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“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。

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）