4月26日，百度智能云在文心一言技术交流会上透露，经过4次技术版本升级，其大模型推理成本降为原来的1/10。这意味着，其落地的首个医药垂类对话机器人GBI-Bot将进一步扩大应用场景。用百度健康数字营销总经理张宗杰的话说，“通过AI+大数据，可在用户标签、知识图谱、需求识别、智能对话等模块为新药推广赋能。”

目前，AI大模型在医疗信息化、互联网医疗、医保信息化等领域已产生生产力变革性的推动，如微软、谷歌等公司正在与医保组织合作。国家发改委价格监测中心负责人日前提出，数据要素市场化配置改革要强化企业数据和公共数据互通。《医药经济报》记者留意到，3月30日，全国首笔无质押数据资产增信贷款获批纾困融资成本。可见，数据驱动正在改变药物的价格形成生态。

探路创新药自主定价

2022年，全国统一的医保信息平台建成投用后，新平台已在医药价格监测等领域发挥重要作用。今年3月1日，国家医保局部署2023年医药集中采购和价格管理工作，首次提出“新获批药品首发价格形成机制”。按要求，北京、上海、江苏、四川等6省市做好首发价格受理、定期评估、动态调整，以引导企业公开合理定价，这一突破性探索思路对产业正向发展影响深远。

而这一试点思路源自国产新冠药物的定价规则。2022年底，复星医药、先声药业、君实生物等国产新冠药上市，均披露了生产成本、研发成本等核心数据。四川省医保局公布，君实生物的新冠药每盒795元的报价中，原料药成本385.01元，占比为48.43%，直接研发费用约8.88亿元；先声药业首发报价是每盒/疗程为750元，其中原料药成本334.53元，占比约44.6%，该药直接研发费用5.02亿元。不难推测，今后创新药自主定价的雏形基本形成，创新药发展从定价侧注入了新动能。

国内资深价格监测领域研究专家坦言，“国内药品定价的管理思维亟待与时俱进，尤其要打破最低价中标的传统思维，加强对创新药价格形成机制的研究，以临床价值为导向，摸索新的方法论。”她分析，国产制剂走出去的水平越来越高，中国市场在全球市场的分量越来越重，而如果国内定价过低造成价格洼地，也会影响创新药走向国际市场。因此，要用全球视野来布局创新药的价格形成机制。如根据大数据+AI汇流的产品数据流，系统性解构分析药品的显性与隐性成本，评估市场体量及竞品格局、患者画像等进而测量成本，在临床价值支付状态下，制定更为具有竞争力的定价。

记者获悉，目前国家层面正在重点研究成本导向的数据资源价格形成机制。从企业角度看，万全医药控股集团董事长郭夏表示，“未来创新药的打法是算力之战。”他解释称，AI技术可干预新药成本形成的全过程，数据资源的价值评估以成本法为主，未来创新药的竞争力将数字化。

提升要素成本数字化

看趋势，国家要探索稳慎有序扩大新批准上市药品进入医药采购市场的首发价格形成机制的覆盖范围。目前第一块骨牌已推出，今后会有更多创新药披露成本细节。同时，借助互联网及大数据、AI等手段，针对涨价过快的品种价格，相关部门探索要素成本策略测量，重点品种溯源首涨省份等举措，也会带来从上到下的产业势能。

不过，前述专家指出，在政策层面，除原料药成本，研发成本给出了明确的标杆，直接研发费用分摊不低于5年，限门诊的处方按照不低于1000万人份的标准分摊，院外零售端则按2000万人份的标准分摊，但没有给出仅限于住院使用的药品研发成本分摊标杆，这意味着研发费用分摊的标准相对仍较高。

由此判断，经济性仍是药价形成机制的主要决定原则。从全周期多层次引导来看，AI大数据价值评估的底层逻辑逐渐受到“政产学研用”各个环节的重视。国外的定价工具中已纳入疗效、毒性、创新性、研发成本、疾病罕见性、人口疾病负担、未满足的需求、预后等要素，衡量新药价值与价格。也有同一药物的定价会根据适应症的不同而有所差别。“我认为，在大数据背景下，要让新品怒放的万全之策就是AI引流、品类驱动，促进新药正循环持续发展。”郭夏坦言。

数字化场景使药价形成机制变得更具黏性，如华为场景包括药物研发AI辅助平台、全渠道营销平台、消费者运营、医药全流程追溯等覆盖多场景的解决应用。随着医保支付方式改革不断深入，DIP病种目录分值的制定，需基于历史的病案数据，根据不同病种的历史费用情况来测算不同病种的分值。“同病异治、同效同价”及“同病加治、增效增价”的评价方法都需通过大数据实现。对此，也有企业代表建议，“要素成本数字化有利于企业制定新药全球价格走廊或价格带，差异化拓展国内外市场。”

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