6月24日，2024行为科学与政策干预学术研讨会The Behavioral Science in Action （BeSA） Conference 2024 在北京大学光华管理学院顺利举行。会议由北京大学行为科学与政策干预研究中心和光华管理学院行为科学和政策干预交叉创新团队共同主办，以“推进健康干预”为主题，重点探索行为科学与健康领域的交集，吸引了近百位领域内的国内外学者、行业专家及高校博士生参与其中，共同探讨并推动行为科学在政策干预中的应用和发展。
本次研讨会分为上、下午两场，上午场为“健康决策的行为研究”主题的相关学术论文分享；下午场以“医疗产业和行为干预”为主题，邀请医疗界和业界嘉宾进行报告及沙龙讨论。会议以线上与线下同步进行的方式举行，内容包含3场主旨演讲、6场会议报告、会议总结及产学研讨论沙龙四个部分。
加州大学圣地亚哥分校雷迪商学院爱泼斯坦/阿特金森管理领导力主席、经济与战略教授Uri Gneezy，北京大学博雅特聘教授、北大国发院经济学教授易君健，北京大学健康医疗大数据国家研究院副院长、北京大学第一医院肾内科主任医师、全球健康发展研究院双聘教授张路霞，爱康国宾集团资深副总裁、华北大区总经理刘华，百度HCG智慧医疗部智慧医疗AI产品负责人杨青，清华大学经管学院经济系长聘副教授刘潇等嘉宾受邀出席演讲。来自伦敦大学皇家霍洛威学院副教授Abu Siddique、北京大学第三医院医院管理研究室助理研究员王旖旆，鹿特丹伊拉斯姆斯大学健康政策与管理研究院博士研究生张丽颖、武汉大学经济与管理学院副教授薛莲的四篇主题相关优秀论文获选，并分别在会议上作出报告。北京大学光华管理学院应用经济学系主任、北京大学行为科学与政策干预研究中心主任孟涓涓教授带领研究中心团队成员盖嘉、高彧、Lukas Hensel等三位光华管理学院青年教授共同参与了本次会议。
开幕式
孟涓涓教授主持了开幕式，并为大会致欢迎辞。她首先强调了强调跨学科合作在推动健康领域的创新思维，加速行为科学在实际政策和行业实践中的应用的重要意义。作为北大光华首届行为科学与政策干预研讨会，希望能够汇聚来自经济、金融、市场营销、管理科学等多个学科领域的行为科学家与产业界的管理者、行业专家共同探讨学术研究与实际应用的结合潜力，实现学术研究成果向实际应用的有效转化。
她表示，围绕“推进健康干预”这一主题展开的讨论，将有助于突出健康在提升整体幸福感及推动社会和谐发展中的核心地位，并倡导数字技术与行为科学相结合的创新策略，以激励更健康的生活方式，同时提高健康政策和计划的实施效果。
主旨演讲
主旨演讲1:Open Questions on Behavioral Health Economics
演讲嘉宾：Uri Gneezy, 加州大学圣地亚哥分校雷迪管理学院
Gneezy教授的报告涉及了14个重要的研究论题，其中几个重要论题在会上得到了详尽阐述。
首先，Gneezy教授探讨了基于信念的效用对医疗决策行为的影响。他指出，当信念纳入效用函数后，人们可能会产生一厢情愿的想法，这会致使人们忽视疾病的症状；同时人们可能会出现信息规避的现象，即不愿意去获取有关疾病的信息。这些现象相互影响，彼此强化，因此在设计医疗方案和政策时需要充分考虑这些因素。
其次，Gneezy教授对临终规划这一主题进行了深入探讨。他对比了中国、美国和新加坡在这个问题上的差异，并指出这些差异可能存在文化、家庭、情感等方面的缘由。他强调，了解不同文化背景下人们对临终规划的态度和需求，对于制定相关政策和提供相关服务具有重要意义。
他进而就器官捐献这一主题进行了论述。他分享了英国的一项通过改变默认选项实施的助推政策，并分析了助推政策在该情形下没有提升器官捐献数量的原因。他还进一步探讨了助推政策在更广泛情形下的有效性问题。
此外，Gneezy教授还针对习惯的养成和生活方式这一主题进行了分享。他详细论述了如何通过设计激励机制去推动人们好习惯的养成和坏习惯的改正。他分享了在这一主题下自己开展的两项研究，发现金钱激励能够促进人们养成运动习惯，并且这样的习惯养成即便在金钱激励消失以后依然会存在。更进一步来说，他发现激励学生养成运动习惯能够提高他们的学业表现。
最后，Gneezy教授对人们对医疗体系的信任问题进行了简单介绍。他强调，建立和维护公众对医疗体系的信任是实现有效医疗服务的关键因素之一。Gneezy教授的报告为行为健康经济学领域的研究提供了多重的视角与方法，对于推动该领域的研究与发展具有重要意义。
主旨演讲2:How You Pay Drives What You Choose: Health Savings Accounts versus Cash in Health Insurance Plan
演讲嘉宾：易君健，北京大学国家发展研究院
易君健教授在会上分享了关于健康储蓄账户与现金支付在健康保险计划中影响的研究。该研究通过分析新加坡的医疗系统和MediSave计划，探讨了支付方式如何影响个体对不同保险产品的选择，以及这种选择的一致性如何对个人和市场产生影响。
医疗储蓄账户作为一种政策工具，旨在鼓励人们为未来的医疗费用进行储蓄。易教授的研究结合了心理账户理论与健康保险领域的文献，深入分析了资金来源对健康保险方案选择的影响。研究指出，个体在选择健康保险方案时，相比于自费支出，更加看重保险费支出，这与经济学中的资金可替代性原则相悖。引入Richard Thaler的心理账户理论后，他进而探讨了这种行为偏差在健康保险决策中的体现。
通过利用新加坡MediSave计划的年龄限制变化，研究采用了断点回归和双重差分方法来分析保费支付方式对保险选择的影响。易教授发现，当个人年满50岁时，首次被要求使用现金支付部分保费，他们倾向于选择覆盖范围较小、保费较低的保险计划。进一步的分析显示，使用MediSave账户支付保费时，个人对保费的敏感度显著降低；而以现金支付时，敏感度则显著提高。这一发现表明，使用专门的储蓄账户支付健康保险费用能够促进更一致的保险选择，提高福利，减少市场中的逆向选择等有效私人保险市场的重要障碍。
易君健教授的研究不仅为理解个体在健康保险选择中的行为提供了新的视角，也为政策制定者在设计医疗融资机制时提供了重要的参考。通过优化支付方式，可以有效地引导个体做出更有利于自身健康保障的选择，同时也为整个医疗市场的稳定和发展贡献力量。
主旨演讲3:中国慢性肾脏病管理的挑战与思考
演讲嘉宾：张路霞，北京大学健康医疗大数据国家研究院副院长
张路霞教授分享了她对中国慢性肾脏病（CKD）管理现状的深入分析及对策建议。张教授指出，自2002年国际范围内首次明确定义CKD以来，这一领域已成为全球研究的焦点。中国作为人口大国，其CKD的管理问题尤为突出，亟需全社会的关注与合作。
据2012年发布的全国范围调查数据显示，中国成年人群中CKD的发病率大约为10.8%，其中85%的患者处于肾功能正常、可防可治的早期阶段。张教授强调，高血压和糖尿病已经成为导致中国CKD患者增多的主要原因。针对这一问题，她的团队提出了分阶段管理和综合防控的策略，并呼吁加强对早期患者的管理应纳入基本公共卫生服务。
尽管国内外对肾脏疾病的健康教育有所普及，但不同地区医疗资源的差异以及公众对肾脏病特点和诊断认识的不足，造成了管理上的难题。张路霞教授提出，“建立疾病监测体系是解决这些问题的第一步，也是至关重要的一步“。张路霞教授团队采用多源大数据驱动的方法，基于多个全国性、地区性大型数据库，发布了系列中国肾脏疾病年度科学报告，内容涵盖了疾病特征、并发症、治疗情况、费用及管理的多个方面，为肾脏病管理提供了重要的基础数据。她表明，在提升公众对肾脏病认识的过程中，数字化工具发挥了关键作用。例如引入自主知识产权的尿液智能检测分析套件，使得居家场景即可进行包括尿微量白蛋白在内的多项检测，既提高了筛查的准确性、同时提升了效率；此外，她的团队也在探讨将行为科学引入肾脏病管理中。
最后，张路霞教授讨论了气候环境变化对肾脏健康可能产生的影响，并表达了对跨学科、跨领域合作的期待。她相信，通过多方合作与创新技术的运用，能够更有效地应对中国慢性肾脏病的挑战。
会议报告
01
会议报告 1:Forced Displacement, Mental Health, and Child Development: Evidence from the Rohingya Refugees
报告嘉宾：Abu Siddique，伦敦大学皇家霍洛威学院
在孟加拉国针对罗兴亚难民的一系列心理社会干预措施显著提升了难民母亲的心理健康，并促进了两岁以下儿童的发展。由Abu Siddique教授组织的这项研究，通过与“孟加拉复兴援助委员会”合作，对3500对罗兴亚难民母子进行了为期44周的随机对照实验。实验结果显示，心理创伤和抑郁程度在参与母亲中显著下降，同时她们的孩子在沟通能力、运动表现和问题解决能力上都有显著提高。
罗兴亚难民群体因长期流离失所而面临诸多心理健康挑战，特别是母亲的心理健康状况直接影响到子女的成长和发展。该研究采用的干预方案包括对母亲进行心理教育和育儿支持，以及与孩子共同参与的游戏活动。研究进一步发现，干预对于经历过严重暴力冲突、在难民营中遭受较多虐待的母亲特别有效。年龄较大的儿童在各项技能发展和身体发育方面受益最多。这一结果不仅显示了干预的广泛有效性，也指出了特定群体的需求。从成本效益角度看，每对母子的干预费用约为45美元，目前在孟加拉国的难民营中已开始推广，约1.7万个母子从中受益。此项目不仅成本效益高，而且易于推广，为政策制定者提供了有效支持难民儿童及其主要照顾者健康和福祉的解决方案。
此项研究不仅为罗兴亚难民提供了希望，也为全球难民援助提供了新的视角和方法。在全球难民问题日益严峻的今天，此类干预措施的成功实施为我们如何更有效地进行人道援助提供了重要的思考和借鉴。
02
会议报告 2:Telemedicine: Angel or Devil? Exploring the Impact of Accessibility on Healthcare Resource Utilization
报告嘉宾：王旖旆，北京大学第三医院医院管理研究室
近年来，随着互联网技术的普及和发展，互联网诊疗逐渐成为传统医疗领域的重要补充。北京大学第三医院医院管理研究室的助理研究员王旖旆基于北京大学第三医院2012-2023年间被诊断为身材矮小患者的就诊数据，探讨了互联网诊疗的可及性对医疗资源利用的影响。
研究基于实证数据，将患者分为两组：控制组和实验组。控制组患者仅进行当面问诊，而实验组患者采用传统面诊混合互联网诊疗的新型诊疗模式。研究者利用广义倾向性匹配得分的方法对两组患者的人口学等变量进行匹配，以确保结果的准确性。结果发现，互联网诊疗显著提高了身材矮小患者的治疗效果；在就医行为方面，互联网诊疗并没有导致患者就诊频次增加，只是让就诊频率回归到了正常水平，表明互联网诊疗并不会过度刺激患者就医需求，而是更加合理地分配了医疗资源。在综合考虑医生的医疗成本、劳动力成本以及患者的机会成本和交通成本后，研究者发现互联网诊疗的引入也并未导致次均费用的上涨。
该研究不仅为医疗政策制定者提供了宝贵的数据支持，也为其他医疗机构提供了实施互联网诊疗的参考模式。面对日益增长的医疗服务需求，互联网诊疗显示出其在提高医疗服务质量和效率方面的巨大潜力。
03
会议报告 3:Advise Others before Making Your Own Food Choice: An Experimental Investigation
报告嘉宾：张丽颖，鹿特丹伊拉斯姆斯大学健康政策与管理研究院
随着不健康的饮食习惯日益普遍，全球肥胖率及其相关疾病的患病率持续攀升，如何有效引导人们作出更健康的饮食选择成为了公共卫生领域的一大挑战。传统的干预措施多聚焦于用金钱激励或者提供营养信息从而增强个人意志力，然而效果往往有限或者成本效益太低。张丽颖的研究则从心理学和行为经济学的角度出发，探索了社会互动在饮食决策中的作用。
基于解释水平理论中的社会距离，研究假设在考虑自己的饮食之前为他人提供建议，能够促使个体更倾向于选择健康食品。为了验证这一假设，研究设计了一个随机分组实验：控制组的参与者直接为自己选择零食，然后思考对他人作出的零食建议；而实验组的参与者则是先考虑给其他人的零食建议，随后才为自己选择。结果显示，实验组中选择健康零食的比例比控制组高出17.2%。这一差异表明，通过简单的社会互动介入，即让人们在为自己选择食物之前考虑对他人的建议，可以有效提升他们选择健康食品的概率。此外，这种干预手段在女性群体中的效果比男性更为显著。
此项研究不仅为理解个体饮食决策提供了新的理论依据，也指出了通过改变社会互动模式来影响饮食选择的可能途径。尽管研究存在一定的局限性，如需进一步探讨不同文化背景和社会环境下的适用性，但它为未来在公共健康推广方面的实践提供了有益的启示。
04
会议报告 4:Overcoming Medical Overuse with AI Assistance: An Experimental Investigation
报告嘉宾：薛 莲，武汉大学经济与管理学院
过度诊治一直是医疗行业面临的严峻问题，它不仅消耗了大量的医疗资源，还可能对患者的健康造成不良影响。在美国等高收入国家，这一问题已经引起了广泛关注；而在中低收入国家，随着医疗条件的改善，过度诊治的现象也在逐渐增多。薛莲教授的研究团队通过对过度诊治成因的深入分析，提出了一种新型的实验方法——医疗处方法（The Medical Prescriptions Task），旨在通过匿名且无害的方式推广使用，以期减少不必要的医疗救治。同时，研究者提出用AI辅助的决策过程来减少过度诊治，并为AI在医疗领域的应用提供了实验证据。
研究团队采用2x3因子设计，在一家药学院的学生中进行了随机实地试验。学生们被随机分配到三种不同的报酬机制下：固定报酬、按服务收费和按质量收费。在试验过程中，一部分学生独立开出处方，另一部分则在AI助手的辅助下进行。结果显示，AI的介入显著降低了药学院学生过度诊治的倾向，降幅达到了37%，尤其是在按质量收费的组别中效果最为显著。此外，AI的使用还降低了诊断错误率，提高了诊断的准确性，这一效应同样在按质量收费的组别中表现最为突出。
薛莲教授的研究不仅为AI在医疗领域的应用提供了实验证据，也为解决过度诊治问题提供了新的思路。研究表明，AI辅助决策与按质量收费的薪酬体系相结合，能够在数量上将过度诊疗降低62%，在质量上提升诊疗准确性，而不会增加过度诊疗的风险。这一发现展现了AI技术在提升医疗服务质量、降低成本方面的重要作用。随着相关研究的深入和技术的成熟，预计AI将在未来的医疗实践中扮演更加关键的角色。
05
会议报告 5:2024爱康集团北京城市人群健康报告发布
报告嘉宾：刘 华，爱康国宾集团资深副总裁、华北大区总经理
爱康国宾集团资深副总裁、华北大区总经理刘华，在会上发布了爱康集团《2024版北京市体检人群抽样健康报告》。该报告由北京大学中国卫生经济研究中心提供学术支持，针对爱康集团旗下北京体检中心的体检人群的性别和年龄分布、癌症随访统计分析、各项体检异常结果检出率总体分布等9个统计分析维度，以及心血管类体检异常结果、代谢和内分泌类体检异常结果等22项体检异常结果进行统计，对北京市体检人群健康现状进行了系统盘点。
报告显示，参与体检的人群中，男女性别比例接近。爱康已随访到1,698人确诊癌症，即报告中北京市体检人群的癌症检出率至少为1.04‰，同时针对体检异常结果，爱康做了详细的数据统计，其中骨量减少/骨质疏松检出率高达54.30%，体重指数增高、甲状腺结节、脂肪肝、颈动脉异常和总胆固醇增高的检出率均超过30%。报告不仅强调了早期筛查、定期体检的重要性，同时可以看到爱康也正在不断通过人工智能、基因检测和大数据等“黑科技”，赋能传统体检，拓宽健康管理服务边界。
此次健康报告的发布，不仅为北京城市居民提供了一份详尽的健康指南，也为政策制定者和社会服务机构提供了宝贵的数据支持，以便更好地规划和实施公共卫生策略。
06
会议报告 6:医疗大模型应用探索及服务实践
报告嘉宾：杨 青，百度HCG智慧医疗部智慧医疗AI产品负责人
百度HGG智慧医疗部的智慧医疗AI产品负责人杨青详细阐述了百度HCG智慧医疗在医疗大模型应用和服务实践方面的最新进展。杨青指出，随着人工智能技术的进步，尤其是大模型技术的深入应用，医疗系统在疾病诊断、治疗以及患者服务等多个方面都取得了显著提升。百度通过整合医学专业知识与海量医疗数据，成功推出了医疗大模型。该模型不仅优化了健康搜索服务，解决了信息分散的问题，还开发了AI智慧门诊系统，实现了患者与医生之间的精准匹配，极大地提升了就医流程的便捷性和医疗资源的使用效率。
在具体应用中，医疗大模型展现了强大的数据处理能力。不但能够快速分析并处理大量的医疗信息，为医生提供决策支持，同时帮助患者更好地了解自己的健康状况。此外，AI技术的应用也使得复杂的医学知识变得更加易于公众理解，有效促进了医学知识的普及。据杨青介绍，百度HCG智慧医疗目前正专注于两大核心工作：一是利用权威医学内容进行知识图谱的构建，以加强基础医学知识的体系化；二是对医学数据进行深度处理和清洗，旨在提高数据分析的效率和准确性。这一系列的探索和服务实践，展现了AI大模型在医疗领域的巨大潜力。杨青表示，随着技术的不断进步和应用的深入，预期百度医疗大模型将为医疗行业带来更多创新和变革，进一步提升医疗服务的智能化水平，造福广大患者。
会议总结
行为经济学在医疗健康决策中的应用
总结嘉宾：孟涓涓，北京大学光华管理学院应用经济学系主任、北京大学行为科学与政策干预研究中心主任
孟涓涓教授在总结报告中对与会的专家学者表示了诚挚的感谢，并明确指出本次会议的核心目的：深入探究政策实施过程中由个体行为引起的“最后一公里”难题，并寻求有效解决途径。她强调，行为经济学在理解和优化心理医疗行为中发挥着至关重要的作用。它旨在揭示背后的心理动因，进而提供低成本干预措施以改善健康医疗决策。通过AB测试评估政策效果，该学科专注于分析非理性行为模式，如损失厌恶、当下偏误、社会性偏好和错误推断等，并采用助推手段，即非强制性且成本低廉的方式，引导人们的行为改变。孟教授进一步介绍了行为经济学的基本概念，并通过案例分享展示了其研究成果。在她的研究中，约10%的样本显示出信息回避倾向，特别是在高风险人群中，拒绝获取相关信息的概率显著增高。这一发现对于理解公众在健康医疗决策中的心理状态具有重要意义。
孟教授最后总结道，将行为科学洞察与个体大数据相结合，能够为解析人们的健康医疗行为提供一种跨学科的视角。此外，行为政策的设计以及助推方法的应用，能够在传统的激励手段之外，以较低成本激励人们积极调整其健康医疗行为，从而为医疗处理和相关政策提供更丰富的工具箱。
产学研讨论沙龙
在最后的产学研讨论沙龙中，专家学者们共同探讨了医疗决策中存在的非理性行为问题及其对业务的影响，同时针对数字医疗技术在优化健康相关决策中的应用前景进行了深入讨论。张路霞教授指出，从非理性行为的角度出发，能够帮助研究者重新设计研究方案，使之更符合实际临床情况。刘华博士分享了体检筛查数据，提出性别差异对肿瘤检出率的影响，并观察到体检费用与阳性结果概率之间的相关性。刘潇教授则从个人经验出发，谈到人们行为的惯性，以及技术和工具在改善医疗实践方面的重要性。盖嘉教授则举例说明了人们对健康的关注度会随着生活阶段的变化而变化。
张路霞（左上）、刘华（右上）
刘潇（左下）、盖嘉（右下）
随着讨论的深入，与会人员还就医患信任问题展开了探讨，涉及医疗方案多样性、决策复杂性及过度医疗行为等议题。孟涓涓教授表示，AI医疗技术可能有助于减少患者对医生的不信任感。刘华博士补充说，医生的决策存在局限性，常倾向于做出他们所擅长的决策。在探讨数字医疗技术的应用方面，张路霞教授表示，相比依赖AI进行临床决策支持，更倾向于使用基于最新临床数据的临床指南和专家共识。刘华博士介绍了他们在实践中运用大数据、个性化匹配和大语言模型的经验，并期待可穿戴设备与体检数据交互的进一步发展。刘潇教授分享了大模型在不同研究角色中的应用案例，包括作为Y变量度量GPT理性，作为X变量生成病例文档，以及作为教学助理的项目进展。其他参会者也就AI模型在提高医疗效率和年轻医生自我提升方面的潜力发表了看法，同时指出AI模型无法解决错诊责任问题。
蝉声萦客耳，花开半夏红。仲夏的高温并没有减弱专家学者们参与学术会议的热情，反而激发了大家的学术灵感和探索欲望。秉持着对学术追求的坚持和热爱，与会嘉宾们通过分享在健康干预领域的最新研究成果和实践经验交流不同的学术观点，相互启发，思想碰撞，从行为经济学、心理学、社会学等多个维度，为参会者们提供了丰富的学术营养。本次会议的成功举办，不仅强调了行为经济学在当代健康医疗领域的重要性和应用前景，也为行为科学与政策干预领域的研究者、实践者与相关决策者提供了一个高水平的交流平台，促进了健康干预主题下的多学科的交叉融合。参与者们普遍反映，此次研讨会内容充实、组织得当，为他们带来了宝贵的学术资源和合作机会，期待未来能有更多此类活动的举办，以进一步推动行为科学在更广泛领域的应用和发展。
行为科学与政策干预学术研讨会
The Behavioral Science in Action (BeSA) Conference
行为科学与政策干预学术(BeSA)研讨致力于为行为科学家、政策制定者和行业从业者提供交流与合作的平台，共同推动行为科学与政策干预应用的发展。我们每年都会围绕一个特定的主题提供一个深入讨论的平台，旨在促进行为科学家、政策制定者和行业从业者之间的合作。2024年的BeSA会议以“推进健康干预”为主题，重点是探索行为科学与健康科学之间的交集。
The Behavioral Science in Action (BeSA) Conference invites researchers, practitioners, and experts from across the globe to engage in the exchange of insights, ideas, and collaborative endeavors within the realms of behavioral economics, behavioral intervention, and decision science. We seek to provide a platform for in-depth discussions centering around a specific theme each year that aims to foster collaboration between behavioral scientists, policy makers and industry practitioners. The 2024 BeSA Conference features in "Advancing Health Interventions," with a focus on exploring the intersection between behavioral science and health science.
来源 |北大光华学术资讯
编辑 |王蒙
排版 |李珅
审核 |奂然
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