疗科技（北京）有限公司CEO董昢也对《证券日报》记者表示，可以通过AI质控统一规范基层影像拍摄与基础诊断标准，夯实跨机构影像互认基础，推动上级医院采信基层检查结果；依托医保影像云实现全域影像互联互通，支撑分级诊疗落地、减少重复检查、严控医保基金不合理支出。    基础设施的重构，正在改变整个产业的“游戏规则”。企业可以通过接入省级或国家级平台，快速接触到海量医疗机构。    李淼认为，这虽然为企业推广产品提供了便利，但对其技术实力也提出更高要求，因为竞争将在更公开、更统一的平台上进行。医保影像云不仅是一个数据平台，更是一个重新定义产业价值链、驱动数据要素价值释放的核心引擎。    破局闯关：谁来买单、责任谁担    数据底座日趋坚实，技术路径逐渐清晰，但AI医学影像要真正跑通商业闭环，实现规模化、可持续发展，仍需突破支付机制与责任界定两大“关卡”。    多位受访专家对《证券日报》记者表示，唯有破解“谁来买单、责任谁担”的难题，才能推动产业真正迎来商业化拐点。    郑超直言，当前，医保付费准入仍是AI医学影像商业化的核心痛点之一。产品从拿证到销售周期较长、投入较大，而医院采购AI更多仍依赖自筹预算。目前，AI相关收费大多尚未纳入医保支付，商业化推广仍面临一定压力。    此外，多位受访专家表示，未来的方向应从“按项目付费”转向“按价值付费”。郑超呼吁借鉴国际经验，探索类似英国NICE“创新技术早期价值评估”（earlyvalueassessment）的机制，让创新产品更早落地真实世界，并持续验证其临床与卫生经济学价值。    王桐也提出，需建立一套新的评估体系，在进行敏感性、特异性等评估的同时，衡量AI在提前干预、提高生存率、节约总医疗费用等方面的真实价值，并在此基础上设计支付试点。  &
=*=*=*=*=*=
当前为第4/5页
下一页-上一页-
=*=*=*=*=*=
返回新闻列表
返回网站首页