致病理資源在地理上的不均勻分布,即使在高收入國家的偏遠地區也難以避免。加拿大魁北克地區許多癌症患者就曾經因為病理科醫師不足,需要等待數月才能接受初步的活組織檢查。

同時,診斷檢驗所需成本問題也需納入考慮。即時檢驗(point-of-care testing)在治療肺結核等許多疾病上大有前景,但它比實驗室檢驗要更昂貴。加拿大滑鐵盧大學的Susan Horton教授指出,由於醫療資源有限,可以使用經濟學研究分析即時檢驗是否實惠、合算、能否助力病理學系統良好運營。如果新型診斷測試及新型療法的花費能被中低收入國家接受,它們將會發揮更大的影響力。

改善病理工作現狀的可能措施

該系列研究論文的作者呼籲,相關國家應該開展戰略性實驗室計劃,以確保病患能夠接受基礎的醫療檢查。研究者建議,每個國家都應該將至少4%的醫療衛生預算分配給病理學和檢驗醫學工作。除非我們在各個護理級別都能獲得高質量的病理服務,否則無法輕易實現「衛生保健服務全面覆蓋」這一2030年全球可持續發展目標。

來自肯亞奈落比阿迦汗大學醫院、東南非病理學學院的秘書長Shahin Sayed 博士表示,各個國家的當前要務,是意識到病理學和檢驗醫學服務在醫療衛生系統中的重要性。醫療資源有限的情況下,如果不迅速採取措施改善病理學的落後現狀,將會擴大低收入國家和高收入國家之間的差距。

當然,未來的科技發展或許會給這種狀況帶來解決的曙光,目前,已有企業將人工智慧和機器的深度學習引入病理學的發展,如Google正著手研發用於癌症診斷的深度學習演算法,經過初步的訓練發現,該演算法的準確率甚至可能超過病理學醫師。

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參考文獻:

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