本研究旨在系统总结和评估数智技术在罕见病医疗保险领域中的应用现状与前景,并构建数智化赋能的罕见病医疗保障机制概念框架。通过检索PubMed、Embase、Web of Science、中国知网、万方数据知识服务平台、维普中文科技期刊数据库等,以...
详细信息
本研究旨在系统总结和评估数智技术在罕见病医疗保险领域中的应用现状与前景,并构建数智化赋能的罕见病医疗保障机制概念框架。通过检索PubMed、Embase、Web of Science、中国知网、万方数据知识服务平台、维普中文科技期刊数据库等,以“罕见病、医疗保险、人工智能、预测模型、机器学习、大数据、算法”及对应的英文检索词收集相关文献,并制订纳入排除标准。研究发现,中国罕见病医疗保障机制在药品准入和基金承载力等方面面临显著挑战,而数智化技术在筹资、准入、支付和监管环节展现出广泛的应用潜力。具体而言,动态仿真模型和大数据分析能够精准预测医保基金需求;机器学习算法优化了药物安全性和经济性的动态评估;个性化支付模型可有效识别高额费用人群,缓解基金支出压力;智能监控技术则实现了医保基金异常行为的精准检测。这些技术为完善罕见病医疗保障机制提供了系统化、科学化的解决方案。尽管仍需进一步实践验证,数智化技术在提升医保体系的灵活性、高效性和可持续性方面展现出显著潜力,有望更好地满足罕见病患者的需求。
随着临床和生物大数据的极大丰富,机器学习技术通过结合多方面的信息以预测个体的健康结局,在科研及学术论文中应用日益广泛,但关键信息报告的不足也逐渐显现,包括数据偏倚、模型对不同群体的公平性、数据质量和适用性问题,以及在真实临床环境中保持预测准确性和可解释性的难度等,增加了将预测模型安全有效地应用于临床实践的复杂性。针对这些问题,多变量预测模型个体预后或诊断的透明报告(transparent reporting of a multivariable prediction model for individual prognosis or diagnosis,TRIPOD)+人工智能(artificial intelligence,AI)声明在TRIPOD的基础上提出了针对机器学习模型的报告规范,以提升模型的透明性、可重复性和健康公平性,从而改善机器学习模型的应用质量。当前,国内基于机器学习技术的预测模型研究日益增多。为帮助国内读者更好地理解和应用TRIPOD+AI,笔者结合实例对其进行了解读,希望为研究人员报告质量提升提供支持。
暂无评论