行业洞见丨Peterson Institute：远程医疗监测的发展现状与未来趋势

医线动态6个月前发布 xinyijishudh123

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行业洞见丨Peterson Institute：远程医疗监测的发展现状与未来趋势

菊梅睿研 CDHC 数字医疗

文本来源：Boom Health

文本加工：菊梅睿研

正文共：3807字

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本报告基于彼得森医疗中心发布的《Evolving Remote Monitoring: An Evidence-Based Approach to Coverage and Payment》，深度解析远程医疗监测在医疗体系中的应用现状与发展路径。通过对传统医疗保险索赔数据、临床效果评估及政策框架的系统分析，揭示远程医疗监测如何在慢性病管理中释放价值。

报告显示，远程医疗监测市场规模已从2019年的680万美元激增至2023年的1.945亿美元，但临床效益与监测时长的错配问题显著——高血压等疾病的最佳监测周期仅6个月，却有22%的服务持续超9个月。行业需构建 “证据导向支付-标准化数据采集-农村覆盖优化” 的三维改革框架，在2025年政策调整关键期前，推动远程医疗从规模扩张向价值驱动转型，以应对慢性病管理需求激增与医疗资源分布不均的双重挑战。

报告要点

（1）市场规模快速扩张，但临床价值待优化：远程医疗监测在医保支付推动下使用率激增，但长期监测的临床效益与成本效益失衡问题凸显。

（2）服务类型与应用场景分化：远程生理监测（RPM）与远程治疗监测（RTM）在慢性病管理中应用差异显著，高血压、糖尿病及肌肉骨骼疾病为主要场景。

（3）支付政策驱动增长，但存在监管漏洞：医保报销政策推动市场规模从2019年的680万美元增至2023年的1.945亿美元，但长期计费缺乏临床证据支撑。

（4）临床效果因疾病而异，短期监测更具价值：高血压监测前6个月效果显著，肌肉骨骼疾病需2-4个月针对性监测，糖尿病监测长期效益有限。

（5）数据收集与农村覆盖不足：当前数据无法明确监测的具体内容与设备类型，农村地区远程医疗渗透率显著低于城市。

技术演进与市场增长：从工具到生态的跨越

远程医疗监测技术通过数字化设备，实现患者生理数据（如血压、血糖）或治疗反馈（如疼痛程度、康复进度）的实时传输，打破了传统医疗的时空限制。以联网的血压袖带为例，患者在家测量的血压数据可直接同步至临床系统，帮助医生动态调整高血压患者的用药方案。

远程医疗监测技术包括远程生理监测（RPM）和远程治疗监测（RTM）。远程生理监测（RPM）聚焦体重、血糖等客观生理指标，患者的身体数据（如体重、血糖或血压测量值）会被发送给临床医生进行审查和采取行动；远程治疗监测聚焦患者自我报告的疼痛、活动量等主观数据中，并共享给医疗服务提供者，由其监控。

2023年传统医疗保险，按初级诊断类型划分的RPM和RTM

2019-2023年，传统医疗保险在RPM的支出从680万美元飙升至1.945亿美元，五年间增长超 28 倍。推动这一增长的核心动力来自医保支付政策：自2019年起，美国医疗保险（Medicare）开始为RPM的设备供应、患者教育及数据管理三类服务提供报销，且允许无限期计费。与此同时，远程治疗监测（RTM）在2022年纳入医保后，2023年支出已达1040万美元，其中59%的应用集中于肌肉骨骼疾病的康复监测。

2019-2023年传统医疗保险的RPM支出

按付款人（Traditional Medicare、Medicare Advantage 和 Medicaid）划分的RPM用户增长情况

此外，随着患者使用远程监测的时间越来越长，长期远程生理监测（RPM）周期（连续持续超过9个月的周期）的比例也在增加。在传统医疗保险计划中，长期远程生理监测周期的比例从2019年的4%上升到2023年的22%。使用RPM超过一个月的患者中，最常见的主要诊断是高血压（57%，平均持续6.6个月），其次是糖尿病（13%，平均持续4.9个月），然后是睡眠 – 觉醒障碍（6%，平均持续3.1个月）。

2019-2023年传统医疗保险远程生理监测（RPM）疗程时长分布情况

远程治疗监测（RTM）比远程生理监测（RPM）更为新兴。2022年针对肌肉骨骼和呼吸系统疾病推出，2023年用于认知行为疗法。远程治疗监测的使用率非常低：2023年不到0.2%的传统医疗保险受益人（约52500人）接受了RTM服务。使用时长相对较短，平均持续时间为2.1个月，74%的远程治疗监测使用在前3个月内结束。在医疗补助计划（Medicaid）中，2022年约有2600名受益人使用了远程治疗监测服务，平均疗程为1.4个月。RTM疗程的平均时长与临床证据更为相符，临床证据支持针对肌肉骨骼疾病患者在进行有针对性的物理治疗时，采用2至4个月的较短疗程。

从2022年到2023年，传统医疗保险中RTM的支出从220万美元增至1040万美元。有趣的是，约46%的RTM服务由医疗服务助理提供，并以较低的费率报销。由医疗服务助理提供远程治疗管理服务时，其平均时长较短，为1.1个月，而治疗师提供服务的平均时长为2.8个月（平均计费金额分别为64美元和156美元）。

研究还发现，RTM的使用在年龄较大、医疗情况更复杂的受益人群体中最为普遍；城市地区的使用频率略高于农村地区。然而，与RPM不同的是，白人患者和女性更常使用RTM。

临床价值图谱：哪些疾病最适合远程监测？

（1）高血压：短期监测的标杆场景

高血压管理是远程生理监测（RPM）的 “黄金应用”。临床数据表明，整合虚拟护理团队的 RPM 方案可在3个月内使患者收缩压平均降低7.1mmHg，显著优于常规护理。其核心价值在于“主动干预期”的精准管理：当患者调整用药时，RPM可实时追踪血压波动，帮助医生快速优化治疗方案。但证据显示，当血压稳定后，持续监测的临床效益明显下降——这意味着6个月的监测周期已足够覆盖“药物调整-病情稳定”的完整周期。

（2）肌肉骨骼疾病：RTM 的精准适配

对于腰痛、关节炎等肌肉骨骼疾病，远程治疗监测（RTM）通过追踪患者的居家锻炼进度与疼痛反馈，可使康复效果提升30%以上。典型模式为：在2-4个月的物理治疗周期内，患者通过APP上传锻炼视频或疼痛评分，治疗师据此调整方案。数据显示，59%的RTM服务用于此类疾病，平均监测时长1.7个月，与临床指南推荐的短期干预原则高度吻合。

（3）糖尿病：效益争议与精准定位

相比之下，远程生理监测（RPM）在糖尿病管理中的价值存在分歧。研究表明，非连续性RPM仅能使 HbA1c（血糖控制指标）出现小幅短期下降，且6个月后效益明显衰减。但细分场景中，新启用胰岛素治疗或HbA1c基线较高的患者仍能从RPM中获益——这提示未来需针对“高风险人群+关键治疗节点”设计监测方案，而非普惠式覆盖。

行业痛点：支付监管、数据缺口与普惠挑战

（1）当前远程医疗监测的高速增长与医保支付政策紧密绑定，但政策设计存在两大矛盾：

“一刀切”报销与临床差异的冲突：无论疾病类型或监测周期，RPM与RTM均采用统一报销率。例如，高血压与睡眠障碍的RPM服务报销标准相同，忽视了前者6个月、后者3个月的最佳监测时长差异。

永久计费与临床需求的脱节：医保政策允许医生为慢性病患者无限期计费，即使病情已稳定。2023年数据显示，22%的RPM监测周期超过9个月，其中高血压患者平均监测6.6个月，远超临床必要的主动管理期。

目前的支付机制催生出市场乱象，少数医疗机构通过延长监测周期获取更高收入，2024年政府报告已指出RPM存在“欺诈与滥用”风险，且数据收集中无法明确监测的具体指标与设备类型。与此同时，商业保险公司虽跟随医保政策，但覆盖范围更严格，部分付费方仅对高血压、糖尿病等“高证据强度”疾病提供报销。

（2）数据收集：标准化与透明度缺失

尽管远程医疗监测产生海量数据，但当前计费系统无法回答三个基本问题：患者究竟在监测哪些指标（如血压还是血糖）？使用的设备是否经过FDA认证？监测服务由哪类医生主导？2023年传统医疗保险中，仅57%的RPM服务明确标注高血压为主要诊断，其余43%的疾病分类模糊。这种数据缺口导致支付方难以评估服务价值，也阻碍了行业研究的开展。

（3）农村覆盖：数字鸿沟下的服务洼地

地理差异成为远程医疗监测普及的重要障碍。数据显示，农村地区医疗保险受益人使用RPM的比例比城市低 23%，RTM使用率差距更达31%。深层原因包括：农村地区医疗资源匮乏，缺乏能够部署远程监测的基层医疗机构；部分全国性数字医疗公司因农村地区报销费率（按地理成本调整）较低而减少投入。这与农村人口更高的慢性病患病率（如高血压、糖尿病）形成尖锐矛盾。

未来方向：基于证据的政策重构

（1）支付改革：从“时间付费”到“价值付费”

建立“疾病特异性监测周期”：例如高血压监测限6个月，肌肉骨骼疾病限4个月，到期后需重新评估医疗必要性方可延续。同时，报销率应与临床效果挂钩——对高血压等证据充分的疾病维持现有费率，对糖尿病等效益有限的场景降低支付标准。这种“精准支付”模式已在部分商业保险中试点，如针对高血压RPM设置“血压达标率”考核指标，达标后可获得额外奖励。

（2）技术赋能：标准化工具与数据基建

推动远程医疗监测的可持续发展，需建立两大基础设施：

统一数据采集标准：要求所有监测服务在计费时明确“监测指标（如收缩压）、设备类型（如臂式血压计）、疾病诊断（如ICD-10编码）”三项核心信息。

农村专项支持：通过医保支付倾斜（如提高农村地区报销比例）或政策强制（如要求数字医疗公司在农村部署服务），填补城乡数字鸿沟。例如，CMS可将远程医疗监测的地理调价系数与农村人口占比挂钩，激励企业下沉。

展望未来，远程医疗监测需在规范中寻找增长新动能。虽然其价值已被临床实践初步验证，但大规模应用仍需跨过 “支付-临床-数据” 的协同门槛。对数字医疗行业而言，未来的竞争将不仅限于技术创新，更在于对疾病路径的深刻理解——例如，为高血压患者设计“3个月密集监测+ 3个月维持监测”的分段方案，或为肌肉骨骼疾病开发融合RTM的“居家康复-门诊复评”闭环流程。随着政策向“证据导向”转型，那些能精准匹配临床需求、填补农村服务空白、并建立数据透明体系的企业，将在这场医疗数字化浪潮中占据先机。