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  • 简介:摘要目的预测中国偏远基层地区老年原发性闭角型青光眼(PACG)患者人群人工智能(AI)辅助筛查对医疗、医保基金支出的影响。方法纳入海南省昌江黎族自治县19 395名65岁及以上老年人,借鉴浙江温州青光眼人群筛查的卫生经济学模型,将PACG按照严重程度分为原发性房角关闭可疑状态、原发性房角关闭、PACG、单眼致盲和双眼致盲5个状态,并结合青光眼相关文献提供的流行病学、转移概率和治疗依从性、筛查和转诊依从性、AI筛查的敏感性和特异性以及县中西医结合医院2016—2019年医疗数据和医疗保险报销比例对卫生经济学模型进行调整,拟合昌江县PACG患者在AI辅助筛查与无筛查2种方案下未来15年内的健康转归、医疗与医保基金支出情况。结果以无筛查方案为对照,实施AI辅助PACG筛查,未来15年内可延缓患者疾病进展,减少PACG患者134例和盲患者9例,分别占43%和50%。在AI辅助筛查方案下,阳性患者的早诊断、早治疗短期内将引起医疗和医保基金支出过快增长,超过同时期无筛查方案下的费用。从第3年开始,医保基金支出将由增长扭转为下降,控费效应显现,从第10年开始,医疗同样发生由增长变为下降的转折。而在无筛查方案下,由于大量PACG患者进展至晚期,医疗持续上涨,并于第14年将超过筛查方案的医疗。结论卫生经济学分析预测PACG人群AI辅助筛查在中国偏远基层地区不仅具有良好的成本效益,而且可延缓疾病进展,长期可节省医疗与医保基金支出。

  • 标签: 青光眼筛查 卫生经济学 人工智能 基层社区医疗