数字健康经济学

为什么这对卫生经济学很重要

世界各地的卫生系统正被大量涌来的数字工具所包围:症状检查应用程序、视频问诊、能够流式传输生命体征的可穿戴设备、针对长期病症的远程监测,以及承诺将照护从医院转移到家庭的平台。这一承诺极具诱惑力,因为为软件多服务一位用户的边际成本接近于零,于是就有了"数字化能在诊所无法企及之处实现规模化"的说法。这种经济特性——高固定成本、近乎为零的边际成本——确实存在,但这只是账目的一半,而一位仅凭承诺、没有证据就采取行动的管理者,是在凭信念花公共资金。

其利害关系是具体的。一项能够替代面对面照护的远程医疗服务,可以释放临床人员的时间、减少出行,但它也可能在同样的面对面就诊之外再加一次视频通话,提高总成本,却看起来像是进步。一项远程监测项目可以及早发现病情恶化、避免入院,但它也可能产生大量警报,淹没工作人员,却什么也没改变。这些结果之间的差异不在于技术本身,而在于该工具是否得到诚实的评价、是否依据一套标准进行采购,以及是否为整个人群、而非那些率先采用的自信、有网络连接的少数人而设计。

有两个特征使这一经济学显著到值得单独设为一个主题讨论。第一,数字预防措施与所有标准投资回报工具的通病一样,存在长期滞后问题:监测血压或支持行为改变的收益,可能要多年之后才会以避免的事件形式显现,因此一项在十年内真正具有成本效益的工具,在一年的预算内看起来纯粹是成本(相关的评估机制属于主题2.1《经济评价》)。第二,数字工具会重新分配可及性——往往使年长者、贫困人群、农村居民和数字素养较低的人群受益更少——因此一项平均而言高效的工具可能扩大不平等,把一项效率收益变成一项平均数字永远不会显示的公平损失。

核心概念

数字健康是使用信息和通信技术支持健康与照护的统称。在这一总称之下,有若干相互重叠、值得厘清的标签。电子健康是较早、更广泛的术语,指电子健康服务和记录;移动健康则将范围缩窄至移动设备——智能手机、平板电脑,以及运行其上的应用程序和消息传递。远程医疗保健涵盖远距离提供照护和健康信息,而远程医疗通常特指远程临床服务,例如与医生的一次视频问诊。远程患者监测使用设备——血压计袖带、血糖传感器、脉搏血氧仪、可穿戴设备——在临床环境之外收集生理数据,并将其传送给照护团队。数字疗法是提供循证干预以治疗或管理某种病症的软件产品,将软件本身定位为治疗手段,而非治疗的渠道。

将这些概念统一起来的经济学要点,是软件的成本结构:大部分资金是一次性花费,用于构建和验证产品,此后每增加一位用户的服务成本都很低。这正是数字工具被推销为解决稀缺性问题的答案的原因——也是这种推销可能产生误导的原因。近乎为零的边际成本,是软件本身的特性,而非软件周边照护的特性;阅读监测数据的临床医生、重置密码的服务台,以及为设备出故障的患者提供的上门访视,这些都是不会消失的边际成本。

数字健康证据标准之所以存在,是因为普通的卫生技术评估(见主题2.4《药物经济学》和主题2.1《经济评价》)是为上市时就已固定不变的药物和器械而构建的,而软件却在持续更新,并且往往在证据薄弱的情况下就已上市。若干机构已经制定框架,用以评定一款数字工具必须为其声称的功能和财务风险提供何种程度的证明。英格兰的国家卫生与临床优化研究所(NICE)发布了针对数字健康技术的证据标准框架,依据工具的潜在危害和其宣称内容的性质,对所期望的证据进行分层。国家卫生服务体系(NHS)以数字技术评估标准(DTAC)加以补充,涵盖临床安全、数据保护、技术安全、互操作性和可用性。世界卫生组织(WHO)发布了数字健康干预措施分类,以及关于哪些干预措施获得证据支持的指南建议,为中低收入系统提供了一个不依附于任何单一国家支付方的参考点。

数据作为一种经济资产是第二个独特的理念。一款数字工具所生成的数据,其价值超出了即时的照护环节——它对人群健康、研究、服务规划,以及从商业角度对供应商都有价值。这种价值是真实的,但难以定价,而它也引发了普通采购所忽视的所有权、知情同意和收益分享问题。数据治理——即谁可以持有、使用健康数据并从中获利的规则——因此是一个经济问题,而不仅仅是一个法律问题,因为你允许供应商保留你人群数据的条款,其价值可能超过发票上的价格。数据还驱动着网络效应:一个随着使用者增多而变得更好的平台,能够使单一供应商变得根深蒂固,造成即便初始价格很低、也会推高长期成本的锁定效应。

数字排斥是公平层面的对应问题。数字鸿沟——在设备、网络连接和使用它们所需的数字素养方面存在的不平等可及性——与健康的社会梯度高度吻合,因此最不能使用数字工具的人,往往正是需求最大的人。当一个系统将服务转向数字优先、并把被排除者当作可以忽略的舍入误差时,它就把一种私人的劣势转化成了一种公共的劣势,而机会成本落在了那些原本服务就最差的人身上(其公平机制在主题3.4《公平》中展开论述)。

最佳实践

1. 在核算成本之前,先说明这款工具替代了什么。 一款数字工具是替代性的、增量性的,还是补充性的,其经济状况完全取决于这一点。一次能够替代诊所就诊的视频问诊可以省钱;而一次之后仍需同样面对面就诊的视频问诊,则会增加成本,却给人以进步的错觉。应界定反事实对照——如果没有这款工具,这位患者会怎样——并围绕这种差异而非孤立的数字活动来构建评价。

2. 使所要求的证据与工具的功能和风险相匹配,而非与其新颖性相匹配。 一款提供一般信息的健康应用程序,所需的证明远少于一款指导治疗的数字疗法或一台触发临床行动的监测设备。应使用一个分层框架——NICE针对数字健康技术的证据标准框架、NHS的数字技术评估标准,或世界卫生组织的分类和指南建议作为国际参考点——依据潜在危害和主张的强度来设定门槛。要求一款低风险信息工具接受随机试验会浪费资金、延误一款有用的工具;而为一款能够改变治疗的产品接受用户证言式的证据,则会危及生命。

3. 对整条路径进行成本核算,包括软件所催生的人力工作。 近乎为零的边际成本,是代码的特性,而非照护的特性。远程监测会产生必须有人分诊的警报;应用程序会产生临床医生必须回复的消息;每一次部署都需要引导使用、支持,以及设备故障时的备用方案。应计入这些下游成本,因为一款转移工作而非消除工作的工具,可能在削减你所关注的那一明细项目的同时,提高系统的总成本。

4. 明确对长期滞后进行建模,不要让一年的预算来评判一项十年的收益。 数字预防和监测措施的回报往往缓慢:被避免的中风、被预防的入院、被减缓的病情进展,可能要在多年之后才会显现。为快速回本而构建的标准投资回报工具,会将一款真正具有成本效益的工具评为纯粹的成本,正如它们对失智症和心血管疾病预防的误判一样。应使用足够长的时间跨度以捕捉收益,进行适当的贴现,并明确说明承担成本的支付方可能并非收获节约的那一方(其方法见主题2.1《经济评价》)。

5. 依据你真正将要服务的人群、而非早期采纳者来进行评价。 试点会招募到那些愿意配合、有网络连接、对数字技术有信心的人,因此试点结果会美化这款工具,并低估触及其他所有人的成本。应按年龄、收入、语言、残障状况和网络连接情况对结果进行分层,并从一开始就规划非数字路径。如果一款工具只对原本就状况良好的人有效,那它就是一项会扩大不平等的效率收益。

6. 将数据权利视为价格的一部分。 当一家供应商保留、重复使用或转售你人群所产生的数据时,它正在攫取一种永远不会出现在发票上的价值。应将所有权、被允许的使用方式、知情同意和收益分享作为商业条款进行谈判,并据此为这笔交易定价。数据治理是一个经济杠杆:随意让渡一个人群的纵向数据,从长远来看,其代价可能远远超过你所节省的许可费用。

7. 警惕锁定效应,并要求互操作性。 一个随着更多临床医生和患者加入而变得更有价值的平台,可能使单一供应商变得根深蒂固,而转换成本随后会使该供应商得以提高价格或放任质量下滑。应要求开放标准和数据可移植性,使工具能够被替换,并将依赖单一集成供应商的长期成本,与其短期便利性相权衡。

8. 将数字包容性作为一个明细预算项目来编列,而非一种愿望。 触达被排斥的群体需要花钱——设备、数据流量、辅助数字支持、翻译内容、人员时间——如果没有资金支持,它就不会发生。应决定数字渠道是对传统渠道的补充还是替代,如果是替代,就要为保持服务普惠所需的包容性措施提供资金。一份没有资金支持的包容计划,实质上就是一个排斥的决定。

9. 警惕"应用程序坟场":为证据衰减和废弃做好规划。 软件会变化,参与度会下降,而在一个版本上产生的证据可能不适用于下一个版本。应在重大更新时内置重新评价机制,监测真实世界的使用情况,而非信赖上市时的试验数据,并为停止提供效果的工具设定明确的退役标准。一款在试验中有效、在实践中却被闲置的工具,是在白白花钱。

10. 保持与人工智能之间界限的清晰。 如今许多数字工具都嵌入了机器学习,而持续学习、不透明算法的经济学——必须反复进行的验证、作为一种公平成本的算法偏差、为购买后会发生变化的模型付费——差异之大,值得单独处理(见主题5.3《人工智能卫生经济学》)。应依据本主题的做法来评估一般性的数字工具;当某项主张依赖于一种自适应算法时,应应用该主题所设定的额外审查。

11. 区分可及性收益与健康收益。 远程医疗保健能可靠地改善便利性和可及性,这确实具有真实价值,但可及性并不等同于结果。一个项目可能在提高问诊数量和患者满意度的同时,使临床结果保持不变。应明确你购买的是哪一种,诚实地为便利性赋值,而不是将其偷偷包装成一种健康效果,并要求结果层面的主张接受结果层面的证据检验。

需要与团队讨论的问题

1. 这款工具究竟替代了什么,我们是否确定旧的成本真的消失了? 这个问题揭露了数字商业方案中最常见的错误:计算新工具的收益,同时悄悄让旧路径继续运行。追踪一位真实患者经历现有流程和拟议流程的全过程,在每一步都追问,这个数字化步骤是消除了工作,还是仅仅增加了工作——是视频问诊结束了这次诊疗环节,还是它先于同样的面对面就诊而发生?应仔细审视诊所名额、病房床位或人员岗位是否真正被释放出来,还是这份节约只是名义上的,因为被释放的能力立即被其他需求填满。诚实的答案会区分释放现金的节约与仅仅被重新调配的能力,并指明谁真正收获了任何节约,因为承担这款工具成本的预算,往往并非收获收益的那一方。如果团队无法指出一项具体消失的成本,那么这个方案的立足点就是可及性和便利性,这些确实值得拥有,但应当以其自身的名义加以论证。

2. 我们人群中谁无法或不愿使用这款工具,他们会怎样? 数字工具重新分配可及性,通常沿着与疾病相同的梯度进行,因此这个问题决定了一项提案究竟是一项效率收益,还是一项伪装成效率收益的公平损失。应按年龄、收入、母语、残障状况、数字素养和网络连接情况绘制你的人群图景,估算每一条线上有多少人处于不利的一侧——然后具体追问,如果服务转向数字优先,他们的路径会变成什么样。这里的张力是真实且带有财务性质的:妥善服务被排除者需要花钱,这会侵蚀数字渠道所承诺的效率节约,因此总有压力把他们当作一个小小的例外来对待。一个诚实的答案会抵制这种压力,明确为非数字渠道或包容性支持提供资金,并明确说明这款数字工具是对旧服务的补充还是替代,因为没有配套包容性措施的替代,就是在做出扩大不平等的决定。它还应指明将用来判断差距在缩小还是扩大的监测机制。

3. 收益究竟何时才会真正显现,我们的预算流程能等那么久吗? 许多数字工具——尤其是在预防和长期病症监测领域——需要经年累月才能收回成本,而标准预算却只奖励当年就能显现的东西,因此一款真正值得推行的工具,可能因为时间尺度不匹配而非价值不足而失败。追问所宣称的收益在什么时间跨度内显现,在那个时间跨度上证据的可信程度如何,以及这款工具在一年、三年和十年的视角下分别是什么样子。应说明成本和收益在各支付方和时间之间的分割:资助这台监测设备的社区预算,可能并非三年后避免入院的那家急症医院预算。诚实的答案会选择一个足够长、能够公平对待一款见效缓慢的工具的时间跨度,承认贴现以及随时间推移而增大的不确定性,并坦诚说明一个短期投资回报工具会对其做出错误评判。它还会预先决定,在最终回报尚未显现之前,什么样的中期信号能够证明继续为其提供资金是合理的。

4. 这款工具究竟需要什么证据才能证明其主张的正当性,供应商是否达到了这一门槛? 数字采购在两个极端都会失败:要求一款无害的信息类应用程序接受随机试验,会浪费资金并延误一款有用的工具,而为一款能够改变治疗的产品接受光鲜亮丽的参与度统计数据,则会危及患者。应依据一个分层框架——NICE的证据标准框架、NHS的数字技术评估标准,或世界卫生组织的分类——根据这款工具声称要做什么以及如果出错会造成什么危害,来确定其所处的层级,然后追问所提供的证据是否与该层级相匹配,还是只匹配一个更低的层级。应审视这些证据的真实构成:它们是结果数据,还是仅仅是使用数据;它们来自你将要服务的人群,还是来自一次自我选择而成的试点;它们是在当前版本上生成的,还是在早期版本上生成的?诚实的答案会指出这款工具所处的层级与其证据所支持的层级之间的差距,并决定是拒绝、委托开展缺失的研究,还是在商定成功标准的管理式评价下购买。它还会抵制供应商那种以新颖性或势头取代证明的说辞,并要求一项治疗级别的主张接受治疗级别的证据检验。

5. 这款工具所产生的数据将由谁拥有和控制,我们退出时将付出什么代价? 发票上的价格往往是一笔数字交易中最不重要的数字,因为供应商可能正在获取某种更有价值的东西——一份关于你人群健康状况的纵向记录,它可以重复使用、转售,或用来巩固自身地位。应明确追问数据归谁所有、允许哪些二次使用、知情同意和收益分享问题是否得到处理,以及你能否在不丢失记录的情况下导出数据、更换供应商。应审视那些造成锁定效应的网络效应和专有格式:一个随着采用率上升而变得更有价值、也更加纠缠不清的平台,可能悄悄地把一个低廉的入门价格转化为一种昂贵的依赖,一旦你无法离开,供应商便可以提高费用或放任质量漂移。诚实的答案会将数据权利、互操作性和可移植性视为事先商定、经过定价的商业条款,而非续约时才发现的法律套话,并坦诚承认,随意让渡一个人群的数据,从长远来看,其代价可能远远超过它所节省的许可费用。它还会指明你组织内部谁负责在面对一个坚定的谈判对手时捍卫这些条款。

6. 当软件发生变化、参与度消退,或这款工具必须退役时,我们的计划是什么? 与获得许可时就已固定不变的药物不同,软件在持续更新,其用户会逐渐流失,而在去年的版本上产生的证据可能不适用于今年的版本——因此一款曾在试验中大放异彩的工具,可能在依然占用预算的同时悄悄停止发挥效果。应追问什么会触发重新评价,真实世界的使用情况和结果将如何被监测、而非被想当然地假定,以及什么样的明确标准会告诉你一款工具已经进入了"应用程序坟场"、应当退役。应诚实地指出沉没成本陷阱:在一次代价高昂的推行和员工再培训之后,压力会促使人们继续为一款无人使用的工具付费,而不愿承认这笔投资已经搁浅。诚实的答案会从一开始就在合同中内置针对重大更新的重新评价机制和退役规则,为能够揭示衰退的监测提供资金,并将退役视为一个正常的、有计划的事件,而非一个需要隐藏的失败。它还会追问谁在负责监督,因为一款上线后无人负责的工具,会在无人察觉的情况下逐渐衰退。

实践中的卫生经济学案例

努萨蒂穆尔省卫生办公室——一个虚构的岛屿省份,位于一个中等收入国家,既有拥挤的沿海首府,也有只能通过渡轮抵达的分散农村岛屿——正在决定是否资助一项针对高血压的远程监测和远程医疗保健项目。大约三分之一的成年人血压偏高,大多数未被确诊或控制不佳,而中风和心脏病是过早死亡的主要原因。这项由一家区域卫生技术公司提出的提案,将一款低成本的联网血压计袖带与一款智能手机应用程序相结合,并配备一支中央护理团队远程审查读数、调整用药。供应商的宣传材料给出了一个惊人的投资回报率,以及每增加一名患者近乎为零的成本。

该办公室的经济学家哈利姆博士首先确定反事实对照和视角。目前的照护需要一次诊所就诊,而许多岛民由于渡轮费用和误工而选择跳过这一环节;该项目现实的替代方案是持续的控制不佳状态,而非完美的诊所出勤率。她刻意采用十年时间跨度下的卫生系统视角——之所以刻意选择这一时间跨度,是因为高血压控制所预防的事件要多年之后才会发生——并重新构建了这一论证。供应商的一年期投资回报数字几乎坍缩为零,这正是长期滞后问题所预测的结果:在单一预算年度内,该项目几乎纯粹是成本,只有经过十年、避免中风和入院之后,它才变得具有成本效益。她明确地向财务总监指出了这一点,因为将资助这些袖带的社区预算,并非将收获所避免入院的医院预算。

接下来,她对整条路径而非仅仅是软件进行了成本核算。袖带和应用程序是廉价的,但中央护理团队、服务台、用药物流,以及为设备出故障的患者提供的居家支持却并不廉价——供应商所宣称的近乎为零的边际成本,原来只是在描述代码本身。随后,她运用了取自NICE证据标准框架和世界卫生组织指南建议的证据视角:由于这款工具会触发用药调整,它属于要求提供真实结果证据的高风险层级,而供应商提供的却是参与度统计数据和一次规模不大、无对照的试点。而且,这次试点招募的是首府地区拥有智能手机的居民——恰恰是该项目本应触及的农村岛民中代表性最低的群体。

最后这一点重新界定了这项决策。通过对人群进行分层,哈利姆博士发现,那些控制最差的岛民,恰恰最不可能拥有合适的手机、稳定的网络连接,或能够轻松阅读该应用程序所用的语言。一次数字优先的推行,会改善本已处于优势的首府人群的控制状况,却使农村地区的梯度差距保持不变、甚至扩大——这是一项会恶化公平状况的效率收益(见主题3.4《公平》)。她还审阅了数据权利条款:供应商将保留、并可能将该省的纵向血压数据商业化,而这一价值在发票上从未被提及。

该办公室并未拒绝这一项目;而是重新对其进行了规定。它资助了一项在合理时间跨度内配有结果测量指标的对照评价;将互操作性和该省对数据的所有权作为采购条件;将一条辅助数字路径——由社区卫生工作者为没有手机的人读取数据——作为一个明确的预算项目、而非一种愿望来资助;并商定了中期信号(在十二个月和二十四个月时测量血压控制情况),使得在被避免的中风尚未显现之前,继续提供资金也具有正当理由。这一结果比供应商的幻灯片更缓慢、也不那么讨喜,但它是一项即便在收益还要多年之后才会显现时,该省也能够为之辩护的决定。

四种部门视角

初创企业

一家数字健康初创企业的生死,取决于它往往负担不起去生成的证据:投资者奖励用户增长和参与度,这些容易展示,而支付方要求临床结果,这些既缓慢又昂贵。诱惑在于把可及性和满意度当作健康收益来推销,并依据一次热情早期采纳者组成的单薄试点就仓促上市。审慎的做法,是确定仍能支持其预期主张的最低证据层级——使用诸如NICE这样的框架——并从一开始就将相称的证明构建进产品之中,把一次可信的评价视为一种市场准入资产,而非一项合规成本。一家同时提供公平数据条款和互操作性、而非押注锁定效应的初创企业,更容易让一位谨慎的公共支付方买单。

小型企业

一家已站稳脚跟的小型服务提供者——一家全科诊所合伙企业、一家独立诊所、一家养老院,或一家小众器械供应商——购买数字工具,而非自行开发,它的制约在于利润微薄、没有内部评价能力,而非驱动初创企业的那种增长竞赛。它无法委托开展自己的试验,因此必须依靠公认的框架和共享评估——NHS的数字技术评估标准、NICE的证据评级、一个采购团体的评价——以避免为那些其下游工作最终要由自己员工的时间来承担的工具付费。它真正的风险敞口,是供应商外部化的路径成本:接待团队应对应用程序方面的咨询、护士对警报进行分诊、患者设备出故障时的备用方案,这些都落在一份没有任何余地的小规模薪资单上。审慎的小型企业会坚持要求与它已经运行的系统实现互操作,避免它无法承受解除的专有锁定,并选择稳定、有支持的工具而非新奇的工具,因为一次它已经付过钱的失败推行,是它无法轻易吸收的损失。

大型企业

一家大型服务提供者或保险公司将数字工具作为投资组合的一部分来购买,并承担着初创企业所外部化的集成、采购和包容性成本。它的风险在于锁定效应——一个网络效应和数据掌控使其代价高昂而难以离开的平台——以及在一款工具经过代价高昂的推行后被废弃时的搁浅投资。大型企业的优势在于能够大规模要求真实世界证据、坚持开放标准和可移植性,并从有利地位出发谈判数据治理条款。它的问责在于证明,一系列数字工具能够改善其所覆盖的整个人群的结果,而不仅仅是那些最先采用的、对数字技术有信心的成员。

政府

一个部委或国家支付方要对所有人的公平和公共资金负责,因此它的核心关切是确保"数字优先"不会变成"排斥优先"。政府设定了其他行为者所遵循的证据标准——NICE的框架、NHS的数字技术评估标准,以及世界卫生组织的分类都是此类工具——它还可以将互操作性、数据主权和包容性资金作为国家采纳的条件加以强制要求。它也最深切地承受着长期滞后问题的影响,因为它资助的预防措施,其收益要在选举和预算周期之外才会显现。它的任务,是建立起既能对一款见效缓慢、覆盖全体人群的工具说"是"、又能保护被排斥者和公共资金的评估和预算流程。

常见失败模式

• 将数字活动计为健康收益。 更多的问诊、登录次数或应用程序下载量是投入指标,而非结果。对策: 界定并测量临床或经济结果,并让可及性和便利性接受它们自身的诚实赋值。
• 增量型工具被当作替代型工具来推销。 在诊所就诊之外(而非取代它)增加的一次视频通话,会提高成本,却看起来很高效。对策: 明确反事实对照,并核实被替代的成本是否真的消失了。
• 用一年期投资回报评判一项十年期收益。 短期视角的工具会将预防和监测误判为纯粹的成本。对策: 使用足够长的时间跨度以捕捉收益,并说明跨支付方、跨时间的分割情况(见主题2.1《经济评价》)。
• 在愿意配合的人身上试点。 来自对数字技术有信心的早期采纳者的结果,会高估收益,并掩盖普及所需的成本。对策: 按需求和网络连接情况分层,并资助非数字路径。
• 拱手让出数据。 接受一笔低廉的许可费用,却让供应商保留并从人群数据中获利。对策: 将数据权利和治理视为经过定价的商业条款。
• 廉价地买入锁定效应。 一个带有专有格式的低入门价格,一旦你无法离开,就会变得代价高昂。对策: 事先要求开放标准和数据可移植性。
• 忽视证据衰减。 为一款此后已经变化的产品信赖其上市时期的证据。对策: 在重大更新时重新评价,并监测真实世界的使用情况,配有退役标准。

成熟度模型

检查清单

• 反事实对照已被界定,并已证明被替代的成本确实消失了。
• 所要求的证据依据一个公认的框架与工具的功能和风险相匹配。
• 整条路径已进行成本核算,包括该工具所催生的人力工作。
• 时间跨度足够长,能够捕捉一项缓慢显现的收益,并已说明贴现情况。
• 结果已按年龄、收入、语言、残障状况和网络连接情况分层。
• 非数字路径或辅助数字支持已作为一个明确的预算项目获得资助。
• 数据所有权、被允许的使用方式、知情同意和收益分享已经过谈判和定价。
• 互操作性和数据可移植性是采购条件,而非事后的补充考虑。
• 已为未来版本设定重新评价和退役的触发条件。
• 可及性和便利性方面的收益得到了诚实的赋值,而未被计为健康结果。
• 任何对自适应算法的依赖,均已被标记出来,以接受主题5.3《人工智能卫生经济学》的额外审查。

主要来源

• NICE针对数字健康技术的证据标准框架 — 依据功能和财务风险设定证据期望的领先分层框架。
• NHS数字技术评估标准(DTAC)— 英格兰数字健康工具的临床安全、数据保护、安全性、互操作性和可用性标准。
• World Health Organization — 《数字健康干预措施分类》以及关于强化卫生系统的数字干预措施的世卫组织指南建议 — 一份适用于中低收入系统的国际性参考文件。
• GOV.UK — 《卫生经济学:公共卫生团队指南》— 说明预防投资回报分析中长期滞后问题的实用工具。
• Wikipedia — 参考文献中列出的《卫生经济学》及数字健康相关词条 — 用于概念概览。

参考文献

1. Digital health — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Digital_health
2. eHealth — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/EHealth
3. mHealth — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/MHealth
4. Telehealth — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Telehealth
5. Remote patient monitoring — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Remote_patient_monitoring
6. Digital therapeutics — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Digital_therapeutics
7. Wearable technology — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Wearable_technology
8. Data governance — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Data_governance
9. Network effect — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Network_effect
10. Digital divide — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Digital_divide
11. Digital literacy — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Digital_literacy
12. Opportunity cost — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Opportunity_cost
13. Evidence Standards Framework for digital health technologies — National Institute for Health and Care Excellence (NICE) — https://www.nice.org.uk/corporate/ecd7
14. Digital Technology Assessment Criteria (DTAC) — NHS England — https://transform.england.nhs.uk/key-tools-and-info/digital-technology-assessment-criteria-dtac/
15. Classification of Digital Health Interventions v1.0 — World Health Organization — https://www.who.int/publications/i/item/9789241550505
16. WHO guideline: recommendations on digital interventions for health system strengthening — World Health Organization — https://www.who.int/publications/i/item/9789240020924
17. Health economics: a guide for public health teams — GOV.UK — https://www.gov.uk/guidance/health-economics-a-guide-for-public-health-teams