As "Diretrizes para o Estabelecimento de Projetos de Preços de Exames Radiológicos (Teste)" divulgadas recentemente pela Administração Nacional de Seguro Médico definem claramente o modelo de negócios de IA de imagem, que tem atraído ampla atenção na indústria. A diretriz visa padronizar o preço dos itens de exames radiológicos e apoiar a promoção do diagnóstico assistido por inteligência artificial em aplicações clínicas, evitando ao mesmo tempo o aumento dos encargos financeiros para os pacientes. O editor do Downcodes fornecerá uma interpretação aprofundada desta política e analisará seu impacto na indústria de IA de imagem.
Em 20 de novembro, a Administração Nacional de Seguro Médico emitiu "Diretrizes para o Estabelecimento de Projetos de Preços de Exames Radiológicos (Teste)", que não apenas integrou e padronizou os atuais projetos de exames radiológicos, mas também definiu o modelo de negócios de IA de imagem.
O artigo sobre interpretação de políticas apontou: "A tecnologia de inteligência artificial desempenha um papel no auxílio ao diagnóstico ou na melhoria da eficiência até certo ponto na prática clínica, mas ainda não pode substituir o diagnóstico médico. Em países onde não há produção de serviços médicos independentes e a qualidade e a eficácia do diagnóstico auxiliar é difícil de determinar. Nessas circunstâncias, após a cobrança das taxas de exame para os itens de diagnóstico correspondentes, não é apropriado cobrar adicionalmente do paciente apenas pelo diagnóstico assistido por inteligência artificial.
A este respeito, a fim de apoiar a aplicação clínica do diagnóstico assistido por inteligência artificial e evitar encargos adicionais para os pacientes, as directrizes para o estabelecimento do projecto organizam uniformemente os itens alargados de "diagnóstico assistido por inteligência artificial" sob os principais itens de exame radiológico. Ou seja, os hospitais que utilizam inteligência artificial para diagnóstico auxiliar cobrarão o mesmo preço do item principal, mas não serão cobrados o dobro do item principal. "
Simplificando, a Administração Nacional de Seguro Médico apoia a aplicação generalizada de IA de imagem na prática clínica, mas não permite que os hospitais repassem os custos do uso de IA aos pacientes.
Confrontados com a nova política, os profissionais de IA de imagens têm sentimentos contraditórios. Felizmente, o National Medical Insurance Bureau reconheceu oficialmente a contribuição da IA para a prática clínica e informou as partes relevantes sobre o uso da IA. Mas também estou preocupado: quando a introdução da IA não puder trazer benefícios diretos para o hospital, será que a nova política dada será suficiente para apoiar as receitas da indústria de IA de imagem?
Nos estágios iniciais do desenvolvimento da IA de imagem, o caminho estabelecido pelas empresas iniciantes para a IA médica é esperar que ela passe pelo acesso ao mercado, acesso a preços e acesso ao seguro médico, um por um, para formar produtos de dispositivos médicos independentes , e em última análise, conseguir pagamentos regulares aos pacientes, criando um circuito fechado. A solução é implantada no hospital.
Existem precedentes para tal modelo de negócios. Por exemplo, a Digital Diagnostics nos Estados Unidos analisa a retinopatia diabética a US$ 55 por vez (dados de 2022, os mesmos abaixo), e a Viz.AI US$ 1.040 por teste de obstrução de grandes vasos sanguíneos. todas as IAs de imagem domésticas foram a bússola da empresa em seus primeiros anos.
Seguindo esse caminho, empresas como Keya Medical e Eagle Eye Technology começaram a promover em larga escala o acesso a preços e a seguros médicos depois que seus produtos obtiveram certificados de Classe III. Nos últimos anos, os produtos relacionados entraram com sucesso nas listas de preços provinciais em mais de dez províncias e cidades, possibilitando teoricamente que os pacientes pagassem do próprio bolso. só entraram em cuidados médicos básicos em algumas áreas. O âmbito do pagamento do seguro está longe de ser em grande escala.
Existem vários motivos para o fracasso deste caminho. Nos últimos anos, empresas, governos e agências reguladoras promoveram conjuntamente preços hospitalares e modelos de pagamento, mas, em geral, não são suficientemente activos.
Por um lado, o acesso a preços em larga escala e a verificação do modelo de pagamento no acesso ao seguro médico exigem que as empresas despendam muitos recursos humanos e materiais para implementar, mas os resultados alcançados não podem garantir que os produtos alcançarão resultados consideráveis de comercialização, o que limita o velocidade de avanço.
Por outro lado, o acesso aos preços e o acesso ao seguro médico são semelhantes aos bens públicos, existindo a possibilidade de investimento nos primeiros e de carona nos segundos. Portanto, as empresas que são as primeiras a investir em investigação relacionada tendem a esconder-se faseadamente. resultados de pesquisa, resultando em uma limitação da velocidade geral de avanço da indústria, e facilmente levam a pesquisas repetidas sobre um único produto.
Hoje em dia, a introdução da nova política destruiu, sem dúvida, o sonho de obter imagens de IA como um produto independente para buscar pagamentos regulares por seguros médicos. Modelos de negócios sustentáveis que são comuns a medicamentos e dispositivos podem nunca ser implementados no campo da imagem de IA.
Embora se tenha perdido um importante caminho teórico para a realização comercial, o New Deal não teve um grande impacto negativo na rentabilidade das empresas de IA de imagem. Em vez disso, apontou a direcção para o desenvolvimento a longo prazo das empresas de IA de imagem.
Vamos falar primeiro sobre o impacto da política. Nesta fase, a receita das empresas de IA de imagem tem muito pouco a ver com seguros médicos. Eles dependem principalmente de licitações para vender IA de imagem para hospitais em um modelo de aquisição ou SaaS. Além disso, as imagens médicas sempre foram uma fonte importante de produção de papel. Muitos hospitais e médicos estão dispostos a buscar cooperação com empresas de IA para melhorar a quantidade e a qualidade dos resultados de pesquisas científicas relevantes.
Além disso, cooperar com fabricantes de equipamentos de imagem e pagar diretamente aos fabricantes de equipamentos também é uma forma importante de as empresas de IA médica obterem lucros. Esta é uma cooperação ganha-ganha. As empresas de equipamentos de imagem podem obter rapidamente um grande número de aplicações através do licenciamento de algoritmos inteligentes, melhorando efetivamente a competitividade de seus próprios produtos. Os hospitais também preferem chamar algoritmos diretamente das plataformas dos fabricantes de equipamentos de imagem para aumentar a receita das empresas de IA de imagem. Nos primeiros anos, o United Imaging Group estabeleceu especificamente a United Imaging Intelligence para superar problemas de imagem em vários cenários e se tornou uma das maiores empresas de IA de imagem com os produtos mais completos. Mais tarde, multinacionais como GE Healthcare e Philips Healthcare também se estabeleceram. Ecossistemas de IA na China, incluindo Um grande número de parceiros de alta qualidade.
Com esses métodos diversificados, as empresas de IA de imagem implementaram IA em um grande número de hospitais e obtiveram receitas de centenas de milhões sem o apoio de seguro médico.
As principais fontes de receita para empresas de IA de imagem
Vamos falar sobre orientações políticas para geração de imagens de IA. O artigo mencionava “apoiar a aplicação clínica do diagnóstico assistido por inteligência artificial”, o que na verdade é uma afirmação da aplicação clínica da inteligência artificial. Na prática, alguns hospitais no meu país realizaram projetos separados para serviços que envolvem IA de imagem. Depois que o hospital usar IA de imagem para diagnóstico auxiliar, uma parte da receita pode ser alocada como recompensa pelo desempenho da IA para fornecer serviços a empresas de IA de imagem.
Por exemplo, a província de Shandong fez muitos trabalhos inovadores no design de cobrança de IA. Alguns hospitais usam IA para realizar exames de tomografia computadorizada precoce. O preço real é de 340 yuans por peça, que inclui 50 yuans para custos de diagnóstico de triagem de inteligência artificial. (o seguro médico não participa do pagamento).
No entanto, importa também notar que é difícil para as empresas de IA sentirem os benefícios trazidos pela introdução da nova política a curto prazo. Atualmente, o número de hospitais que utilizam a alocação de desempenho para pagar pela IA é escasso e os itens de inspeção cobertos também são bastante limitados. Portanto, pode levar vários anos para que os testes em pequena escala sejam implementados em grande escala, e são necessárias políticas mais refinadas para promover o estabelecimento de um novo sistema de pagamentos.
Além disso, depois que o caminho de pagamento para casos de seguro médico for bloqueado, as empresas de IA de imagem dependerão mais de hospitais e empresas de equipamentos de imagem como pagadores. Devido à alta pressão anticorrupção médica, o valor total da aquisição de equipamentos médicos hospitalares no primeiro semestre de 2024 foi quase reduzido à metade, e o valor da licitação vencedora para ressonância magnética e tomografia computadorizada foi de apenas 60% do mesmo período do ano passado . Nesta situação, a pressão enfrentada pelos fabricantes de equipamentos de imagem a montante da cadeia da indústria será transmitida diretamente às empresas de IA de imagem no meio do caminho, e as receitas destas últimas sofrerão uma certa queda antes que a demanda por aquisição de equipamentos seja liberada.
No final do artigo da Administração Nacional de Seguro Médico, o artigo apontava: “O guia de estabelecimento do projeto organiza uniformemente o item ampliado de “diagnóstico assistido por inteligência artificial” sob o item principal de exame radiológico, a fim de refletir o posicionamento funcional da tecnologia de inteligência artificial para melhorar a qualidade e a eficiência, em vez de aumentar os custos”.
Esta frase não se aplica apenas à IA de imagem, mas também pode ser aplicada a várias inteligências artificiais na indústria médica.
O "Aviso sobre a regulamentação do uso e dos encargos de sistemas operacionais assistidos por robôs cirúrgicos" emitido pelo Hunan Medical Insurance Bureau em 2022 unificou a forma e o preço dos robôs cirúrgicos na forma de orientação política. despesas e pacientes razoáveis. Orientar o desenvolvimento ordenado dos mercados relevantes sob a premissa de despesas e evitar que empresas e hospitais "inovem" na cobrança de itens com a ajuda de software simples.
Hoje, a introdução das “Diretrizes para o Estabelecimento de Projetos de Preços para Exames Radiológicos (Teste)” tem o mesmo propósito. Estabelece o posicionamento da IA de imagem. Espera-se que a IA possa ajudar os hospitais a melhorar a qualidade e a eficiência, e trazer incremento. para todo o sistema médico e então refletir seu próprio valor.
Combinando as duas políticas, não é difícil descobrir que os formuladores não apoiam as empresas que utilizam a IA como um produto independente ou um ponto de venda de produtos independentes. Em vez disso, esperam que possa ser utilizada como uma ferramenta para equipamentos e sistemas, como. navegação automática na indústria automotiva ou controle de qualidade na indústria industrial para apoiar seu maior valor.
Na realidade, as chamadas "empresas de IA de imagens de cabeça" há muito que abandonaram o rótulo de "IA de imagens", projetaram hardware ou sistemas altamente inteligentes e se tornaram empresas completas de dispositivos médicos ou empresas de TI médica.
A Shenrui Medical obteve muitas conquistas na área de TI médica. Após a ascensão dos grandes modelos, a empresa concentrou-se na gestão de dados hospitalares e construiu um motor de gestão de dados multimodal cobrindo todo o processo de recolha, gestão e rotulagem de dados, bem como um modelo multimodal de grande linguagem, uma imagem modelo geral e um grande modelo multimodal de IA e fornece vários modelos de abertura de capacidade em várias formas, como abertura de capacidade de governança de ciclo completo, abertura de capacidade de personalização de serviços de dados e abertura de capacidade de modelagem de IA multimodal.
Além disso, para as soluções de ativos de dados que são urgentemente necessárias para os hospitais, a Shenrui Medical também integra IA para fornecer gerenciamento inteligente, pesquisa científica inteligente, clínica inteligente, centro de inovação de IA e outros cenários para instituições médicas fornecerem produtos inteligentes relacionados ao gerenciamento de ativos e serviços.
Em termos de dispositivos médicos, a Shukun Technology e a Infer Medical estão fazendo planos. Baseando-se na IA, a Shukun Technology desenvolveu de forma independente equipamentos de hardware de ultrassom nativos, como "Turing Brain" e "Turing AR", permitindo-lhe integrar profundamente algoritmos inteligentes. Ele pode não apenas coletar todas as informações do órgão durante o diagnóstico e tratamento de ultrassom, mas também refletir. lesões em tempo real Também otimiza a experiência do médico e evita que os médicos utilizem a “segunda tela” na prática clínica.
Na visão da Shukun Technology, a colaboração integrada de software e hardware é a reconstrução da experiência do usuário e também é a chave para a IA continuar a romper as fronteiras da tecnologia. No futuro, cada peça de hardware passará da era industrial para a era da IA, e cada etapa e cada segundo da interação entre médicos e equipamentos será apoiado pela IA.
A Infer Medical entrou na trilha do robô cirúrgico e integrou profundamente a IA de imagem ao hardware. Por exemplo, o robô de navegação de IA desenvolvido pela empresa, "Longdianjing® Puncture Surgery Robot", adiciona suporte técnico inteligente de IA baseado em orientação de navegação magnética. Capacitado por algoritmos inteligentes, especula-se que ele pode obter identificação e reconstrução de lesões teciduais totalmente automáticas e ainda realizar planejamento cirúrgico automático, orientação de punção e avaliação pós-ablação, auxiliando efetivamente os médicos a concluir operações de punção percutânea com mais precisão e rapidez .
Neste ponto, todas as antigas empresas de IA de imagem completaram a sua própria reconstrução de valor. O fim da velha era corresponde ao advento de uma nova era para as empresas de IA.
A nova política da Administração Nacional de Seguros Médicos apontou a direção para o desenvolvimento da indústria de IA de imagem. Embora possa enfrentar alguns desafios no curto prazo, no longo prazo, as empresas de IA de imagem ainda têm amplas perspectivas ao cooperar com hospitais. e fabricantes de equipamentos de imagem e transformando seus próprios modelos de negócios. No futuro, a IA de imagiologia deixará de ser um produto independente, mas será integrada em equipamentos e sistemas médicos para melhorar a eficiência e a qualidade médica.