“灵魂砍价”之后，药品耗材集采下一步如何推进？******

　　在有效保障患者用得起优质药的同时，一些难点、堵点问题也随之出现

　　“灵魂砍价”之后，药品耗材集采下一步如何推进？

　　本报记者 王维砚 杨召奎

　　阅读提示

　　随着药品耗材集采常态化推进，在有效保障患者用得起、用得上优质药的同时，一些难点、堵点问题也随之出现。专家指出，进一步提升集采质量，中选价格不仅要覆盖生产成本，也要覆盖合理的流通成本和耗材伴随服务成本。

　　近日，一场事关种植牙价格的集采备受关注。

　　1月11日，口腔种植体集采在成都开标，拟中选产品平均中选价格降至900余元，与集采前中位采购价相比，平均降幅55%，这给很多需要种牙的患者带来了大大的实惠。目前，种植牙耗材并未被纳入医保报销范围，本次集采也是高值耗材集采从医保领域扩围到非医保领域的首次尝试。

　　集采，即集中带量采购，通过量价挂钩、以量换价，不断挤出虚高价格水分，引导药品、耗材价格回归合理区间，破解群众看病贵难题。

　　国家医保局最新发布的数据显示，目前，7批药品集采、3批耗材集采，叠加地方联盟集采，累计降低药耗费用超4000亿元。

　　随着集采常态化推进，在有效保障患者用得起、用得上优质药的同时，一些难点、堵点问题也随之出现。日前，在中新社举办的“国是论坛：集采常态化与医疗高质量发展”研讨会上，专家们纷纷建言，为更好推进集采支招。

　　摒弃“唯低价”，提升集采质量

　　药品、耗材集采“灵魂砍价”后，患者就医负担持续降低。

　　在药品集采方面，2018年以来，以常见病、慢性病用药为重点，国家组织开展了7批药品集采，涉及294种药品，1135个中选产品平均降价超50%。集采品种中使用高质量药品的患者比例从50%提高至90%以上。

　　在耗材集采方面，国家在心内科和骨科两个最受关注的耗材价格虚高领域开展了3批集采，其中，心脏支架集采已于2022年11月成功接续，平均中选支架价格在770元左右；人工关节类和骨科脊柱类高值医用耗材集采中选产品平均降价超80%。

　　专家表示，通过集采把价格“打下来”，并非“唯低价论”，而是要在多元目标中找到平衡。在挤掉价格水分的前提下，也要让企业获得合理利润，同时不影响相关药品和耗材可及性，不加剧医保和患者负担水平。

　　如何进一步提升集采质量？在北京大学公共卫生学院教授吴明看来，下一步，应根据临床需求进一步完善集采规则，以质量为核心、以临床价值为导向，同时中选价格不仅要覆盖生产成本，也要覆盖合理的流通成本和耗材伴随服务成本。

　　吴明指出，目前有部分药品和耗材虽然通过了一致性评价，但实际使用过程中效果参差不齐，因此要建立起临床耗材信息化管理系统以及产品和服务质量评价系统，避免“劣币驱逐良币”。

　　完善物流配送和配送商遴选

　　流通和配送是完成集采的重要环节，讨论中，专家不约而同地提到了集采后的物流运输和服务问题。

　　吴明在调研中发现，过去，由第三方管理医院的耗材库存，包括点货、备货、及时补货等，相当于提供“保姆式服务”；而集采后流通环节大幅压缩，很多代理商退出，为医院提供的物资管理服务显著减少，而配送企业没有经验和能力，只送货不提供其他服务，这就出现了供需双方的不适配——医院内部需求没有及时传导到供货企业，短期内出现管理空白。吴明建议，有必要尽快界定各方责任，建立相应的激励和监督机制，疏通集采流通环节的堵点。

　　国药集团中国医疗器械有限公司副总经理张威也表示，想要更好地服务集采，需要重视发挥大型流通与配送企业的作用。

　　据张威介绍，通常全国性医疗器械流通和配送企业为实现集采产品落地，会在各地设立经营网络企业并开展医疗器械三方物流业务，但跨行政区域开展代储、代运需要单独申报，监管方需按照各自审批权限进行审批，这在一定程度上制约了集采产品在流通和配送环节的畅通流转。他建议，建立集中带量采购流通和配送企业多仓协同制度，在全国试点探索大型企业内三方物流多仓协同机制。

　　张威还建议，完善对配送商的遴选机制，包括仓储面积、人员资质、覆盖面积、注册资金等都需要重点考虑，以保证集采成果安全高效地配送到各级医疗机构。

　　激励企业走创新之路

　　医疗产业高质量发展离不开创新，而创新药品耗材具有高投入、长周期、高风险等特点，企业必然对高回报率抱有期待。

　　“今后新技术、新耗材进不进医保？在什么时机、什么条件下进医保能实现社会价值和经济价值的最大化？这些都需要考虑。”中国医学装备协会副秘书长杨建龙表示，一些国产器械、耗材企业研发投入非常大，如果产品上市后很快进入集采，而集采长期以“低价”作为标准，企业回收成本和创造利润都会受影响，长此以往不利于医药创新。

　　杨建龙直言：“希望有灵活、精准的政策，作为新技术可以暂时不集采、不进医保，至少等足够成熟之后或者是有很好的卫生机制价值时再进医保，给予新技术一定的自由市场。”

　　“如何保证企业进行高投入后能获得应有回报，应交给市场机制去解决。”在北京大学国民经济研究中心主任苏剑看来，还应进一步完善对医院和医生的评价机制，在评价体系中更注重医生的专业和创新能力，而非论文数量。

　　不过，在吴明看来，高回报率并不代表企业一定会有创新动力。

　　“过去我国药品耗材价格很高、利润很高，但企业并没有积极性创新，因为只要给‘回扣’就可以躺着赚钱，为什么要走风险极高的创新之路？”吴明认为，要激励创新，首先要通过改革为医药创新创造良好市场环境，而集采就通过极大压缩“回扣”空间，纠正了市场失灵，形成了有效的创新激励，集采腾出的空间可以用来研发创新产品；集采产品薄利多销，企业若要获得更高利润，只能创新。

　　记者注意到，目前我国头部医药企业正在加大研发费用投入，创新药研发上市进程不断加快。

聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)