lida

来源：【大河健康报】 11月23日下午，国家医保局召开新闻发布会，回应社会各界关心的热点话题。 医疗服务价格项目是医疗机构提供诊疗服务的计价单元，也就是大家所熟知的“诊查费”“护理费”“手术费”，也包括各种检查检验费，是群众最关心的民生问题之一。发布会上，国家医保局回应相关问题。 更好计价、更好执行、更好评价 长期以来，医疗服务价格实行各省属地管理，由地方医药价格主管部门制定价格项目、确定价格水平，地区之间价格项目的数量、内涵、颗粒度差异都很大，一些地方还按操作流程拆分价格项目，增加医疗机构计费负担，群众也看不懂，而且无法兼容新技术。 为了规范管理医疗服务价格项目，使价格项目更好计价、更好执行、更好评价，更能适应临床诊疗和价格管理需要，国家医保局扎实推进深化医疗服务价格改革试点，把统一规范价格项目作为重要改革任务，组织专家团队研究编制立项指南，目前已编制发布17批立项指南，以此来统一指导各地规范价格项目。 新价格指南呈现新亮点 目前已印发的17批立项指南，合计涉及271个主项目、250个加收项、88个扩展项，加起来共有收费编码609个，价格项目的颗粒度明显加大。 项目合并的同时价格也会相应调整，比如新的特级护理、一级护理等项目落地时会适度上调价格，以更好体现技术劳务价值。 在立项指南的编制过程中，国家医保局聚焦群众多样化就医需求，聚焦促进补齐医疗服务短板，聚焦推动相关产业发展，推出一批新的价格项目，支持体现新质生产力的新技术新项目进入临床应用。比如， 为照顾“老的”，新设“上门服务费”“家庭病床建床费”“床旁超声”“免陪护”“安宁疗护”等价格项目； 为呵护“小的”，新设“早产儿护理”“新生儿护理”等价格项目，明确加收政策，以鼓励医疗机构为小朋友提供更优质的医疗服务； 为保障“病的”，新设“航空医疗转运”价格项目，支持医疗机构为危重症患者提供跨地区紧急医疗服务，为生命架设空中绿色通道； 为支持“新的”，新设质子放疗、重离子放疗、硼-中子俘获治疗等价格项目，这类高端医疗装备进入临床后，可以按新价格项目收费，有利于加速前沿技术的临床转化，为肿瘤患者带来更多新的治疗选择。 人工智能辅助诊断首次被列入价格构成 经调研，各方普遍认为，人工智能技术在一定程度上能够帮助医生提高诊断效率，但现阶段还无法完全“平替”，在已经收取相关诊疗费用后，如果额外单就人工智能辅助技术再向患者收费有失公平。 对此，为了支持相对成熟的人工智能辅助技术进入临床应用，又防止额外增加患者负担，国家医保局分析人工智能潜在的应用场景，在放射检查、超声检查、康复类项目中设立“人工智能辅助”扩展项，即同样的价格水平下，医院可以选择培养医务人员进行诊疗，也可以选择使用人工智能参与诊疗行为，但现阶段不重复收费。 对应当纳入服务范围但医疗机构未能做到的项目采取减收政策，体现立项指南兼容新技术、适应新需要CT、核磁等影像能够实现手机电脑可查、跨医院可用，以此来减少重复检查、过度检查，国家医保局明确，不上传到“云端”要减收一定费用。 新项目的内涵有所扩展，兼容性更好，为新技术留下了收费接口，同时也反映出价格政策对新技术在临床价值、服务产出、提质增效等方面的新期待。 此外立项指南对存量价格项目进行系统性重塑，无论是项目名称、服务产出、价格构成，还是加收项、扩展项都更加准确，边界清晰。 各地对接落实立项指南后，医疗机构可依据本地区医疗服务价格项目和价格水平，合法合规收费，有利于减少医务人员计费的事务性负担。让医院收费更清楚，让患者付费更明白。 规范统一全国医疗服务 价格项目进入快车道 国家医保局将继续加快立项指南编制进度，力争到2024年底编制好覆盖大部分学科领域的立项指南，基本完成全国医疗服务价格项目标准化规范化的顶层设计，同时指导各省在2025年第三季度前做好对接落地。 国家医保局将持续指导各地试运行2～3年，修订完善后适时推出新版全国医疗服务价格项目规范目录。 本文来自【大河健康报】，仅代表作者观点。全国党媒信息公共平台提供信息发布传播服务。 ID：jrtt

在20000多人的真实病例回顾性试验中，一位癌症患者被人工智能（AI）识别为漏诊病例，最终顺利治疗。这是日前在瑞士举行的AI for Good全球峰会上的好消息。该故事发生在中国，故事中的AI癌症早筛技术同样源自中国。一时间，AI在医疗健康领域的应用又掀起热议。 作为AI重要的技术手段，大模型走向千行百业，大模型赋能千行百业。去年以来，生成式AI爆火，百度、京东、科大讯飞等巨头纷纷下场，推出了自己的健康大模型，以求在智慧医疗领域分一杯羹。百模出击，大模型在医疗中的应用究竟如何？有哪些应用场景？又推广到了哪一阶段?患者真正实现AI看病，到底还有多远？ 场景广阔，健康大模型迎热潮 《2023医疗健康AI大模型行业研究报告》数据显示，截至2023年10月，国内累计公开的大模型数量达到238个，其中，医疗大模型近50个，涉及患者问诊、医生助手、药物研发、健康科普等多个领域。 宜善互联网医院院长王静介绍，大模型已成为未来科技巨头们的新赛程，而医疗则是大模型应用最广的细分赛道之一。其所在的宜善互联网医院也在自主研发“智能保健医生”系列产品，大量应用了医疗大模型，可以为医疗诊断、治疗、随访等多个环节提供智能支持和决策参考，主要应用场景包括医疗问答（AI导诊）、智能医生助理等。 异军突起，就必须抢占先机。记者梳理发现，不仅是宜善，大模型浪潮下，无论是医疗企业，还是科技巨头，都瞄准了健康大模型——去年5月25日，互联网医疗平台医联正式发布国内首款医疗领域的大语言模型MedGPT，致力于实现从疾病预防、诊断、治疗到康复的全流程智能化诊疗。往后几个月里，叮当HealthGPT、京医千询、星火医疗大模型、灵医大模型等医疗大模型春笋般涌现。 “大模型在医疗中应用非常广泛，基本涵盖了医疗的各个方面。比如在门诊中，基于大模型的意图理解和专业价值对齐能力，可以实现更加人性化的问诊和辅助鉴诊。在智慧病房建设中，由于大模型可以通过文本、语音、视频的多模态实时输出，可以充当值班的数字医生助手，帮助患者答疑解惑，安抚患者。同时，生成式智能技术的应用，使得一些医疗宣教视频的制作更加便捷；此外，大模型对于患者多维数据处理的能力使得它可以基于评估量表快速生成患者的多风险评估，建立患者的‘健康风险数字人’。”国家超级计算天津中心数据智能部部长康波介绍。 在王静看来，AI在医疗领域的应用具有很大的发展潜力，将为医疗健康行业带来变革性的推动，这也是宜善在后续智能医生升级迭代中需要不断深入研究的课题。一方面，有助于开创医疗行业发展的新格局，多模态、多病种、全病程的AI智能诊疗大模型在医学影像诊断、个性化治疗方案、疾病早期预测和药物研发等场景具有丰富的应用潜力，将打造智能诊疗的新范式。另一方面，医疗大模型有助于提升导诊、分诊、科普教育、健康监测等患者服务智能化水平，改善患者的就医体验，满足人民群众多层次、多样化和个性化的健康服务需求。当前宜善在健康服务上对AI大模型的应用也展现了新成果，宜善智能保健医就能更真实的感受到AI数字人在全面提升患者及用户健康、就医体验的重大作用。 京东健康技术产品部智能算法部负责人王国鑫也表示，健康大模型在提升医疗行业的供给水平、学术研究和教育质量等方面可以发挥重要作用，比如大模型一方面可以用于构建面向医生的产学研教智能工具，另一方面可以实现面向用户的个性化健康助手。 视育互联网医院院长朱晋说：“生成式AI凭借强大的学习和生成能力，突破了传统医疗模式的限制，在疾病预测、药物研发、药物管理、医学影像分析、机器人微创手术、虚拟医疗助理、辅助医疗决策、改善就医体验、健康咨询、赋能健康管理等方面，提供更加精准及个性化服务，在医疗健康领域展现了巨大的应用前景。” 探路前行，商业化落地遇难题 广阔的应用场景，迸发着无限可能。那么，国内健康大模型推广情况如何？什么时候可以商业化落地？患者距离AI看病，还有多远？ “AI看病已逐渐被应用，目前在医学图像处理领域，眼底视网膜病变筛查、肺结节筛查等方面，都有非常多AI技术的应用。”康波坦言：“目前在医院使用的，大多数还是医学智能辅助诊断系统，也就是基于数据形成的单一目的的模型。而利用大模型开展整个智慧医院建设的案例目前并不多，多数还在探索阶段。” “我们开发了自助验光配镜、远程验光配镜以及互联网医院虚拟视光师和眼科医生，进行近视眼的咨询与防治，但都还不够成熟，仍在实践中完善。”某互联网医院院长向记者表示。 谈及现状，王国鑫介绍，目前市场上还尚未有落地的健康大模型产品，要实现商业化，行业还面临诸多挑战。一方面，由于医疗天然的垂直性，又专又宽的行业特性，使得模型训练难度大；另一方面，医疗数据非结构性特点也是大模型落地的一大难点。此外，目前健康大模型标准还是空白，用怎样的标准评价健康大模型，还有待相关方面一起去推进。 朱晋也坦言：“AI医疗大模型要落地应用还面临许多挑战，如AI技术还不够完美，应用伦理、数据孤岛、数据安全、隐私保护、审核机制、评价标准等问题还有待完善。” “目前医疗AI可以扮演数据库、知识库的角色。当前AI医疗领域的困境之一，在于技术发展同质化严重，数据、算法的优势尚未得到体现，中国AI医疗器械95%的研究或产出都在医学影像类，在医疗机器人、知识库、自然语言处理等领域研究相对不足，关于决策规则的研究几近空白。”针对行业发展，王静直言：“医疗AI主要依靠患者的问诊数据，缺少查体过程。一方面，躯体类疾病可能会影响患者的感觉，使其表述出来的感受与病情严重程度不相符；另一方面，不同疾病也有相似症状，只靠询问很难得到准确结果。我们坚定认为，AI并不可以、也不可能取代医生，不应有处方权。一旦涉及诊断、开处方，必须有真人医生参与其中。因此，从研发到进入临床，医疗大语言模型还有很长一段路走，但AI一定是未来医疗格局的一分子。患者距离真正实现AI看病，还需等待相关部门建立新的监管框架，在法律标准下进行。” 多方协同，AI看病不是梦 一本正经地胡说八道、患者隐私泄露……在AI的发展中，准确与安全一直是行业痛点和重点。 对此，康波表示，目前学界和业界专家也在通过建立围栏技术等方式避免此类情况的产生。展望未来，康波说：“目前基于生成式智能的辅助诊断系统，由于融合了AI的复杂提取能力和严谨的专业知识，具备了可解释基础的生产力能力，同时也得到了国家的鼓励。其中，国家卫生健康委发布了《医疗机构临床决策支持系统应用管理规范（试行）》，也在强调人工智能加医学知识，为智慧化医院建设提供助力，我们在这方面也在开展实践，预期年内会有一些落地成效。” “在未来，AI医疗大模型将全面融入医疗保健行业，成为推动全球健康产业发展的重要力量。新一代人工智能有可能改变医疗服务的提供方式，重构医疗行业。”朱晋说。 记者注意到，近段时间来，在健康大模型的这股发展浪潮中，多方在积极推进。比如在规范上，去年由中国信息通信研究院牵头，国家卫生健康委医疗服务指导管理中心、北京协和医院等20余家相关产学研用单位共同研究起草的《医疗健康行业大模型应用技术要求第1部分：医院侧医疗服务》、《医疗健康行业大模型应用技术要求第2部分：患者侧医疗服务》等2项技术要求正式发布，成为业界首个围绕医疗健康领域提出的大模型应用技术标准规范。同时，多地发文，支持医疗大模型开发和落地应用。相信多方协同下，将会有越来越多的健康大模型尽早落地，造福人民健康。（记者郭文培） 来源： 中国经济网

到医院看病，迎面而来的可能是智能机器人；检查结果出来，人工智能迅速给出诊断意见……随着AI技术飞速提升，诊疗应用越来越广。 人工智能当家的“AI医院”是不是真的来了？记者采访了解到，目前在一些新闻中亮相的“AI医院”，实际是AI辅助诊疗技术的应用。医疗创新在提速，但安全监管的“闸门”仍在人类医生手上。 看病更便捷？“医疗+AI”是趋势 近日，一家研发机构称，即将上线一款“AI医院”人工智能大模型：AI医生通过“阅读”医学文献、“诊疗”虚拟病人，不断自我进化，未来有望介入真实的医疗应用场景，辅助人类医生完成工作。 公开资料显示，这一大模型目前并未投入医院实际应用。不过，AI技术在一些医疗机构已经得到广泛应用。 在浙江，乌镇智能医院自去年开放以来，不到10名医生与一批智能导诊机器人，已经接待了数千名患者。通过AI技术，这家医院还可以快速分析人体健康大数据，形成个性化的智能健康评估结果。 在上海，一支医生团队发起、参与研发的人工智能医学大模型，能顺利“通过”国家执业医师资格考试。输入患者的主诉、现病史、体格检查等，AI就可给出诊断和下一步处理的辅助建议。 大模型可以“吃进”数千本医学教材，AI可以更精准地比对CT影像，集成视觉、触觉等传感器的智能监测床可以及时发出预警，快捷的病例搜索功能可以有效辅助医生作出判断……越来越多医院引入人工智能技术，“医疗+AI”成为趋势。 专家表示，“医疗+AI”前景广阔，无论患者还是医生，都将在这场科技革命中受益。 AI直接看病？还得医生“拍板” 一位医生向记者讲述了一个真实案例——患儿两次住院，前后历时近一年，专家确诊其患有十分罕见的一种自身免疫性疾病。而人工智能几分钟就给出了同样的诊断。 不过，即便AI能大大提升看片、审方、诊断等医疗工作的效率，最后“拍板”的仍是身穿白大褂的医生。 今年11月，国家卫生健康委等部门联合发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，涵盖了医疗服务管理、基层公卫服务、健康产业发展和医学教学科研4大类84种具体场景，力求全方位发挥AI的优势。 其中，从辅助诊断、辅助决策，到辅助治疗、辅助规划手术，“辅助”是AI医疗的一个关键词。 上述由医生团队发起、参与研发的人工智能医学大模型，在上海一家医院已经投入应用，给医生提供辅助。医院负责人介绍，这个大模型的特色是来源于医生、服务医生，将成为与医生共同在医学领域深度探索的有力工具。 “AI医院”会来吗？监管将更完善 尽管人工智能看病水平越来越高，但AI医疗还面临不少挑战，真正意义的“AI医院”更需迈过多重门槛。医疗安全风险如何防范？医疗数据如何确保安全？需要制定一系列监管标准以避免技术滥用。 此前，国家药监局发布了《人工智能医用软件产品分类界定指导原则》，明确提出人工智能医用软件产品管理属性和管理类别的判定依据。专家表示，这有助于保障AI医疗产品的安全性和有效性。 国家卫生健康委卫生发展研究中心副主任游茂表示，目前我国AI医疗器械的大多数研究产出都集中在医学影像类，技术发展有同质化倾向，“决策规则”领域研究几乎空白。此外，高质量数据仍然较为缺乏，真实世界数据应用实现机制还需进一步建立。 游茂认为，医学AI需要构建一个全生命周期动态评估体系，覆盖质控等标准体系、临床准入体系、临床应用评估体系和真实世界数据。这些将为AI医疗器械的科学监管提供框架和决策依据。 中国医学科学院医学信息研究所所长刘辉表示，在推动技术创新与升级的过程中，需构建和完善科学合理的法规政策与技术体系，加强对算法准确性、公平性、透明度、可解释性、隐私保护等关键维度的评估与监管力度，确保AI技术的安全性和有效性，为医患双方提供更优质的应用体验和医疗服务。 栏目主编：秦红 文字编辑：董思韵 题图来源：图虫 图片编辑：曹立媛 来源：作者：新华每日电讯