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药物经济学领域的边界不断延伸和拓展，每年都有新的研究和应用出现。近段时间，ChatGPT在各行业的广泛测试和运用引起了笔者的兴趣。

结合笔者研究的课题，笔者由人工智能生成回答，发现ChatGPT虽然可以就一个主题提出基本框架思路，但回答的内容取决于数据库已有检索信息内容的多寡、详实程度以及原始数据收集的质量。如果需要更具体的内容细节，则需要研究者的智慧和进一步判断。

问：药物经济学研究和应用的重点，是以价值和结果为基础，通过对卫生技术的疗效和经济性的评估，提高国民的健康水平。请问当前国际药物经济学研究与应用的进展情况如何？

ChatGPT

药物经济学是健康经济学的一个分支，它评估药物干预的成本效益和价值。近三年的进展主要体现在六个方面：

1.?使用真实世界证据（RWE）

RWE是指从常规临床实践中收集的数据，如电子健康记录和医保索赔数据等。这种方法可以提供关于药物在现实世界环境中的有效性，以及关于成本效益的更可靠数据。

2. 成本效益评价

新冠疫情以来，对疫苗、疗法和诊断测试等干预措施的成本效益进行了大量研究。研究结果表明，必须考虑到大流行病带来的更广泛的经济影响。

3.?基于价值的定价

这是一种药物定价方法，考虑了药物在健康结果方面提供的价值。近年来，一些国家已经实施了基于价值的定价方案。

4.?精准医学

这是一种根据个人基因构成、生活方式和环境调整治疗的医疗保健方法。关于精准医学的成本效益，以及如何在降低医疗成本的同时改善患者的治疗效果，已经有很多研究。

5.?数字健康干预

如移动健康应用程序和远程医疗，越来越普遍的医疗保健。关于这些干预措施的成本效益，以及如何在降低成本的同时改善患者预后，已经有很多研究。

6.?药品定价透明度

近年来对药品定价的审查越来越频繁，许多国家采取措施提高药品定价的透明度。包括要求药品制造商披露研发成本和生产药物的实际成本。

药物经济学

研究者

笔者基本同意ChatGPT提供的分析框架，但略显简单和粗糙。为此，笔者从Web of Science数据库中对2020-2022年国际药物经济学与卫生技术评估文献数量进行了比较。

结果显示，近三年来报告文献数量比较稳定。卫生技术评估的文献报告数量比药物经济学文献高出40余倍，前者每年有7000 ~ 9000篇论文，而后者每年少于200篇。前五位报告文献最多的国家分别是美国、中国、英国、意大利和西班牙。

笔者同时对2020-2022年ISPOR期刊【【微信】】发表的630篇文献进行内容分析，进一步了解国际药物经济学研究的方向。发现共涉及13个类别，包括：?比较效果研究/卫生技术评估；经济学评价，卫生政策分析，方法学，患者报告结果；偏好为基础的评价，政策方面；系统文献综述等。

前五位文献报告最多的研究方向是杂志的专题（主题）报告、经济学评价、系统文献综述、偏好为基础的评价和方法学。

问：基于偏好的评估方法是近年来药物经济学研究中应用比较多的新方法。请问什么是基于偏好的评估？

ChatGPT

一种关注个人偏好和价值观的评估，这种类型的评估在我们的社会中越来越流行，是用一种更适合个人需求和目标的方式来评估一个人的技能和能力。包括个人的长处和弱点，总体目标和兴趣，使我们能够确定个人可能需要额外支持或指导的领域。通过了解他们的偏好和价值观，提供必要的资源和支持，帮助他们实现自己的目标。

药物经济学

研究者

笔者从具体的论文报告分析中，发现具体报道的内容主要涉及：?对健康风险的态度偏好，肿瘤患者家属和医生对治疗方式的偏好；心脏病患者对以价值为基础的EQ-5D-5L量表的偏好，不同年龄组人群对EO-5D量表价值评估的不同原因分析，医保支付方对真实世界证据的偏好，对疾病优先干预措施的偏好；医院患者对卫生咨源利用：人群、居民和家属成员对长期护理的偏好等。吴晶等报告中国研制的基于偏好的健康效用量表（CHROME）?就是一个实例。

问：随着医疗技术的发展，治疗某些罕见病的药物不断增加，但由于药物价格高昂，许多患者无法负担，因此许多国家和地区开始采取一些措施来管制孤儿药价格。请问孤儿药价格管制有哪些国际经验？

ChatGPT

欧洲卫生组织提出了“孤儿药价格管制”的概念，其中包括针对某些疾病的特定药物的价格管制措施，以及允许政府采取补贴措施和技术协议以降低罕见病药物的价格。

美国政府采取了一系列措施来管制孤儿药价格，包括联邦政府和州政府的药物价格管制法律，以及FDA提供的药物价格补贴，促进药物研发和改善药物分销等措施。

药物经济学

研究者

笔者总结了近年来孤儿药价格管制的国际经验，包括德国2016年起提出每个罕见病药物活性成分预算封顶为5000万欧元，如果超过预算，3个月内要与对照药品比较分析，报销一年后要对效益和补偿标准进行调整。

英国2017年将罕见病药物预算影响设定为三年总共2000万英镑，并将罕见病药物作为高特技术，ICER （增量成本效益比）值的标准可提高到10万英镑/QALY （健康调整生命年），全生命周期评价最高可达30万英镑/QALY。法国卫生部药品经济委员会与药企谈判孤儿药的价格，根据临床附加价值定价，同时参考爱尔兰意大利、葡萄牙、西班牙、欧盟的销售量、应用情况、价格和成本资料。

比利时推行管理准入合同（managedentry agreements，MEA），药企与MEA开展谈判，按单位销售量退款。奥地利制定最高零售价格。巴基斯坦则豁免孤儿药价格规制。

笔者认为，定价和补偿始终是药物经济学研究的主题。比如西班牙的药物定价，对仿制药是参考定价，创新药则采用欧盟参考定价或价格封顶。制定补偿决策时，基于成本效果分析和预算影响分析。日本对新药评审需要15~18个月，包括企业分析、专家科学分析和价格调整三个阶段。根据药物的利润、加分和ICER值来调整药价。

不同国家对创新药物和罕见病药的研发、市场准入、政策制定、定价和补偿，以及对患者用药的可及性和可负担性，均值得进一步开展比较研究。

本文作者胡善联，复旦大学公共卫生学院教授

药事新说-对话栏目

文心一言什么时间上线 文心一言如何申请内测

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今天，百度在北京总部举办新闻发布会，发布了他们的AI生成式产品文心一言。这是继OpenAI发布ChatGPT后，中国第一款生成式语言大模型产品。

值得一提的是，此次产品发布，距离百度官宣文心一言产品仅一个多月的时间。即使对AI领域深耕多年的百度来说，这样的发布节奏仍然多少有些仓促。

在这场万众期待的大会中，文心一言的种种功能展示全部通过提前录制的视频实现，完全没有现场的体验。就在百度发布会的前一天，Open AI发布了多模态预训练大模型GPT-4，在识图能力、文字输入限制、回答准确性以及能生成创意文本、歌词等方面都有突破。

对比之下，就连李彦宏也在发布会上坦言，文心一言的能力不能叫做完美。放在资本市场，文心一言的表现显然很难得到投资人的认可。自下午两点发布会召开后，百度股价开始迅速下跌，最大跌幅一度超过10%，最终收于124.6港元，较前一日收盘下跌6.74%。

为什么冒着这样的风险，百度仍然要毅然决然地快速上线文心一言？一个很重要的原因是，在这场中国Open AI的军备竞赛，百度别无退路。

/ 01 /ChatGPT撼动百度基本盘

在很多人看来，ChatGPT的出现几乎就等于敲响搜索的丧钟。按前谷歌第23位员工、Gmail的创建者之一Paul Buchheit的说法，像ChatGPT这样的人工智能聊天机器人将摧毁谷歌，就像当年搜索引擎彻底干掉黄页电话簿一样。

不过客观来说，ChatGPT想要完全替代搜索的价值还言之尚早。原因在于，ChatGPT无法独立满足用户需求。中信研报经过大量测试后发现，如果提出的问题较为模糊或者本身包含部分错误信息在内，ChatGPT有可能提供错误回答。此外，由于技术限制，ChatGPT无法做到搜索引擎一样的实时性。

但即使如此，ChatGPT对搜索的冲击仍然是巨大的。从目前看，ChatGPT所体现强大的逻辑性能够满足部分用户对信息获取的需求，在教育等特定场景里替代搜索的作用。考虑到ChatGPT上线两月，月活就超过1亿的用户体量，其对搜索流量分流的影响不可估量。

恰好搜索又是百度绝对的基本盘。在百度现有业务结构里，搜索引擎带来的广告收入占其核心收入的比重高达四分之三。考虑到长视频和云计算行业普遍亏损的现状，搜索可能是百度目前百度唯一能够实现规模化盈利的业务。

换言之，搜索引擎流量一旦被ChatGPT分流，必然导致其商业价值下降。这也是为什么百度迅速响应推出类产品文心一言的重要原因。

当然，对于百度来说，推出文心一言的价值并不仅仅在于防御，更在于进攻。作为为数不多以技术为核心的互联网现象级产品，ChatGPT的出现也成为了百度AI战略的“救命稻草“。

/ 02 /AI战略找到“救命稻草”

All in AI，是百度过去十年间最重要的战略。

以2013年建立美国研究院为起点，百度在AI方向上的探索长达10年，研发投入超过千亿。这也让百度长期以来一直是互联网行业研发投入最多的公司。2022年，百度研发费用占比18.8%。而阿里、腾讯、美团最新的研发投入占比分别约为6.4% 、10%和8%。

令人遗憾的是，持续巨大投入的情况下，AI却几乎没有给百度带来可观的商业回报。一个很直接的原因是，AI作为一种提升效率的方式，始终没有足够大的变现场景。

当年消费级明星产品小度音箱的市场规模不过七八十亿，自动驾驶虽然想象空间巨大，但离最终落地可能永远都差在十万八千里。今年1月，根据《科创板日报》报道，百度智能驾驶事业群（IDG）正在进行人员裁撤，并且裁撤比例较大。

目前看来，AI战略投入与产出的巨大反差，给百度带来了很多压力。在这种背景下，ChatGPT横空出世，也为百度AI战略找到了“救命稻草“。

要知道，ChatGPT可是名副其实的现象级产品。作为互联网历史上用户增长最快的应用，ChatGPT上线两月，月活用户就超过1亿。更重要的是，ChatGPT也是互联网行业为数不多以AI数据为核心的产品。此前移动互联网产品成功与否更多取决于用户理解以及运营策略，而这恰恰不是百度所擅长的。这也是百度在移动互联网举步维艰的重要原因。

从这个角度上说，ChatGPT作为一个以AI技术为核心的产品，很适合长于技术，弱于运营的百度。

尤其百度在AI领域也有比较多的技术积累。就拿自然语言处理大模型技术来说，这是ChatGPT所运用的核心技术，即通过大模型进行多次预训练，ChatGPT可逐渐实现拟人化回答。

而百度已经进行过类似技术的探索，百度的文心大模型ERNIE，可以对产品进行训练，达到拟人化回答的效果。加上百度搜索引擎多年沉淀下来的数据可以喂给产品，让产品有大量数据去训练，提高产品力。也正因为如此，百度在ChatGPT类似产品上的探索进步神速，从官宣到发布仅用了不到1个半月的时间。

虽说布局领先，但也不见得百度能够成为最后的胜利者。因为在互联网的商业世界，技术从来不是影响商业战局走向的关键。

/ 03 /李彦宏迷失在技术商业里

按理说，百度要钱有钱，要技术有技术，要场景有场景。中国版ChatGPT这事没人比百度更合适。但即使百度已经率先推出文心一言，大家心里还是对百度打赢中国Open AI军备竞赛这事心里还是没底。

原因无它，百度已经很长时间没有交出真正意义上创新的产品。无论是早年的百度糯米、百度地图，还是如今的信息流产品、短视频和小程序，甚至智能音箱，百度几乎都是跟随者的角色。上一个真正意义上创新的产品，可能还要追溯到几乎淡出大众视野的百度贴吧。

对于百度创新能力缺失的说法很多，比如搜索模式的暴利，让百度只会躺着数钱，彻底失去创新能力。但了解百度的人都知道，百度在移动互联网时代没落的故事可以讲100条逻辑，但如果没归到李彦宏身上，那都是盲人摸象。李彦宏在采访中也说过，百度的所有好和不好，都要归结到他身上。

作为一个技术出身的创始人，李彦宏对技术有着特有的执着，体现在其对技术的重视远远超过对技术应用前景的重视。尤其当百度面临移动互联网全面落后的尴尬局面，他本能地选择“All in AI”，试图通过持续的技术投入弥补产品端创新力的缺失。

回过头来看，这也是百度在搜索成功的一种延续。当年，百度的崛起固然是吃到了谷歌退出中国的红利，但不得不承认的是，百度深厚的科技人才储备也是其最后能够脱颖而出的关键。就连张一鸣都曾经说过，顶尖的算法工程师都在百度，维护百度凤巢系统的有一千多人，头条只有十几个。

但商业世界难就难在，并非计算机二进制里只有简单的0和1。同样是搞技术出身马化腾，也是在经历过3Q大战才明白一些东西的。

李彦宏不是没想过改变。当年，阿尔法狗大火，有记者提问，百度什么时候能做出一个阿尔法狗这样性感的事情？李彦宏说，百度最主要的资源应该放到更加有市场前景的方向上，而不是做一个下围棋的机器人。

今年1月，他也曾说过这样一段话，“很多时候出于个人能力局限，还是我们体制、机制的局限，导致一些技术同学做的事儿离市场很远，很多时候是自嗨。”

但从目前看，李彦宏和他的百度仍然没有找到技术与商业化之间的平衡点。近年来，百度始终试图从实验室走向商业化落地，并在智能音箱、云计算以及自动驾驶领域做了诸多尝试，但均成果寥寥。

当百度不断在探索AI的商业化落地的时候，颇具讽刺意味的是，今天的ChatGPT恰恰是一个非盈利组织做出来的，没有收入，估值290亿美金，比现在百度市值的一半还多。

人和企业的命运真的是一件有趣的事情。