«Руководство по установлению ценовых проектов радиологических исследований (пробное)», недавно опубликованное Национальной администрацией медицинского страхования, четко определяет бизнес-модель визуализации с использованием искусственного интеллекта, которая привлекла широкое внимание в отрасли. Руководство направлено на стандартизацию цен на материалы радиологического исследования и поддержку продвижения диагностики с помощью искусственного интеллекта в клинических приложениях, избегая при этом увеличения финансового бремени для пациентов. Редактор Downcodes предоставит глубокую интерпретацию этой политики и проанализирует ее влияние на индустрию искусственного интеллекта для обработки изображений.
20 ноября Национальная администрация медицинского страхования выпустила «Руководство по установлению ценовых проектов радиологических исследований (пробных)», которые не только интегрировали и стандартизировали текущие проекты радиологических исследований, но и определили бизнес-модель визуализации с использованием искусственного интеллекта.
В статье с интерпретацией политики указывалось: «Технологии искусственного интеллекта играют роль в диагностике или повышении эффективности в определенной степени в клинической практике, но они пока не могут заменить врачебную диагностику. В странах, где нет независимых медицинских услуг, качество и эффективность вспомогательной диагностики трудно определить. В таких обстоятельствах, после сбора платы за обследование по соответствующим диагностическим критериям, нецелесообразно взимать с пациента дополнительную плату только за диагностику с помощью искусственного интеллекта.
В связи с этим, чтобы поддержать клиническое применение диагностики с помощью искусственного интеллекта и предотвратить дополнительную нагрузку на пациентов, в руководящих принципах создания проекта расширенные разделы «диагностики с помощью искусственного интеллекта» единообразно распределены по основным пунктам радиологического обследования. То есть больницы, использующие искусственный интеллект для вспомогательной диагностики, будут взимать ту же цену, что и основной товар, но не будут платить вдвое больше, чем основной товар. "
Проще говоря, Национальное управление медицинского страхования поддерживает широкое применение ИИ для визуализации в клинической практике, но не позволяет больницам перекладывать расходы на использование ИИ на пациентов.
Столкнувшись с новой политикой, специалисты по визуализации ИИ испытывают смешанные чувства. К счастью, Национальное бюро медицинского страхования официально признало вклад ИИ в клиническую практику и проинформировало соответствующие стороны об использовании ИИ. Но меня также беспокоит: если внедрение ИИ не сможет принести прямую выгоду больницам, будет ли данной новой политики достаточно, чтобы поддержать доходы индустрии искусственного интеллекта для визуализации?
На ранних стадиях разработки ИИ для визуализации маршрут, проложенный начинающими компаниями для медицинского ИИ, заключается в том, что он пройдет через доступ к рынку, доступ к ценам и доступ к медицинскому страхованию один за другим, чтобы сформировать независимые продукты медицинского оборудования , и в конечном итоге добиться регулярных выплат пациентам, создав замкнутый цикл. Решение внедряется в больнице.
Есть прецеденты такой бизнес-модели. Например, компания Digital Diagnostics в США анализирует диабетическую ретинопатию по цене 55 долларов США за раз (данные за 2022 год, те же самые ниже), а Viz.AI — 1040 долларов США за тест на закупорку крупных кровеносных сосудов. все отечественные системы искусственного интеллекта для обработки изображений. Компас компании в первые годы ее существования.
Следуя по этому пути, такие компании, как Keya Medical и Eagle Eye Technology, начали широко продвигать доступ к ценам и медицинскому страхованию после того, как их продукция получила сертификаты класса III. За последние несколько лет сопутствующие товары успешно вошли в провинциальные прайс-листы более чем в десяти провинциях и городах, что теоретически дает возможность пациентам платить из своего кармана. Однако они столкнулись с проблемами в более важном аспекте медицинского страхования и проблем. получили базовую медицинскую помощь лишь в нескольких районах. Объем страховых выплат далеко не масштабен.
Причин неудачи на этом пути множество. В последние несколько лет предприятия, правительства и регулирующие органы совместно продвигали цены на услуги больниц и модели оплаты, но в целом они недостаточно активны.
С одной стороны, крупномасштабный доступ к ценам и проверка модели оплаты при доступе к медицинскому страхованию требуют от компаний затратить много трудовых и материальных ресурсов для реализации, но достигнутые результаты не могут гарантировать, что продукты достигнут значительных результатов коммерциализации, что ограничивает скорость продвижения.
С другой стороны, доступ к ценам и доступ к медицинскому страхованию аналогичны общественным благам, и существует возможность инвестирования в первые и бесплатного использования вторых. Поэтому компании, которые первыми инвестируют в соответствующие исследования, склонны скрывать поэтапность. результаты исследований, что приводит к ограничению общей скорости развития отрасли и легко приводит к повторным исследованиям одного продукта.
В настоящее время введение новой политики, несомненно, разрушило мечту о визуализации ИИ как независимом продукте, требующем регулярных выплат по медицинскому страхованию. Устойчивые бизнес-модели, общие для лекарств и устройств, возможно, никогда не будут реализованы в области визуализации ИИ.
Хотя важный теоретический путь к коммерческой реализации был утерян, «Новый курс» не оказал большого негативного влияния на прибыльность компаний, занимающихся созданием изображений ИИ. Вместо этого он указал направление для долгосрочного развития компаний, занимающихся созданием изображений ИИ.
Давайте сначала поговорим о влиянии политики. На данном этапе доходы компаний, занимающихся ИИ-изображениями, очень мало связаны с медицинским страхованием. В основном они полагаются на торги по продаже ИИ для визуализации больницам по модели выкупа или по модели SaaS. Кроме того, медицинские изображения всегда были важным источником бумажной продукции. Многие больницы и врачи готовы сотрудничать с компаниями, занимающимися искусственным интеллектом, чтобы улучшить количество и качество соответствующих результатов научных исследований.
Кроме того, сотрудничество с производителями оборудования для визуализации и прямые выплаты производителям оборудования также являются важным способом получения прибыли для медицинских компаний, занимающихся искусственным интеллектом. Это взаимовыгодное сотрудничество. Компании, занимающиеся оборудованием для визуализации, могут быстро получить большое количество приложений за счет интеллектуального лицензирования алгоритмов, что эффективно повышает конкурентоспособность их собственных продуктов. Больницы также предпочитают напрямую вызывать алгоритмы с платформ производителей оборудования для визуализации, чтобы увеличить доходы компаний, занимающихся искусственным интеллектом. В первые годы United Imaging Group специально создала United Imaging Intelligence для решения проблем с визуализацией в различных сценариях и стала одной из крупнейших компаний в области искусственного интеллекта с наиболее полными продуктами. Позже также были созданы такие транснациональные корпорации, как GE Healthcare и Philips Healthcare. Экосистемы искусственного интеллекта в Китае, включая большое количество высококачественных партнеров.
Благодаря этим диверсифицированным методам компании, занимающиеся визуализацией ИИ, внедрили ИИ в большом количестве больниц и добились сотен миллионов доходов без поддержки медицинского страхования.
Основные источники дохода компаний, занимающихся визуализацией ИИ
Давайте поговорим о политических рекомендациях по визуализации ИИ. В статье упоминается «поддержка клинического применения диагностики с помощью искусственного интеллекта», что на самом деле является подтверждением клинического применения искусственного интеллекта. На практике некоторые больницы в моей стране реализовали отдельные проекты по оказанию услуг, связанных с визуализацией ИИ. После того, как больница будет использовать ИИ для вспомогательной диагностики, часть доходов может быть выделена в качестве вознаграждения за работу ИИ для предоставления услуг компаниям, занимающимся визуализацией ИИ.
Например, провинция Шаньдун проделала большую инновационную работу по разработке системы зарядки искусственного интеллекта. Некоторые больницы используют ИИ для раннего выявления рака. Фактическая цена составляет 340 юаней за деталь, включая 50 юаней за помощь в диагностике с использованием искусственного интеллекта. (медицинская страховка в оплате не участвует).
Однако следует также отметить, что компаниям, занимающимся искусственным интеллектом, сложно ощутить преимущества, которые принесет введение новой политики в краткосрочной перспективе. В настоящее время число больниц, которые используют распределение производительности для оплаты ИИ, невелико, и охватываемые проверки также весьма ограничены. Таким образом, для масштабного внедрения небольших испытаний может потребоваться несколько лет, и необходима более совершенная политика для содействия созданию новой платежной системы.
Кроме того, после того, как путь оплаты по случаям медицинского страхования будет заблокирован, компании, занимающиеся искусственным интеллектом, будут больше полагаться на больницы и компании, производящие оборудование для визуализации, в качестве плательщиков. Из-за жесткой медицинской борьбы с коррупцией общий объем закупок медицинского оборудования для больниц в первой половине 2024 года сократился почти вдвое, а сумма выигрышных заявок на магнитно-резонансную томографию и КТ составила лишь 60% от аналогичного периода прошлого года. . В этой ситуации давление, с которым сталкиваются производители оборудования для обработки изображений в верхней части отраслевой цепочки, будет напрямую передано компаниям, занимающимся искусственным интеллектом для обработки изображений, в средней части, и доходы последних претерпят определенное снижение до того, как спрос на закупку оборудования будет высвобожден.
В конце статьи Национальной администрации медицинского страхования в ней отмечалось: «Руководство по созданию проекта единообразно размещает расширенный пункт «Диагностика с помощью искусственного интеллекта» в рамках основного пункта радиологического обследования, чтобы отразить функциональное позиционирование. технологии искусственного интеллекта в повышении качества и эффективности, а не в увеличении затрат».
Это предложение применимо не только к визуализации ИИ, но также может применяться к различным искусственным интеллектам в медицинской промышленности.
«Уведомление о регулировании использования и оплаты хирургических роботизированных операционных систем», выпущенное Бюро медицинского страхования провинции Хунань в 2022 году, унифицировало форму и цену хирургических роботов в форме руководства по полису. Его суть заключается в обеспечении разумного медицинского страхования. расходы и разумные пациенты. Направляйте упорядоченное развитие соответствующих рынков на основе расходов и не допускайте «инноваций» предприятий и больниц в взимании платы за товары с помощью простого программного обеспечения.
В настоящее время введение «Руководства по установлению ценовых проектов на радиологические исследования (испытания)» преследует ту же цель. Оно устанавливает позиционирование ИИ в области визуализации. Есть надежда, что ИИ может помочь больницам улучшить качество и эффективность, а также увеличить прирост. всей медицинской системе, а затем отразите свою собственную ценность.
Объединив эти две политики, нетрудно обнаружить, что разработчики не поддерживают компании, использующие ИИ в качестве независимого продукта или аргумента в пользу независимых продуктов. Вместо этого они надеются, что его можно использовать в качестве инструмента для оборудования и систем. автоматическая навигация в автомобильной промышленности или контроль качества в промышленной промышленности, чтобы поддержать ее большую ценность.
На самом деле, так называемые «компании, занимающиеся искусственным интеллектом для визуализации головы», уже давно отказались от ярлыка «ИИ для визуализации головы», разработали высокоинтеллектуальное оборудование или системы и стали полноценными компаниями по производству медицинского оборудования или медицинскими ИТ-компаниями.
Shenrui Medical добилась многих достижений в области медицинских информационных технологий. После появления больших моделей компания сосредоточилась на управлении больничными данными и создала мультимодальную систему управления данными, охватывающую весь процесс сбора, управления и маркировки данных, а также мультимодальную модель большого языка, образ общая модель и мультимодальная большая модель Модальный механизм искусственного интеллекта и предоставляет несколько моделей открытия возможностей в различных формах, таких как открытие возможностей полного цикла управления, открытие возможностей настройки служб данных и открытие возможностей мультимодального моделирования ИИ.
Кроме того, для решений по активам данных, которые остро необходимы больницам, Shenrui Medical также интегрирует ИИ, чтобы обеспечить интеллектуальное управление, интеллектуальные научные исследования, интеллектуальные клинические исследования, инновационный центр ИИ и другие сценарии для медицинских учреждений, чтобы предоставлять интеллектуальные продукты, связанные с управлением активами, и услуги.
Что касается медицинского оборудования, планы строят Shukun Technology и Infer Medical. Опираясь на искусственный интеллект, компания Shukun Technology независимо разработала собственное ультразвуковое аппаратное оборудование, такое как «Turing Brain» и «Turing AR», что позволяет глубоко интегрировать интеллектуальные алгоритмы. Оно может не только собирать информацию обо всех органах во время ультразвуковой диагностики и лечения, но и отражать. повреждений в режиме реального времени Это также оптимизирует работу врача и предотвращает использование «второго экрана» в клинической практике.
По мнению Shukun Technology, интегрированное сотрудничество программного и аппаратного обеспечения — это реконструкция пользовательского опыта, а также ключ к тому, чтобы ИИ продолжал преодолевать границы технологий. В будущем каждое оборудование перейдет из индустриальной эпохи в эпоху искусственного интеллекта, и каждый шаг и каждая секунда взаимодействия врачей и оборудования будет поддерживаться искусственным интеллектом.
Компания Infer Medical вышла на рынок хирургических роботов и глубоко интегрировала искусственный интеллект в аппаратное обеспечение. Например, разработанный компанией робот-навигатор с искусственным интеллектом «Longdianjing® Puncture Surgery Robot» добавляет интеллектуальную техническую поддержку искусственного интеллекта, основанную на магнитном навигационном руководстве. Предполагается, что благодаря интеллектуальным алгоритмам он может обеспечить полностью автоматическую идентификацию и реконструкцию поражений тканей, а также выполнять автоматическое планирование хирургического пути, руководство пункцией и оценку после абляции, тем самым эффективно помогая врачам выполнять чрескожные пункционные операции более точно и быстро. .
На данный момент все бывшие компании, занимающиеся ИИ-изображениями, завершили собственную реконструкцию стоимости. Конец старой эры соответствует наступлению новой эры для компаний, занимающихся искусственным интеллектом.
Новая политика Национальной администрации медицинского страхования указала направление развития индустрии ИИ в области визуализации. Хотя в краткосрочной перспективе она может столкнуться с некоторыми проблемами, в долгосрочной перспективе компании, занимающиеся ИИ в области визуализации, по-прежнему имеют широкие перспективы благодаря сотрудничеству с больницами. и производителей оборудования для обработки изображений и трансформации перспектив развития их собственных бизнес-моделей. В будущем искусственный интеллект для визуализации больше не будет самостоятельным продуктом, а будет интегрирован в медицинское оборудование и системы для повышения эффективности и качества медицинской помощи.