Les « Lignes directrices pour l'établissement de projets de prix d'examen radiologique (essai) » récemment publiées par la National Medical Insurance Administration définissent clairement le modèle commercial de l'IA d'imagerie, qui a attiré une large attention dans l'industrie. La ligne directrice vise à standardiser le prix des articles d’examen radiologique et à soutenir la promotion du diagnostic assisté par intelligence artificielle dans les applications cliniques tout en évitant d’alourdir la charge financière pour les patients. L’éditeur de Downcodes fournira une interprétation approfondie de cette politique et analysera son impact sur l’industrie de l’IA en imagerie.
Le 20 novembre, l'Administration nationale d'assurance maladie a publié des « Lignes directrices pour l'établissement de projets de prix d'examen radiologique (essai) », qui non seulement intègrent et standardisent les projets d'examen radiologique en cours, mais définissent également le modèle commercial de l'IA d'imagerie.
L'article d'interprétation politique souligne : « La technologie de l'intelligence artificielle joue un rôle dans l'aide au diagnostic ou dans l'amélioration de l'efficacité dans une certaine mesure de la pratique clinique, mais elle ne peut pas encore remplacer le diagnostic du médecin. Dans les pays où il n'existe pas de services médicaux indépendants ni de qualité et L'efficacité du diagnostic auxiliaire est difficile à déterminer. Dans de telles circonstances, après avoir collecté les frais d'examen pour les éléments de diagnostic correspondants, il n'est pas approprié de facturer au patient un supplément pour le seul diagnostic assisté par intelligence artificielle.
À cet égard, afin de soutenir l'application clinique du diagnostic assisté par intelligence artificielle et d'éviter une charge supplémentaire pour les patients, les directives d'établissement du projet classent uniformément les éléments élargis du « diagnostic assisté par intelligence artificielle » sous les principaux éléments d'examen radiologique. C'est-à-dire que les hôpitaux qui utilisent l'intelligence artificielle pour le diagnostic auxiliaire factureront le même prix que l'article principal, mais ne seront pas facturés deux fois plus que l'article principal. "
Pour faire simple, la National Medical Insurance Administration soutient l’application généralisée de l’imagerie par IA dans la pratique clinique, mais ne permet pas aux hôpitaux de répercuter les coûts liés à l’utilisation de l’IA sur les patients.
Face à la nouvelle politique, les praticiens de l’IA en imagerie ont des sentiments mitigés. Heureusement, le Bureau national d'assurance maladie a officiellement reconnu la contribution de l'IA à la pratique clinique et a informé les parties concernées de son utilisation. Mais je suis également inquiet : alors que l’introduction de l’IA ne peut pas apporter de bénéfices directs à l’hôpital, la nouvelle politique proposée sera-t-elle suffisante pour soutenir les revenus du secteur de l’imagerie de l’IA ?
Dans les premiers stades du développement de l'IA d'imagerie, la voie tracée par les start-ups pour l'IA médicale est de s'attendre à ce qu'elle passe par l'accès au marché, l'accès aux prix et l'accès à l'assurance médicale un par un pour former des produits de dispositifs médicaux indépendants , et parvenir à terme à un paiement régulier des patients, créant ainsi une boucle fermée. La solution est implantée dans l'hôpital.
Il existe des précédents pour un tel modèle commercial. Par exemple, Digital Diagnostics aux États-Unis analyse la rétinopathie diabétique à 55 $ US par fois (données 2022, les mêmes ci-dessous) et Viz.AI 1 040 $ US par test de blocage des gros vaisseaux sanguins. toutes les IA d'imagerie nationales. La boussole de l'entreprise dans ses premières années.
Suivant cette voie, des entreprises telles que Keya Medical et Eagle Eye Technology ont commencé à promouvoir l’accès aux prix et à l’assurance médicale à grande échelle après que leurs produits ont obtenu les certificats de classe III. Au cours des dernières années, des produits connexes sont entrés avec succès dans les listes de prix provinciales de plus de dix provinces et villes, permettant théoriquement aux patients de payer de leur poche. Cependant, ils ont rencontré des défis dans l'aspect le plus important de l'assurance médicale. n'ont accès aux soins médicaux de base que dans quelques domaines. L'étendue des prestations d'assurance est loin d'être à grande échelle.
Les raisons de l’échec de cette voie sont multiples. Au cours des dernières années, les entreprises, les gouvernements et les organismes de réglementation ont promu conjointement les prix et les modèles de paiement des hôpitaux, mais dans l’ensemble, ils ne sont pas assez actifs.
D'une part, l'accès aux prix à grande échelle et la vérification des modèles de paiement dans l'accès à l'assurance maladie nécessitent que les entreprises consacrent beaucoup de main-d'œuvre et de ressources matérielles à leur mise en œuvre, mais les résultats obtenus ne peuvent pas garantir que les produits atteindront des résultats de commercialisation considérables, ce qui limite les possibilités. vitesse d’avancement.
D’un autre côté, l’accès aux prix et l’accès à l’assurance médicale sont similaires aux biens publics, et il existe la possibilité d’investir dans le premier et de profiter du second. Par conséquent, les entreprises qui sont les premières à investir dans la recherche connexe ont tendance à se cacher progressivement. résultats de recherche, ce qui entraîne une limitation de la vitesse d’avancement globale de l’industrie et conduit facilement à des recherches répétées sur un seul produit.
Aujourd’hui, l’introduction de la nouvelle politique a sans aucun doute brisé le rêve de l’IA d’imagerie en tant que produit indépendant permettant d’obtenir un paiement régulier par l’assurance médicale. Les modèles commerciaux durables qui sont communs aux médicaments et aux appareils pourraient ne jamais être mis en œuvre dans le domaine de l’IA d’imagerie.
Bien qu’une voie théorique importante vers la réalisation commerciale ait été perdue, le New Deal n’a pas eu d’impact négatif majeur sur la rentabilité des sociétés d’IA en imagerie. Au lieu de cela, il a indiqué la direction du développement à long terme des sociétés d’IA en imagerie.
Parlons d’abord de l’impact de la politique. À ce stade, les revenus des sociétés d’IA en imagerie n’ont que très peu à voir avec l’assurance médicale. Ils s’appuient principalement sur des appels d’offres pour vendre l’IA d’imagerie aux hôpitaux dans le cadre d’un modèle de rachat ou de SaaS. En outre, l’imagerie médicale a toujours été une source importante de production de papier. De nombreux hôpitaux et médecins sont prêts à rechercher une coopération avec des sociétés d’IA pour améliorer la quantité et la qualité des résultats de recherche scientifique pertinents.
En outre, coopérer avec les fabricants d’équipements d’imagerie et payer directement aux fabricants d’équipements est également un moyen important pour les entreprises d’IA médicale de réaliser des bénéfices. Il s'agit d'une coopération gagnant-gagnant. Les entreprises d'équipements d'imagerie peuvent obtenir rapidement un grand nombre d'applications grâce à des licences d'algorithmes intelligents, améliorant ainsi efficacement la compétitivité de leurs propres produits. Les hôpitaux préfèrent également appeler directement les algorithmes des plates-formes des fabricants d'équipements d'imagerie pour augmenter les revenus des entreprises d'IA d'imagerie. Au cours des premières années, United Imaging Group a spécifiquement créé United Imaging Intelligence pour résoudre les problèmes d'imagerie dans divers scénarios, et elle est devenue l'une des plus grandes sociétés d'IA d'imagerie avec les produits les plus complets. Plus tard, des multinationales telles que GE Healthcare et Philips Healthcare ont également été créées. Écosystèmes d'IA en Chine, comprenant un grand nombre de partenaires de haute qualité.
Grâce à ces méthodes diversifiées, les sociétés d’IA d’imagerie ont mis en œuvre l’IA d’imagerie dans un grand nombre d’hôpitaux et ont réalisé des centaines de millions de revenus sans le soutien d’une assurance médicale.
Les principales sources de revenus des entreprises d’IA en imagerie
Parlons des orientations politiques pour l’imagerie de l’IA. L'article mentionnait « le soutien à l'application clinique du diagnostic assisté par l'intelligence artificielle », ce qui est en fait une affirmation de l'application clinique de l'intelligence artificielle. Dans la pratique, certains hôpitaux de mon pays ont mené des projets distincts pour des services impliquant l'IA d'imagerie. Une fois que l'hôpital a utilisé l'IA d'imagerie pour le diagnostic auxiliaire, une partie des revenus peut être allouée en récompense des performances de l'IA pour fournir des services aux entreprises d'IA d'imagerie.
Par exemple, la province du Shandong a réalisé de nombreux travaux innovants dans la conception de la facturation de l'IA. Certains hôpitaux utilisent l'IA pour effectuer des tomodensitogrammes de dépistage précoce du cancer. Le prix réel est de 340 yuans par pièce, dont 50 yuans pour l'aide au dépistage par l'intelligence artificielle. (l'assurance maladie ne participe pas au paiement).
Cependant, il convient également de noter qu’il est difficile pour les entreprises d’IA d’imagerie de ressentir les bénéfices apportés par l’introduction de la nouvelle politique à court terme. Actuellement, le nombre d’hôpitaux qui utilisent l’allocation de performance pour financer l’IA est rare, et les éléments d’inspection couverts sont également assez limités. Par conséquent, il faudra peut-être plusieurs années avant que des essais à petite échelle soient mis en œuvre à grande échelle, et des politiques plus raffinées sont nécessaires pour promouvoir la mise en place d’un nouveau système de paiement.
En outre, une fois le processus de paiement des cas d’assurance médicale bloqué, les sociétés d’imagerie artificielle s’appuieront davantage sur les hôpitaux et les sociétés d’équipement d’imagerie comme payeurs. En raison de la lutte contre la corruption médicale à haute pression, le montant total des achats d'équipements médicaux hospitaliers au premier semestre 2024 a été presque réduit de moitié, et le montant de l'offre gagnante pour l'imagerie par résonance magnétique et la tomodensitométrie ne représentait que 60 % de la même période de l'année dernière. . Dans cette situation, la pression subie par les fabricants d'équipements d'imagerie en amont de la chaîne industrielle sera directement transmise aux entreprises d'IA d'imagerie situées au milieu du courant, et les revenus de ces dernières subiront une certaine baisse avant que la demande d'achat d'équipements ne soit libérée.
En fin d'article de l'Administration Nationale de l'Assurance Maladie, l'article souligne : « Le guide d'établissement du projet classe uniformément la rubrique élargie du « diagnostic assisté par intelligence artificielle » sous la rubrique principale de l'examen radiologique afin de refléter le positionnement fonctionnel. de la technologie de l’intelligence artificielle pour améliorer la qualité et l’efficacité plutôt que d’augmenter les coûts.
Cette phrase s’applique non seulement à l’IA d’imagerie, mais peut également s’appliquer à diverses intelligences artificielles de l’industrie médicale.
L'« Avis sur la réglementation de l'utilisation et des tarifs des systèmes d'exploitation assistés par robot chirurgical » publié par le Bureau d'assurance médicale du Hunan en 2022 a unifié la forme et le prix des robots chirurgicaux sous la forme d'orientations politiques. Son essence est de garantir une assurance médicale raisonnable . dépenses et patients raisonnables. Guider le développement ordonné des marchés pertinents sous le principe des dépenses et empêcher les entreprises et les hôpitaux d'« innover » dans la facturation des articles à l'aide de logiciels simples.
Aujourd'hui, l'introduction des « Lignes directrices pour l'établissement de projets de prix pour les examens radiologiques (essai) » a le même objectif. Elle établit le positionnement de l'IA d'imagerie. On espère que l'IA pourra aider les hôpitaux à améliorer la qualité et l'efficacité, et apporter une augmentation. à l’ensemble du système médical. Et ensuite refléter votre propre valeur.
En combinant les deux politiques, il n’est pas difficile de constater que les formulateurs ne soutiennent pas les entreprises qui utilisent l’IA comme produit indépendant ou comme argument de vente de produits indépendants, mais espèrent qu’elle pourra être utilisée comme outil pour des équipements et des systèmes, par exemple. navigation automatique dans l'industrie automobile ou contrôle qualité dans l'industrie industrielle pour soutenir sa plus grande valeur.
En réalité, les soi-disant « sociétés d'IA d'imagerie principale » ont depuis longtemps arraché l'étiquette d'« IA d'imagerie », conçu du matériel ou des systèmes hautement intelligents et sont devenues des sociétés complètes de dispositifs médicaux ou des sociétés d'informatique médicale.
Shenrui Medical a réalisé de nombreuses réalisations dans le domaine de l'informatique médicale. Après l'essor des grands modèles, l'entreprise s'est concentrée sur la gestion des données hospitalières et a construit un moteur de gestion de données multimodal couvrant l'ensemble du processus de collecte, de gestion et d'étiquetage des données, ainsi qu'un grand modèle de langage multimodal, une image un modèle général et un grand moteur d'IA modale multimodale et fournit de multiples modèles d'ouverture de capacités sous de multiples formes telles que l'ouverture de capacités de gouvernance de cycle complet, l'ouverture de capacités de personnalisation de services de données et l'ouverture de capacités de modélisation d'IA multimodale.
En outre, pour les solutions d'actifs de données dont les hôpitaux ont un besoin urgent, Shenrui Medical intègre également l'IA pour fournir une gestion intelligente, une recherche scientifique intelligente, une clinique intelligente, un centre d'innovation en IA et d'autres scénarios permettant aux institutions médicales de fournir des produits intelligents liés à la gestion des actifs et services. Servir.
En termes de dispositifs médicaux, Shukun Technology et Infer Medical font des projets. S'appuyant sur l'IA, Shukun Technology a développé de manière indépendante des équipements matériels à ultrasons natifs tels que « Turing Brain » et « Turing AR », lui permettant d'intégrer en profondeur des algorithmes intelligents. Il peut non seulement collecter toutes les informations sur les organes pendant le diagnostic et le traitement par ultrasons, mais également les refléter. lésions en temps réel. Il optimise également l’expérience du médecin et évite aux médecins d’utiliser le « deuxième écran » dans la pratique clinique.
De l'avis de Shukun Technology, la collaboration intégrée des logiciels et du matériel constitue la reconstruction de l'expérience utilisateur, et c'est également la clé pour que l'IA continue de repousser les limites de la technologie. À l'avenir, chaque élément matériel passera de l'ère industrielle à l'ère de l'IA, et chaque étape et chaque seconde de l'interaction entre les médecins et l'équipement sera prise en charge par l'IA.
Infer Medical est entré dans le domaine des robots chirurgicaux et a profondément intégré l'IA d'imagerie dans le matériel. Par exemple, le robot de navigation IA auto-développé par la société, « Longdianjing® Puncture Surgery Robot », ajoute un support technique intelligent IA basé sur un guidage de navigation magnétique. Grâce à des algorithmes intelligents, on suppose qu'il peut réaliser une identification et une reconstruction entièrement automatiques des lésions tissulaires, et effectuer en outre une planification automatique du trajet chirurgical, un guidage de ponction et une évaluation post-ablation, aidant ainsi efficacement les médecins à effectuer des opérations de ponction percutanée de manière plus précise et plus rapide. .
À ce stade, toutes les anciennes sociétés d’IA d’imagerie ont achevé leur propre reconstruction de valeur. La fin de l’ère ancienne correspond à l’avènement d’une nouvelle ère pour les entreprises d’IA.
La nouvelle politique de l'Administration nationale d'assurance maladie a indiqué l'orientation du développement de l'industrie de l'IA en imagerie. Même si elle peut être confrontée à certains défis à court terme, à long terme, les entreprises d'IA en imagerie ont encore de larges perspectives en coopérant avec les hôpitaux. et les fabricants d'équipements d'imagerie et transformer leurs propres modèles économiques. À l’avenir, l’IA d’imagerie ne sera plus un produit indépendant, mais sera intégrée aux équipements et systèmes médicaux pour améliorer l’efficacité et la qualité médicales.