NIH推出PRIMED-AI，推动医疗影像精准医疗

快速阅读: PRIMED-AI项目整合多影像领域，提高精准医疗水平，检验AI改善医疗质量和成本效益模式。NIH重视多模态集成，推动结果驱动型医疗保健，助力价值导向护理。

名为PRIMED-AI的项目旨在将放射学、病理学、心脏病学及其他影像领域整合到一个框架内，以提高精准医疗水平。对于研究人员、医疗服务提供者和保险公司而言，该项目是检验人工智能能否不仅改善医疗质量，还能建立新的成本效益模式的关键测试。

将精准医疗与价值导向的护理联系起来，美国国立卫生研究院（NIH）对多模态集成的重视标志着向结果驱动型医疗保健转变的趋势。通过结合影像资料、实验室报告、病理切片和心脏数据，PRIMED-AI计划生成能够更准确预测疾病进展和治疗反应的模型。

这种做法符合价值导向的护理框架，在该框架下，医疗服务提供者因改善患者健康状况而获得奖励，而非按服务次数计费。对于人工智能供应商来说，展示患者健康状况可衡量的改善将是赢得支付方认可的关键。

然而，这一转型并不均衡。PYMNTS报道，远程医疗和其他数字护理模式正迫使医疗服务提供者更新其计费流程，但许多机构在将创新与报销相结合方面进展缓慢。尽管医院在虚拟护理、诊断和自动化方面投入了资金，但许多支付结构仍然落后。

NIH的项目设计也认识到证据缺口。资金公告中包括验证中心和“手册”，旨在设定数据标准和可重复性基准。这些努力可能为医疗保险、医疗补助和私人保险公司评估人工智能工具创造更清晰的路径。

如果成功，PRIMED-AI可能会成为推动更广泛支付改革的催化剂，将人工智能更直接地嵌入基于成果的报销模型中。PYMNTS研究显示，已有83%的小型医疗服务提供者采用即时支付来减少财务运营中的低效率。这一趋势凸显了数字化医疗支付与临床创新并行推进的广泛需求。

医疗保健中的人工智能报销仍存在碎片化现象。当前的模型通常依赖于CPT代码、诊断相关组和有限的新技术附加支付。这些机制可以覆盖FDA批准的人工智能工具，但大多数是以每次使用为基础的报销，未能考虑到人工智能带来的更广泛的效率提升。

这一差距尤其明显，因为NIH正在投资验证中心和工业合作伙伴关系，以加速监管准备。没有明确的报销途径，医院和卫生系统可能难以证明采用由人工智能驱动的影像平台的前期成本是合理的。

报销的不确定性直接关联到更大的行业主题。医疗服务提供者面临成本压力增加和索赔延迟的问题，而患者对账单和收款的满意度也在下降。PYMNTS指出，随着患者要求更加透明和以数字为中心的支付选项，医疗服务提供者正面临升级支付系统的巨大压力。NIH的人工智能推动为这一挑战增添了新的层次：报销政策必须进化以支持高级分析，同时确保患者公平访问。

除了报销问题，影像领域的人工智能应用还引发了关于合规性和欺诈的问题。包括影像和患者记录在内的大型数据集必须谨慎管理，以符合HIPAA和其他监管标准。NIH强调了错误缓解和信任建立的重要性。

这种人工智能、合规性和支付的交汇点已经显现。PYMNTS最近报道，司法部在打击医疗欺诈的历史性行动中利用了人工智能工具，这既突显了部署机器学习在理赔监控中的风险，也展示了机会。

通过降低错误率和标准化数据管道，人工智能可以帮助保险公司和医疗服务提供者减少浪费并加快报销速度。PRIMED-AI的跨学科设计可能为将这些教训融入医疗复杂理赔生态系统的整合奠定基础。

(以上内容均由Ai生成)