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...
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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。
目的对国内外药品上市后安全性主动监测文献进行文献计量学可视化分析,展示领域热点现状与趋势,为未来我国研究开展和主动监测管理体系的完善提供参考。方法系统检索Web of Science和CNKI数据库中药品上市后安全性主动监测的英文与中文...
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目的对国内外药品上市后安全性主动监测文献进行文献计量学可视化分析,展示领域热点现状与趋势,为未来我国研究开展和主动监测管理体系的完善提供参考。方法系统检索Web of Science和CNKI数据库中药品上市后安全性主动监测的英文与中文文献,导入CiteSpace 6.3.R2软件进行发文量、作者、机构和国家合作网络分析,并进行关键词共现、聚类和突现分析。结果经筛选共纳入中文文献415篇,英文文献676篇,年发文量整体呈增加趋势。中文文献作者合作网络相对于英文文献规模较小,合作关系网络较为稀疏,无强中心性机构。中文文献中,国内药品监管机构发挥了重要作用,而药企对自身产品的监测研究仍较少。研究内容涵盖主动监测体系与技术方法研究和特定药物与疾病的药品安全性主动监测实践研究。结论药品上市后安全性主动监测被世界各国广泛关注,我国研究活动热度呈现明显增长趋势,但与国际前沿相比仍有差距,需要进一步加强合作,促进我国主动监测管理体系完善。
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