如今，大数据和大模型在医疗领域的应用具有巨大潜力，可以提供更准确、快速的诊断和治疗辅助工具。AI影像和AI辅助手术导航等技术已经开始逐步应用于医疗实践中，但仍处于早期发展阶段。
关于AI医疗产品的定价问题，目前的确缺乏明确的规定。这主要是由于AI医疗领域的商业模式和法规尚未完全成熟，同时也受到医疗行业的复杂性和传统的医疗保险体系的制约。
AI医疗初创公司通常利用深度学习和大模型等AI技术来开发产品，为医生提供辅助工具。在商业化落地过程中，定价问题是一个需要考虑的重要因素。针对AI医疗影像产品大多数还没有收费的情况，可能是因为这些公司仍处于初创阶段，目前更注重的是技术的验证和产品的推广。
AI医疗产品的定价可能受到多个因素的影响，包括但不限于以下几个方面：
技术成熟度：目前AI医疗产品还处于发展阶段，其技术成熟度和准确性会直接影响产品的定价。
临床效果：AI医疗产品的临床价值和效果对定价也有重要影响。如果产品能够提供更准确的诊断和更好的治疗结果，可能会被认为具有更高的价值。
数据规模和质量：AI模型的训练需要大量高质量的数据，数据规模和数据质量会对产品定价产生影响。
市场竞争和需求：市场竞争情况和潜在用户的需求也会影响产品的定价策略。
在AI医疗产品商业化的过程中，需要各方共同努力，包括政府、医疗机构、企业以及专家学者，共同探索合理的商业模式和定价策略，以促进AI技术在医疗领域的可持续发展，并确保其在医生的临床决策中发挥更大的作用。
大部分AI医疗产品未收费
李铭表示，目前AI医疗领域还没有明确的收费标准，这导致很多AI医疗公司难以盈利，生存状况非常困难。医学影像科在医院的发展过程中扮演着举足轻重的角色。刘士远引用的数据显示，影像数据目前占据医疗数据的90%，年增长率超过30%；影像报告占据全部诊断信息的70%；影像科的收入占据医院收入的比重超过25%。
AI技术与医疗影像是最容易结合的领域。在过去几年中，国内涌现了多家AI医疗初创公司，主要集中在肺结节、脑出血和泛血管等领域。其中，一些公司已经获得相关的人工智能医疗器械注册证。然而，一旦获得许可证，这些产品在商业落地过程中将面临更大的挑战。
陈炳澍在WAIC大会上表示，过去十年人们一直关注人工智能在医疗领域的应用前景，AI已经成为一项非常通用的技术。但在进行产品准入和定价相关工作时，发现物价是实现人工智能商业化路径上的重要挑战。不论是综合性大企业还是AI医疗创新公司，都面临物价问题的困扰。
陈炳澍指出，总体而言，北京、上海、广东大湾区等地对新技术的医保支持更大。例如，上海的生物医药三年规划里就首次提出了对人工智能进行按例支付的政策，而其他地区则没有相应政策。他表示希望医保层面能够推出更多的创新支付方式。
AI回归医疗价值本质
去年湖南省医保局发布了有关AI诊断和手术机器人收费的标准。根据这些标准来看，人工智能、增强现实等手术规划产品不能收费，手术导航产品可以额外收取40%，最高不超过2000元，而手术核心步骤可以加收最高300%的费用，但这些额外费用不包括在医保范围内。
陈炳澍指出，近年来的趋势是医保局更关注医疗技术对临床实践带来的变革和对患者的价值，而不是关注产品所使用的是传统算法还是人工智能算法。他认为未来的重点是AI如何回归其在医疗领域的价值，提升医生、医院和患者的各个方面。他指出，目前在医院使用的AI软件等只是实现这一目标的方式而已。
然而，据了解，一些获得三类医疗器械注册证的AI数字医疗产品是可以定价的，但需要向各省物价局报备并获得批准。
彭永军教授表示，AI已经广泛应用于医院的各个领域，例如肺结节诊断等。他提到，广东省按病种点数付费（DIP），只要医保政策允许，医保会支付相应的点数费用，否则手术机器人就无法被使用。因此，医院正在探讨如何将创新的AI技术与医保政策相结合，以便实现适当的收费。
徐辉雄教授表示，尽管目前AI在临床应用中还比较有限，但需求非常大，因此需要解决应用与需求之间的差距。他认为未来建立可持续发展的AI医疗生态系统尤为重要，这样才能更好地推动创新技术的发展，并使更多的患者受益。
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