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　　人工智能辅助诊断首次被列入价格构成。为了支持相对成熟的人工智能辅助技术进入临床应用，防止额外增加患者负担，立项指南在放射检查、超声检查、康复类项目中设立“人工智能辅助”扩展项，医院可以选择使用人工智能参与诊疗行为，但现阶段不重复收费。

　　11月23日下午，国家医保局召开新闻发布会，回应了社会各界关心的热点线个扩展项，加起来共有收费编码609个，价格项目的颗粒度明显加大。项目合并的同时价格也会相应调整，比如新的特级护理、一级护理等项目落地时会适度上调价格。

　　为了支持相对成熟的人工智能辅助技术进入临床应用，防止额外增加患者负担，立项指南在放射检查、超声检查、康复类项目中设立“人工智能辅助”扩展项，医院可以选择使用人工智能参与诊疗行为，但现阶段不重复收费。

　　AI诊断是一种利用计算机辅助诊断的新技术，实现了诊断的智能化和自动化。AI诊断依靠收集全球海量的健康或疾病的信息、临床研究数据和病例等医疗大数据，针对每个患者进行各项评估，为医生提供以证据为基础的疾病诊断和治疗建议。AI通过对患者指标进行分析解读，可以更好地规划病人的治疗方案，并为医生提供做出好决策所需要的所有信息。

　　AI诊断行业政策环境及发展现状分析人工智能(AI)技术一直是当前科技领域的热门话题。在医疗行业中，利用AI技术进行疾病诊断和医疗治疗已经成为一种趋势。目前，许多大型科技公司和医疗机构都已经投入了大量资金和人力资源，推动AI技术在医疗行业中的发展。

　　海外“AI+医疗”发展相对成熟，已推出AI影像、诊断、制药、管理、机器人等产品。欧美等海外的“AI+医疗”产品研发相对领先，通过AI赋能，一方面提高医疗效率、降低医疗成本;另一方面提高医疗质量，为患者带来更好的治疗效果。

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　　从目前海外产品成果来看，AI已经在辅助诊断、药物开发、数据管理、临床决策等多个领域取得了一定的成果。

　　《2023-2028年中国AI诊断行业市场深度调研及投资策略预测报告》分析：为推动“人工智能+”在医疗领域的创新应用，11月14日，国家卫生健康委、国家中医药局、国家疾控局联合发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，旨在推动“人工智能+”在医疗领域的创新应用。指引提出，通过图文、语音等人机交互方式，利用医学知识图谱和深度学习技术，提高诊疗精准性，优化医患沟通，减少患者候诊时间，改善就医体验。此外，指引还强调智能预问诊的应用，通过采集患者病史信息辅助生成电子病历，提高医生诊疗效率和医疗质量。

　　AI诊断效果与人工接近，而时间大幅缩短。根据同济大学附属同济医院做的一项研究显示，在良恶性病变鉴别方面，AI模型的灵敏度为100%，优于病理医师的99.65%，但特异度和准确度分别为97.7%和99.1%，低于病理医师的99.3%和99.5%。在恶性病变图像方面，AI模型的重叠面积与病理医师相比差异无统计学意义,但重叠率低于病理医师。在诊断时间方面，AI模型的单视野图像诊断用时明显短于病理医师。

　　不过，AI技术在医疗领域中的应用也面临着一些问题和挑战。比如说，现有的AI技术并不能完全代替医生进行诊断和治疗，因为它们可能会出现一些错误或者漏诊。此外，由于AI技术的复杂性和安全性问题，医疗机构需要投入大量的人工成本，或者选择外包医疗服务，这些都会增加医疗服务的成本。

　　《2023-2028年中国AI诊断行业市场深度调研及投资策略预测报告》。报告根据AI诊断行业的发展轨迹及多年的实践经验，对中国AI诊断行业的内外部环境、行业发展现状、产业链发展状况、市场供需、竞争格局、标杆企业、发展趋势、机会风险、发展策略与投资建议等进行了分析，并重点分析了我国AI诊断行业将面临的机遇与挑战，对AI诊断行业未来的发展趋势及前景作出审慎分析与预测。

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