基于地理分级标准的偏远地区卫生人力资源优化：澳大利亚改良版蒙纳士模型及其对我国的启示

本文来源：干颖滢,王书平,吴晓凡,等. 基于地理分级标准的偏远地区卫生人力资源优化：澳大利亚改良版蒙纳士模型及其对我国的启示[J]. 中国全科医学, 2022, 25(31): 3843-3850. 

新生儿死亡率

澳大利亚地理分级系统的发展与演变

为实现医疗服务的公平、可及，澳大利亚相关部门和研究机构制定了地理分级系统，并根据实际情况不断进行完善。

MMM 及其分类标准

MMM 通过地理位置和人口规模等因素，对地区类型进行定义，并将其划分成MM1~MM7七个等级。

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政策

基于地理分级标准的医疗资源优化政策

NO.1  前期规划与人才定向培养

NO.2  职业规划与技能提升

NO.3  放宽地区医疗服务人员准入条件

NO.4  前期规划与人才定向培养

成效

地理分级分类方法的成效

全科医学生是澳大利亚需求最大的医学生群体，约 30% 的医学生会在毕业后进入全科领域,在卫生政策的扶持下，2014—2020 年各级地区的全科医生数量也保持着有序增长。但在 MM6~MM7 地区增长缓慢，甚至出现了下降趋势。

优化

地理分级分类方法的优化

2022 年 1—2 月澳大利亚卫生部更新了针对全科医生的全面激励计划，针对不同地区有不同的支持项目。为便于可视化展示，澳大利亚卫生部在官网上设置了卫生人力资源定位查看器（health workforce locator），以提供各地区在各类分级系统下的历史分级与最新分级情况。 

看了以上的介绍，那么MMM对我国偏远地区卫生人力资源优化的启示是什么呢？

NO.1 适时推进与细化医疗服务的地理分级分类标准建设

NO.2 完善法律体系和顶层设计，系统化制定相应资源优化政策

NO.3 完善法律支持体系，发挥现代化与高新科学技术的作用 

综上所述，澳大利亚通过地理信息科学（GIS）对各区域的人口、经济、社会等数据进行统计分析，从而得出适用于医疗系统的地理分级系统，并定期进行更新与完善。同时，利用互联网平台设立人力资源查看器，使用 GIS 和互联网技术，实现分级系统和新版分级分类标准可视化，这对我国偏远地区卫生人力资源的优化有很大借鉴意义。数字化时代背景下，我国应发挥好电子信息技术、人工智能技术的作用，并加强基层信息化建设，实现信息的互联互通，及时上传各节点卫生资源的需求和配置信息，使政策制定符合实际情况。