醫療中的納許均衡

閱讀時間約 5 分鐘
一開始充滿熱情,但最後認清了現實
醫學院畢業時院長會帶學生進行授袍儀式,我們一起宣讀醫師誓詞,院長親手為學生穿上一件白袍,勉勵學生要成為一個視病猶親,認真負責的好醫師。還記得當初眼淚在眼眶裡拚命打轉,心裡暗自發誓以後一定要救死扶傷,當個跟黑傑克一樣強大的醫師......。
事情在第一年住院醫師開始變了樣。繁重的工作開始成為生活的全部,永遠都有接不完的新病人和待寫病歷,越來越晚下班成了常態。醫院裡各種不成文的規定、做不完的書面報告和每年都要應付的各式評鑑,讓我對醫療現場深感無力。
但我依然對"當個好醫師"這個理想懷著憧憬,認為這些都只是過程而已。心想只要當上主治醫師之後,就有能力可以改變令人不滿的現狀。
但是我錯了,主治醫師要面對的,是住院醫師看不到的,更加奇妙的醫療現狀。
舉例來說,台灣有個住院支付制度叫DRG診斷關聯群(Diagnosis Related Group)用診斷把病人分類,然後來進行各項評比,進而得出健保該付給醫師多少錢。簡而言之,如果今天你到醫院開盲腸炎住了5天,但是全國的平均住院天數為4天,那病人多住的那一天健保可能就不會給付。再則病人如果因為發生了不預期的併發症,導致住院天數變成10天,那接下來醫院要吸收的部分就更多了。
但是每個病人病況不同,用這種分類給付的方式真的公平嗎?
如果你覺得不公平,接下來的事可能會刷新你的三觀。

我知道你說的都對,但是我做不到。
2022年新冠肺炎肆虐台灣,本來以為不會發生的大規模疫情,重擊了台灣的醫療。我所服務的區域醫院急診每天人滿為患,確診者和其他未感染病人的分流越來越困難。在急診室等床的一般病人,潛在的感染機率越來越高。我跟急診室主任反映了這件事,希望可以加強感染控制的部分。急診室內的一般病床是否可以不要收治確診者。
他聽完之後淡淡地說了一句:"我知道你說的都對,但是我做不到"。

一個禮拜後我確診了。當時我認為是感染控制沒做好,導致我染疫。氣頭之下甚至萌生離職的念頭。
前面的這二個例子對當時的我來說,覺得根本不合常理。
直到最近看了萬維綱先生的"高手賽局",我開始有了不一樣的想法。

賽局理論假設你和對手都是理性的人,在一定的規則下競爭,而且明確的知道彼此想要的東西。

二個醫療情境,其實就是二個不同的"賽局"。
在第一個賽局中,健保局使用了DRG診斷關聯群的給付制度這樣的給付方式。這個策略的優點是,可以讓醫療院所使用相對合理價格的醫材或人力,來治療大部分的病患。缺點就是對於少數有多重慢性病,和容易發生不預期併發症的病人不利。醫療院所有時需要硬吃下一些額外的醫療費用,治療這些病人的意願就會降低。長久下來可能會造成少數真正需要治療的病人,陷入不停的轉診或無效醫療的泥沼中。
整體來說,雖然這不是個"最理想"的方式,卻是各方目前勉強能接受的方式。醫療院所如果因為健保使用DRG而退出健保做自費,在價格上無法和其他院所競爭。短期之內就會有經營上的困難。就健保局來說,控制醫療成本防止健保太快崩潰,當然樂所見聞。病人看似是賽局內最不利的一方,但也因為健保醫院雙方達成共識得以繼續享受便宜的健保。至於醫師的個人感受?那是非理性的範圍了。

一個現象能長久存在,沒有一方願意"單方面"的改變策略,我們都認了這個局面,這就是一個"均衡"的局面。
在賽局理論裡,這稱為"納許均衡"(Nash Equilibrium)。
均衡的局面不見得是最理想的,但一定是各方可以接受且長久存在的。

納許均衡也可以在第二個賽局裡見到。
因為新冠肺炎的病人太多,如果要嚴格執行隔離政策,那留觀的確診者必須要待在負壓隔離艙內。照顧他們的醫護人員要穿上熱到爆的兔寶寶裝(連身隔離衣)。先不論負壓隔離艙只有三個,護理人力短缺和長時間著裝的不適都讓理想中的病人分流變得不切實際。因為現實中的資源是有限的,我們不得不做出讓步。
最理想的狀態,不一定是最穩定的。
如果照我的方式來,護理人員將無法長久負荷,或是很多確診者將沒辦法及時接受治療。那對當時的情勢來說並不樂見。當然這樣做可能會增加一般病人感染的風險,但我們也只能從其他感控的部分改善。
當然讀到這裡,你可能會覺得我們每天都在妥協。但是賽局理論告訴我們的不只如此。我們要學著讀懂每個賽局,了解造成目前局面的背後原因。懂得這些,我們才有辦法理性的看待每個變項,進而改寫遊戲規則,逆轉對自己不利的局。
寫到這裡,我反省了自己過往的心態。過去我沒辦法冷靜地看這些事,讓自己陷入對賽局毫無幫助的負面情緒中。接觸賽局理論對我最大的幫助,是可以冷靜的分析局勢,不再怨天尤人。雖然暫時無法改善整個醫療環境,但我可以改變自己的策略,讓自己跳脫這個局或是改善在局中的狀態。
下一篇我會討論"自費醫療的未來",試著從不同的觀點來建立自身的優勢策略。







































































































































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