醫保影像雲共享路徑的啟動，是國家醫保平台邁向中國14億人健康平台的關鍵一步。
12月1日，國家醫保局在江蘇省南京市鼓樓醫院正式啟動醫保影像雲共享路徑，各省份影像管理機構系統中的影像目錄數據可上傳到國家醫保影像數據雲共享中心，全國的醫保影像資訊將逐步實作共享互通。
國家醫保局副局長黃華波在啟動儀式上表示，力爭2025年底，實作全國醫療機構透過國家醫保影像數據雲共享中心可調閱北京、上海、廣東等地區醫學影像資訊；2027年底，力爭實作全國醫保影像雲數據「一張網」「路路通」，有效解除廣大患者重復檢查費時、費力、費錢的痛點問題。
未來，連線14億人健康數據的醫保影像雲，不僅會促進醫療機構檢查結果共享互認，實作個人健康資訊的連續貫通，還可為醫療機構、臨床醫生診療、AI輔助診療、雲端儲存、商保公司等進行數據賦能，推動醫療健康領域新質生產力的融合共進。
患者將無需帶著底片
「
東奔西走
」
醫保影像雲透過醫療影像資料的雲端儲存與共享，打破資訊孤島，使得醫生能夠迅速獲取患者的歷史檢查數據進行診療。
近日，國家醫保局在價格計畫立項指南中，將「數位影像處理、上傳與雲端儲存」納入放射檢查的價格構成，並明確提出醫療機構無法做到檢查影像雲端儲存的，就需要減收一定費用，推動醫療機構將影像檢查結果上傳至雲端，實作患者可閱、同行可查、醫保可核。
國家醫保局大數據中心主任付超奇在接受第一財經采訪時表示，從現實意義來說，醫保影像雲能夠避免不必要的重復檢查，大幅降低患者的時間和經濟負擔，提高醫療服務的品質和效率，提升醫保基金的使用績效。
南京鼓樓醫院互聯網醫院院長屈峰對第一財經表示，影像上「雲」後，患者是最受益的。以前患者在不同的醫療單位做了檢查之後，需要帶著底片走，但物理底片的數量對於影像檢查來說是不夠的。現在電子底片解析度更高，原始資訊更為豐富，醫生診斷更為清晰方便，也可避免跨院就診不必要的重復檢查。
將長期、全量、保存管理參保人員日常體檢數據、影像報告等健康檔案資訊按時序匯聚到影像雲後，患者開啟手機就能隨時查閱本人發生過的所有歷史資料，看病時拎著片子「東奔西走」、查閱既往病情時「翻箱倒櫃」的現象將逐步消失。個人健康資訊的連續貫通也將有利於個人健康管理行業的發展。
對於醫療機構來說，影像上「雲」後可實作技耗分離，降低醫療機構底片采購與營運維護成本，減少物理儲存空間需求，提升影像裝置利用效率。
對於臨床醫生來說，健康數據上雲、流轉、套用，有助於進一步最佳化醫療服務流程、提高醫療效率，減少漏診或誤診。
北京中醫藥大學衛生健康法治研究與創新轉化中心主任鄧勇認為，影像雲平台匯總了大量影像檢查大數據，能夠助力醫療決策更科學，支持精準醫療。
屈峰表示，對於一些病情較為復雜的患者，在影像雲平台上調閱他們的歷史檢查數據，可以清晰地看到病情的動態演變過程，透過這些連續性的變化，醫生能夠更加準確地把握患者的病情。
疾病診治方式有望迎來重大突破
付超奇表示，從長遠來看，醫保影像雲能促進中國遠端醫療服務的普及與深化，推動優質醫療資源更好地為基層服務。影像雲儲存了海量數據，既包含患者歷史的數據，也包含家庭成員相關的數據，透過訓練這些數據，能夠顯著推進智慧診斷技術的發展，還能深入進行相關疾病的研究，進一步促進新藥研發，加速人工智慧行業的叠代升級。
江蘇省已有2000多家醫療機構接入江蘇省影像雲平台。中國電子投資控股有限公司數位健康事業部總經理李驪表示，江蘇每天醫療機構要向平台上傳35T~40T的數據。
科大訊飛集團副總裁鹿曉亮介紹，安徽省1971家醫療機構接入安徽省影像雲平台，儲存影像數據超1億例，日均新增影像超10萬例。
「影像雲」平台將分散在醫療機構的海量、高品質影像數據匯聚起來後，除了用於對個人疾病和健康的診斷管理，還可以透過大數據對一個地區的群體健康以及疾病譜系進行分析和研究。
比如，對同家族人群的健康相關數據進行歸集分析，能反映出原本看似不相關卻存在著內在關聯性的疾病，包括對癌癥、罕見病、基因病、遺傳病、家族病等準確診斷。
中國政法大學商學院副教授高秋明對第一財經表示，影像雲的大數據可以改善對疾病本身的認知，大量甚至全部患者經歷總結出來的疾病特征比單個患者要更加可靠。
這些醫保大數據對於商業保險公司來說是非常重要的。醫保影像雲可助力商保公司減少商業健康保險在核保、理賠等方面的成本，提升產品設計方面的效率。
影像數據具備數量大、一致性好等特點，可為醫療健康行業演算法及人工智慧訓練提供大規模、高品質數據集，有助於提供更加優質高效全面的AI輔助診斷醫療服務。
高秋明表示，數據量越大訓練得越多，AI的判斷能力就越強，影像雲資料庫是不斷更新的，AI能夠從中學到最新的疾病發展特征。
鹿曉亮表示，AI大模型可以為醫生提供詳盡的影像解析，提升影像檢查的準確性，還可以幫助醫生給患者提供詳盡的報告解讀服務，減輕醫生工作負擔，緩解患者對自身病情的焦慮。
醫藥產業和數位醫療將開啟超
800
億新空間
鄧勇認為，從數據賦能的角度來看，借助大數據分析技術，挖掘影像數據中隱藏的疾病規律、風險因素等，影像雲能夠為醫學研究提供新方向和思路。
對於醫療企業來說，大數據有助於醫藥企業更加深入探索疾病發病機理、成因機制等，從而研究發現新的對癥治療策略和診療技術，縮短創新藥品研發周期。
立項指南統一將實體底片從計畫價格構成中剝離，由患者按需選購，實體底片實行零差價銷售，不捆綁收費。
第一財經從相關業內人士處了解到，一些醫療資源豐富的省份每年的底片費用都在10億~20億元，再加上重復檢查的費用也有20億~30億元，兩者相加每年最多可騰挪近50億元資金；將這個成效放大到全國，每年可騰挪資金超過800億元。這些資金若「騰籠換鳥」用於醫藥產業和健康醫療數位化改革，相關行業也將獲得新的發展動力。
付超奇表示，醫學影像數據的規模極大，其儲存和傳輸也將大大推動雲端運算、5G等相關產業的發展。
國家醫保局將大力支持相關新質生產力的發展作為醫保帶來的發展新增量之一，助推人工智慧技術發展和助推雲端儲存、雲端運算等的技術創新是其中兩個重要的內容。「雲影像」價格新規推動醫療影像技術數位化行程加速、標準化建設加強，促進雲端儲存技術更加最佳化、雲端運算技術快速普及。
李驪稱，影像雲還能為數據儲存備份、數據安全、數據治理、信創軟體、雲端閱片、網路傳輸、智慧算力在內的技術服務機構帶來巨大發展空間。
影像學造假等騙保行為將被有效防範杜絕
付超奇認為，醫保影像雲另一個長遠的意義是透過智慧分析醫療影像數據，能夠有效辨識醫保基金使用過程中的不當行為，確保基金安全，惠及廣大參保人。
今年9月的無錫虹橋醫院騙保案就始自該院涉嫌影像學造假騙保的舉報，國家飛檢組查明該院確實存在偽造影像圖片等行為，直接從超聲等影像報告庫中，復制、截取與診斷對應的其他患者影像圖片，對報告數值進行手動修改。
影像造假具有成本低、收益大、不容易被發現等特點。透過醫保影像雲共享路徑，醫保部門可隨時核查醫療機構的檢查計畫及結果的真實性，避免發生重復使用檢查影像、虛增檢查計畫等騙取醫保基金行為。
黃華波表示，現階段，影像資訊主要由各級影像雲進行醫學影像標準化處理；未來，國家醫保局影像數據雲共享中心將建設醫學影像閱片能力，完善影像資訊共享適配工作，更好為各省市影像中心、醫療機構賦能服務、降本增效。
影像雲平台行業的共識是產業發展需要數據融合。李驪認為，雲影像是行業數位化改革的關鍵切口，雲影像服務模式復制到雲檢驗、雲病理、雲超聲等各個領域時邊際成本會不斷下降，將更多的診療數據匯聚起來後，平台才能夠發揮更大的作用。
目前，全國統一的醫保資訊平台已全面落地套用並持續最佳化完善。未來，連線14億人的健康數據將是國家醫保平台適應現代資訊科技新發展、不斷升級叠代的重要方向。
(本文來自第一財經)
