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有省份每年医院重复检查费超20亿,三年后全国或将实现医疗影像互认

2024-12-03 简体 HK SG TW

今天小编分享的财经经验:有省份每年医院重复检查费超20亿,三年后全国或将实现医疗影像互认,欢迎阅读。

医保影像云共享路径的启动,是国家医保平台迈向我国 14 亿人健康平台的关键一步。

12 月 1 日,国家医保局在江苏省南京市鼓楼医院正式启动医保影像云共享路径,各省份影像管理机构系统中的影像目录数据可上传到国家医保影像数据云共享中心,全国的医保影像信息将逐步实现共享互通。

国家医保局副局长黄华波在启动仪式上表示,力争 2025 年底,实现全国医疗机构通过国家医保影像数据云共享中心可调阅北京、上海、广东等地区医学影像信息;2027 年底,力争实现全国医保影像云数据 " 一张网 "" 路路通 ",有效解除广大患者重复检查费时、费力、费钱的痛点问题。

未来,连接 14 亿人健康数据的医保影像云,不仅会促进医疗机构检查结果共享互认,实现个人健康信息的连续贯通,还可为医疗机构、临床医生诊疗、AI 辅助诊疗、云存储、商保公司等进行数据赋能,推动医疗健康领網域新质生产力的融合共进。

患者将无需带着胶片 " 东奔西走 "

医保影像云通过医疗影像资料的云端存储与共享,打破信息孤岛,使得医生能够迅速获取患者的历史检查数据进行诊疗。

近日,国家医保局在价格项目立项指南中,将 " 数字影像处理、上传与云存储 " 纳入放射检查的价格构成,并明确提出医疗机构无法做到检查影像云存储的,就需要减收一定费用,推动医疗机构将影像检查结果上传至云端,实现患者可阅、同行可查、医保可核。

国家医保局大数据中心主任付超奇在接受第一财经采访时表示,从现实意义来说,医保影像云能够避免不必要的重复检查,大幅降低患者的时间和经济负担,提高医疗服务的质量和效率,提升医保基金的使用绩效。

南京鼓楼医院互联网医院院长屈峰对第一财经表示,影像上 " 云 " 后,患者是最受益的。以前患者在不同的医疗部門做了检查之后,需要带着胶片走,但物理胶片的数量对于影像检查来说是不够的。现在电子胶片清晰度更高,原始信息更为丰富,医生诊断更为清晰方便,也可避免跨院就诊不必要的重复检查。

将长期、全量、保存管理参保人员日常体检数据、影像报告等健康档案信息按时序汇聚到影像云后,患者打开手机就能随时查阅本人发生过的所有历史资料,看病时拎着片子 " 东奔西走 "、查阅既往病情时 " 翻箱倒柜 " 的现象将逐步消失。个人健康信息的连续贯通也将有利于个人健康管理行业的发展。

对于医疗机构来说,影像上 " 云 " 后可实现技耗分离,降低医疗机构胶片采购与运营维护成本,减少物理存储空间需求,提升影像设备利用效率。

对于临床医生来说,健康数据上云、流转、应用,有助于进一步优化医疗服务流程、提高医疗效率,减少漏诊或误诊。

北京中医药大学卫生健康法治研究与创新转化中心主任邓勇认为,影像云平台汇总了大量影像检查大数据,能够助力医疗决策更科学,支持精准医疗。

屈峰表示,对于一些病情较为复杂的患者,在影像云平台上调阅他们的历史检查数据,可以清晰地看到病情的动态演变过程,通过这些连续性的变化,医生能够更加准确地把握患者的病情。

疾病诊治方式有望迎来重大突破

付超奇表示,从长远来看,医保影像云能促进我国远程医疗服务的普及与深化,推动优质医疗资源更好地为基层服务。影像云储存了海量数据,既包含患者历史的数据,也包含家庭成员相关的数据,通过训练这些数据,能够显著推进智能诊断技术的发展,还能深入进行相关疾病的研究,进一步促进新药研发,加速人工智能行业的迭代更新。

江苏省已有 2000 多家医疗机构接入江苏省影像云平台。中国电子投资控股有限公司数字健康事业部总经理李骊表示,江苏每天医疗机构要向平台上传 35T~40T 的数据。

科大讯飞集团副总裁鹿晓亮介绍,安徽省 1971 家医疗机构接入安徽省影像云平台,存储影像数据超 1 亿例,日均新增影像超 10 万例。

" 影像云 " 平台将分散在医疗机构的海量、高质量影像数据汇聚起来后,除了用于对个人疾病和健康的诊断管理,还可以通过大数据对一个地区的群体健康以及疾病谱系进行分析和研究。

比如,对同家族人群的健康相关数据进行归集分析,能反映出原本看似不相关却存在着内在关联性的疾病,包括对癌症、罕见病、基因病、遗传病、家族病等准确诊断。

中国政法大学商学院副教授高秋明对第一财经表示,影像云的大数据可以改善对疾病本身的认知,大量甚至全部患者经历总结出来的疾病特征比单个患者要更加可靠。

这些医保大数据对于商业保险公司来说是非常重要的。医保影像云可助力商保公司减少商业健康保险在核保、理赔等方面的成本,提升产品设计方面的效率。

影像数据具备数量大、一致性好等特点,可为医疗健康行业算法及人工智能训练提供大规模、高质量数据集,有助于提供更加优质高效全面的 AI 辅助诊断医疗服务。

高秋明表示,数据量越大训练得越多,AI 的判断能力就越强,影像云数据库是不断更新的,AI 能够从中学到最新的疾病发展特征。

鹿晓亮表示,AI 大模型可以为医生提供详尽的影像解析,提升影像检查的准确性,还可以帮助医生给患者提供详尽的报告解读服务,减轻医生工作负担,缓解患者对自身病情的焦虑。

医药产业和数字医疗将打开超 800 亿新空间

邓勇认为,从数据赋能的角度来看,借助大数据分析技术,挖掘影像数据中隐藏的疾病规律、风险因素等,影像云能够为医学研究提供新方向和思路。

对于医疗企业来说,大数据有助于医药企业更加深入探索疾病发病机理、成因机制等,从而研究发现新的对症治疗策略和诊疗技术,缩短创新药品研发周期。

立项指南统一将实体胶片从项目价格构成中剥离,由患者按需选购,实体胶片实行零差价销售,不捆绑收费。

第一财经从相关业内人士处了解到,一些医疗资源丰富的省份每年的胶片费用都在 10 亿 ~20 亿元,再加上重复检查的费用也有 20 亿 ~30 亿元,两者相加每年最多可腾挪近 50 亿元资金;将这个成效放大到全国,每年可腾挪资金超过 800 亿元。这些资金若 " 腾笼换鸟 " 用于医药产业和健康医疗数字化改革,相关行业也将获得新的发展动力。

付超奇表示,医学影像数据的规模极大,其存储和传输也将大大推动云计算、5G 等相关产业的发展。

国家医保局将大力支持相关新质生产力的发展作为医保带来的发展新增量之一,助推人工智能技术发展和助推云存储、云计算等的技术创新是其中两个重要的内容。" 云影像 " 价格新规推动医疗影像技术数字化进程加速、标准化建设加强,促进云存储技术更加优化、云计算技术快速普及。

李骊称,影像云还能为数据存储备份、数据安全、数据治理、信创軟體、云端阅片、网络传输、智能算力在内的技术服务机构带来巨大发展空间。

影像学造假等骗保行为将被有效防范杜绝

付超奇认为,医保影像云另一个长远的意义是通过智能分析医疗影像数据,能够有效识别医保基金使用过程中的不当行为,确保基金安全,惠及广大参保人。

今年 9 月的无锡虹桥医院骗保案就始自该院涉嫌影像学造假骗保的举报,国家飞检组查明该院确实存在伪造影像图片等行为,直接从超声等影像报告库中,复制、截取与诊断对应的其他患者影像图片,对报告数值进行手动修改。

影像造假具有成本低、收益大、不容易被发现等特点。通过医保影像云共享路径,医保部门可随时核查医疗机构的检查项目及结果的真实性,避免发生重复使用检查影像、虚增检查项目等骗取医保基金行为。

黄华波表示,现阶段,影像信息主要由各级影像云进行医学影像标准化处理;未来,国家医保局影像数据云共享中心将建设医学影像阅片能力,完善影像信息共享适配工作,更好为各省市影像中心、医疗机构赋能服务、降本增效。

影像云平台行业的共识是产业发展需要数据融合。李骊认为,云影像是行业数字化改革的关键切口,云影像服务模式复制到云检验、云病理、云超声等各个领網域时边际成本会不断下降,将更多的诊疗数据汇聚起来后,平台才能够发挥更大的作用。

目前,全国统一的医保信息平台已全面落地应用并持续优化完善。未来,连接 14 亿人的健康数据将是国家医保平台适应现代信息技术新发展、不断更新迭代的重要方向。

( 本文来自第一财经 )

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