從嘗試中學習醫療服務創新
上一篇介紹過Blockbuster和Netflix的故事。
發展到今天，曾經擁有9000多間分店的Blockbuster，僅剩最後一間位於美國俄勒岡州的門市，而Netflix卻計劃在2025年於美國開第一間實體店。Blockbuster跟Netflix的更替並不純然因為科技變化，當中對公共醫療服務創新不無啟發。
Blockbuster和Netflix的成功，可以歸納成3個主要因素：（一）針對當刻營運模式的痛點、（二）由顧客心理出發，以及（三）改變原有市場習慣。
隨着人口增加並持續老齡化，醫療科技發展讓醫療成本上漲，以往不治之症逐漸變成慢性疾病，以至社會大眾對醫療期望不斷提升等，加上近年經歷人才流失、經濟發展不確定性等問題，都構成醫療服務持續發展的挑戰。同時間，公共醫療服務畢竟有各樣資源限制，包括人力、物力、空間、設施、以至時間等，我們不可能無限量地提供最巨細無遺的服務。即使私人企業，也要顧及成本和顧客承受能力等。以前已經討論過不同公營醫療持續發展和挽留人才的策略，在此不贅。
要知道策略是否有效，必須要有一些能夠反映成效的指標，就如「棉花糖挑戰」中棉花糖的高度。對企業而言，最簡單又最直接的指標，莫過於業績報告；然而，對於公共醫療服務，雖然亦有關鍵績效指標、病人就診數字、醫療服務成本等數據作參考，但由於數據受太多不同內外因素影響，要分析出真正的痛點所在其實不容易。始終，冰冷數字背後，醫療服務最重要還是人。
所以，最能洞悉痛點的，往往仍是受眾本身，包括病人和醫護同事。有時，我們可能在很短時間看了很多病人，不過，對病人來說只像流水作業，醫護同事感受更不用說；相反，有時我們救不了垂危的病人，家屬反而非常感激醫護人員的不懈努力。就如設計思維的其中一個重點──以人為本，提升病人和醫療同事的「幸福感」，其重要性可能不比「追業績」為低。
改變習慣
在此再分享另一個故事：有一個外國人去到一個小鎮，見小鎮裏面沒飯店，便開了一間，飯店生意很好，人流也開始多了。第二個外國人去到，見飯店生意好，認為人們吃完飯後會喜歡有點娛樂兼且喝兩杯，於是開了間酒吧，酒吧同樣客似雲來。之後又有第三個外國人去到小鎮，覺得既然多人來小鎮吃喝，旅客們應該需要有地方住宿，就開了間旅館，旅館亦變得一房難求。輪到第四個外國人去到小鎮，見到旅館晚晚爆滿，便想到來住宿的人自然要購買生活用品，所以又開了超級市場，同樣門庭若市。如是者，整個小鎮繁華富裕起來，可見預知並解決顧客需求是成功竅門。
現實中，當見到第一間飯店成功時，可能更多人的想法是：開飯店「有得做」，於是會趕快開第二間飯店。當見到第二間飯店生意也不錯，便會有人開第三間、第四間……都是飯店。或許他們會想辦法讓自己的飯店與別不同，亦有機會出現百家爭鳴的風光，但相比起前面故事的良性協同效應，一窩蜂式「跟風」的做法，始終離不開彼此間惡性競爭，或者終有天市場飽和的風險。要知道社會和科技變化其實是正常不過的事，莫說尋找最好方法在於不斷嘗試，即使以往行得通的方法，也不可能永世受用。
容許錯誤
要能改變習慣是最艱難卻又最重要的一步。其實Blockbuster和Netflix同樣因開始業務時敢於創新而成功，可是，Netflix之所以能夠取代Blockbuster，在某程度上正正由於Blockbuster在成功後就不敢再改變。所以，能否因應當前變化，看準現行模式的風險和痛處，並持續進行改善，才是關鍵。
筆者在〈從遊戲中學習醫療服務創新〉（刊於2023年10月11日）亦提出過，當某新想法到達某個可行階段的時候，便可以用簡單的prototype來作嘗試，不需要等待「完美」出現才「去馬」。傳統醫療訓練一向不容許我們有太多錯誤空間，然而，若果完全不容許失敗，很大機會停滯不前。
我們需要在嘗試過程中，洞悉錯誤和失敗發生的可能，有機制處理萬一出現的錯誤或失敗，這樣才能以病人安全為大前提下，不至於抹殺大家突破創新的動力。
容許錯誤的另一個重要作用，乃更容易吸納同事的參與，也有助挽留人才，尤其在發展科技創新方面。先要有完善管治架構和硬件配合，管治架構讓創新發展更具系統性和認受性，硬件包括網絡鋪設、伺服器、平板電腦等配置。智慧在民間，之後便需要有平台集合一些有心同事，容許他們先天馬行空、放膽嘗試，再不斷透過分享和改進，從而創造出不同的新意念或流程模式，以達至紓緩痛點的效果。而這些「初創成果」便要經過之前提及的管治架構和硬件配合，有序整合再擴展至合適範疇、落到實處。要強調在提高病人服務質素之餘，也要以能減省同事工作量為重要考量，因為這樣才能確保其發展得以持續。
誠然，以上所述的醫療服務創新只是區區從前線醫療角度出發，至於宏觀如何改善整體香港的公營醫療服務，或者涉及更高層次的創新策略，但可能同樣在於針對痛點、以人為本，甚至改變習慣三大因素，而當中改變習慣，尤其各方對醫療應用的習慣就更是如履薄冰。不過，正如筆者一再強調，醫療服務創新並非一個純線性的一次性改善，而是一個不斷重複優化的循環過程。
撰文 : 天峯醫生
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