衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)模型在衛(wèi)生技術(shù)評估中的創(chuàng)新

衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)模型在衛(wèi)生技術(shù)評估中的創(chuàng)新

I目錄

■CONTENTS

第一部分衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)模型的創(chuàng)新與醫(yī)療技術(shù)評價...............................2

第二部分基于價值的評估框架與模型擴展.....................................4

第三部分復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)模型與動態(tài)決策........................................5

第四部分大數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)在模型中的應(yīng)用...................................8

第五部分模型不確定性和敏感性分析.........................................II

第六部分模型驗證、校準(zhǔn)和外部有效性......................................13

第七部分患者、公眾和政策制定者的參與.....................................16

第八部分未來衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)建模的新前沿.......................................18

第一部分衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)模型的創(chuàng)新與醫(yī)療技術(shù)評價

關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點

【衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)模型在醫(yī)療技

術(shù)評價中的創(chuàng)新與醫(yī)療技術(shù)1.衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)模型提供了對醫(yī)療技術(shù)經(jīng)濟價值的定量評

評價】估，幫助決策者做出明智的資源分配決定。

2.模型不斷創(chuàng)新，整合患者偏好、人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)等

新方法,以提高預(yù)測準(zhǔn)確性和信息豐富度.

3.衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)模型已成為醫(yī)療技術(shù)評估中不可或缺的工

具，促進了以價值為基礎(chǔ)的醫(yī)療保健決策。

【衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)模型的創(chuàng)新】

衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)模型在醫(yī)療技術(shù)評估中的創(chuàng)新與醫(yī)療技術(shù)評價

衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)模型在醫(yī)療技術(shù)評估中的創(chuàng)新極大地促進了醫(yī)療技術(shù)的

評價，提供了更準(zhǔn)確、全面的評估方法。以下是一些主要創(chuàng)新及其對

醫(yī)療技術(shù)評價的影響：

多元分析技術(shù)的應(yīng)用

*蒙特卡洛模擬：通過引入隨機性，蒙特卡洛模擬可以處理模型中的

不確定性，并生成概率分布以量化評估結(jié)果的范圍。它提高了成本效

益分析的穩(wěn)健性和可靠性。

*第二序蒙特卡洛模擬：進一步擴展蒙特卡洛模擬，通過多次重復(fù)模

擬過程，捕捉模型參數(shù)關(guān)聯(lián)性，從而生成更準(zhǔn)確的分布。

數(shù)據(jù)整合和管理

*真實世界數(shù)據(jù)：真實世界數(shù)據(jù)(RWD)來自電子健康記錄、索賠數(shù)

據(jù)庫和其他日常數(shù)據(jù)源，提供更全面和實時的健康信息。它增強了模

型的外部有效性，并允許評估技術(shù)在實際環(huán)境中的效果。

*患者報告結(jié)果：納入患者報告結(jié)果(PRO)對于全面評估醫(yī)療技術(shù)

的價值至關(guān)重要。PRO提供了患者健康相關(guān)生活質(zhì)量、癥狀和功能的

直接測量，補充了臨床終點。

復(fù)雜模型的開發(fā)

*微觀模擬：微觀模擬模型可以模擬個體患者或群體隨時間的演變。

它們允許評估長期影響、患者異質(zhì)性和復(fù)雜治療途徑。

*聯(lián)盟模型：聯(lián)盟模型整合了不同模型的輸出，以獲得更全面的結(jié)果°

例如，經(jīng)濟模型可以與疾病進展模型或患者偏好模型相結(jié)合。

患者偏好和價值觀

*多準(zhǔn)則決策分析：多準(zhǔn)則決策分析考慮了患者價值觀和偏好的多個

維度。它允許根據(jù)患者對不同結(jié)果屬性的相對重要性進行評估。

*愿意支付分析：愿意支付分析估計患者或支付者愿意為醫(yī)療技術(shù)支

付的最大金額。它有助于衡量患者的技術(shù)價值并告知定價決策。

這些創(chuàng)新對醫(yī)療技術(shù)評估的影響：

*提高準(zhǔn)確性和可靠性：多元分析技術(shù)和數(shù)據(jù)整合使模型能夠更準(zhǔn)確

地模擬技術(shù)的效果和不確定性。

*增強外部有效性：真實世界數(shù)據(jù)的納入提高了模型對現(xiàn)實世界設(shè)置

的適用性。

*全面評估價值：患者報告結(jié)果和患者偏好方法的整合提供了對技術(shù)

價值的更全面的理解。

*支持個性化醫(yī)療：微觀模擬可以評估不同患者亞組中的技術(shù)效果,

為個性化治療決策提供信息。

*促進患者參與：多準(zhǔn)則決策分析和愿意支付分析使患者參與評估過

程，確保其價值觀和偏好得到考慮。

總之，衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)模型在醫(yī)療技術(shù)評估中的創(chuàng)新通過提高準(zhǔn)確性和外

部有效性、增強對患者價值的理解、支持個性化醫(yī)療以及促進患者參

與，極大地促進了醫(yī)療技術(shù)評估。這些創(chuàng)新對于優(yōu)化醫(yī)療技術(shù)的使用

和提高患者獲得高價值護理至關(guān)重要。

第二部分基于價值的評估框架與模型擴展

基于價值的評估框架與模型擴展

基于價值的評估框架將衛(wèi)生保健干預(yù)措施的臨床獲益與經(jīng)濟價值聯(lián)

系起來，以確定其相對于現(xiàn)有治療方案的相對價值。這些框架旨在通

過評估干預(yù)措施在改善患者預(yù)后、生活質(zhì)量和社會經(jīng)濟結(jié)果方面的價

值，提供更全面的成本效益評估。

價值評估模型擴展

為了應(yīng)對衛(wèi)生技術(shù)評估中不斷變化的需求，價值評估模型已經(jīng)擴展，

納入了額外的維度和復(fù)雜性：

*患者報告結(jié)局(PRO)：PRO捕捉了患者對健康、治療效果和生活質(zhì)

量的主觀經(jīng)驗，提供了超出臨床指標(biāo)之外的獨特見解。PRO模型已擴

展為納入患者偏好和實用性考慮。

*多目標(biāo)優(yōu)化：傳統(tǒng)模型通常側(cè)重于最小化成本或最大化獲益。然而,

多目標(biāo)模型可以同時考慮多個目標(biāo)，例如臨床療效、成本和患者體驗,

以找到最佳的權(quán)衡方案。

*不確定性和風(fēng)險：現(xiàn)實世界中存在不確定性和風(fēng)險。擴展模型納入

了貝葉斯方法和敏感性分析，以量化這些因素的影響，并促進明智的

決策。

*動態(tài)建模：疾病進展和治療效果會隨著時間的推移而變化。動態(tài)模

型可以通過模擬疾病和治療軌跡來捕捉這些時間依賴性，從而提供更

精確的預(yù)測。

*群體差異：不同人群在干預(yù)措施的反應(yīng)方面可能有所不同。模型已

擴展為考慮年齡、性別、合并癥等群體差異，以定制評估并解決健康

不平等問題。

*真實世界數(shù)據(jù)：真實世界數(shù)據(jù)為衛(wèi)生技術(shù)評估提供了豐富的見解。

擴展模型利用電子健康記錄、索賠數(shù)據(jù)和其他現(xiàn)實世界來源，以提高

預(yù)測準(zhǔn)確性和外部有效性。

*多層次建模：衛(wèi)芻保健系統(tǒng)是復(fù)雜的多層次系統(tǒng)。多層次模型考慮

了醫(yī)院、實踐和患者層面的因素，以捕捉協(xié)方差并了解組織績效的差

異。

*人工智能（AI）：AI技術(shù)，例如機器學(xué)習(xí)和自然語言處理，正在用

于增強模型的預(yù)測能力、自動執(zhí)行任務(wù)并處理大量數(shù)據(jù)。

這些模型擴展使價值評估框架能夠適應(yīng)衛(wèi)生技術(shù)評估日益復(fù)雜的挑

戰(zhàn)。通過納入患者價值觀、考慮不確定性、模擬動態(tài)過程并利用真實

世界數(shù)據(jù)，擴展模型提供了更全面、更準(zhǔn)嘀的決策支持工具。

第三部分復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)模型與動態(tài)決策

關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點

復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)模型

LCA系統(tǒng)具有非線性、動態(tài)、復(fù)雜和適應(yīng)性的特征，適合

于模擬衛(wèi)生系統(tǒng)中相互作用和適應(yīng)行為之間的各種關(guān)系。

2.CA模型可以捕捉衛(wèi)生干預(yù)措施對社會、環(huán)境和經(jīng)濟因素

的動態(tài)影響，為決策者提供更全面的決策依據(jù)。

3.CA模型有利于探索替代方案和情景分析，有助于決籟者

了解干預(yù)措施在不同條件下的潛在影響。

動態(tài)決策

1.動態(tài)決策涉及在不確定和不斷變化的環(huán)境中做出決策，

衛(wèi)生技術(shù)評估中存在許多動態(tài)決策場景。

2.動態(tài)決策模型可以優(yōu)化決策制定過程，通過納入即時證

據(jù)、更新模型參數(shù)和調(diào)整決策策略來響應(yīng)環(huán)境變化。

3.動態(tài)決策模型可以幫助評估干預(yù)措施的適應(yīng)性，并為衛(wèi)

生系統(tǒng)中的彈性和應(yīng)對能力提供支持。

復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)模型與動態(tài)決策

復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)模型(CASM)是一種動態(tài)模型，用于模擬復(fù)雜衛(wèi)生系統(tǒng)

的行為，該系統(tǒng)受多個相互關(guān)聯(lián)的因素影響。CASM能夠捕捉反饋回

路、非線性關(guān)系和適應(yīng)性行為等復(fù)雜性。

在衛(wèi)生技術(shù)評估(HTA)中，CASM用于評估干預(yù)措施在動態(tài)環(huán)境中

的長期影響，并考慮以下因素：

*系統(tǒng)復(fù)雜性：衛(wèi)生系統(tǒng)涉及多種因素，例如患者、提供者、資助者

和政策制定者，他們相互作用并創(chuàng)造復(fù)雜的動態(tài)。CASM能夠捕捉這

些復(fù)雜性并探索干預(yù)措施的系統(tǒng)性影響。

*不確定性：衛(wèi)生系統(tǒng)未來的發(fā)展存在不確定性，例如人口變化、新

技術(shù)和政策變化。CASM允許探索和量化不確定性，從而為決策者提

供更全面的評估。

*適應(yīng)性：衛(wèi)生系統(tǒng)會隨著時間的推移而適應(yīng)變化，影響干預(yù)措施的

有效性。CASM能夠模擬適應(yīng)性行為，例如患者依從性和醫(yī)療實踐的

變化。

在HTA中應(yīng)用CASM

CASM在HTA中有多種應(yīng)用，包括：

*長期影響評估：CASM可以模擬干預(yù)措施的長期影響，包括長期成

本、效果和公平性影響。這對于評估慢性病或具有持久影響的干預(yù)措

施至關(guān)重要。

*成本效益分析：CASM可以集成成本和效果數(shù)據(jù)，為干預(yù)措施提供

全面的成本效益分析。這對于識別具有最高價值的干預(yù)措施至關(guān)重要。

*決策支持：CASM可以為決策者提供信息，幫助他們在不確定性條

件下做出明智的決策。通過模擬各種情景，決策者可以評估干預(yù)措施

的風(fēng)險和收益權(quán)衡°

動態(tài)決策

動態(tài)決策是根據(jù)系統(tǒng)的狀態(tài)和時間演變不斷更新的決策制定過程。它

考慮以下因素：

*信息反饋：隨著時間的推移，有關(guān)系統(tǒng)狀態(tài)的信息會反饋給決策者，

這會影響未來的決策。

*自適應(yīng)性：決策制定可以根據(jù)不斷變化的系統(tǒng)條件進行調(diào)整，提高

干預(yù)措施的有效性。

*魯棒性：動態(tài)決策對于不確定性是穩(wěn)健的，因為它允許在各種情景

下調(diào)整決策。

在HTA中應(yīng)用動態(tài)決策

動態(tài)決策在HTA中有很多應(yīng)用，包括：

*適應(yīng)性臨床試驗：動態(tài)決策可以用于設(shè)計和實施適應(yīng)性臨床試驗，

該試驗根據(jù)正在獲取的數(shù)據(jù)不斷調(diào)整干預(yù)措施。

*價值觀評估：動態(tài)決策可以整合患者價值觀和偏好，從而為干預(yù)措

施提供更個性化和以患者為中心的評估。

*決策分析：動態(tài)決策可以納入決策分析模型，以幫助決策者在不確

定性和變化的環(huán)境中做出明智的決策。

結(jié)論

復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)模型和動態(tài)決策為HTA評估復(fù)雜衛(wèi)生干預(yù)措施提供了

強大的工具。這些方法允許考慮系統(tǒng)復(fù)雜性、不確定性和適應(yīng)性，從

而為決策者提供更全面和信息豐富的評估。通過整合動態(tài)決策，HTA

可以為決策者提供靈活的方法來根據(jù)不斷變化的系統(tǒng)條件調(diào)整干預(yù)

措施，從而提高干預(yù)措施的有效性和價值。

第四部分大數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)在模型中的應(yīng)用

關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點

【大數(shù)據(jù)在建模中的應(yīng)用】：

1.大數(shù)據(jù)為衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)茯型提供了海量且多維度的信息，

使模型能夠精確捕捉和模擬人群的健康狀況、服務(wù)利用和

成本等信息。

2.大數(shù)據(jù)可以幫助識別之前未知的模式和關(guān)系，從而改進

模型的預(yù)測能力和可靠性。

3.大數(shù)據(jù)可以用于模型的標(biāo)定和驗證，確保模型的準(zhǔn)確性

和有效性。

【機器學(xué)習(xí)在建模中的反用】：

大數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)在衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)模型中的應(yīng)用

引言

衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)模型是衛(wèi)生技術(shù)評估中的重要工具，用于預(yù)測新技術(shù)的成

本效益和影響。大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)的出現(xiàn)為這些模型帶來了新的可能

性，提供了改進準(zhǔn)確性和預(yù)測能力的機會。

大數(shù)據(jù)在衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)模型中的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)是指大量、復(fù)雜且不斷變化的數(shù)據(jù)集，其通常包含傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集

無法捕獲的豐富信息。在衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)模型中，大數(shù)據(jù)可用于：

*增強現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù)：補充臨床試驗數(shù)據(jù)，提供更全面的患者結(jié)局

和成本信息。

*識別未滿足的需求：分析大量患者數(shù)據(jù)，確定未得到充分治療的群

體和領(lǐng)域。

*提高預(yù)測準(zhǔn)確性：通過利用大量數(shù)據(jù)來了解影響健康結(jié)果和資源利

用的復(fù)雜因素，改善模型預(yù)測。

*定制化模型：根據(jù)患者人群或特定醫(yī)療條件定制模型，提供更準(zhǔn)確

的預(yù)測。

機器學(xué)習(xí)在衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)模型中的應(yīng)用

機器學(xué)習(xí)是一種人工智能技術(shù)，允許計算機從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)并識別

模式。在衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)模型中，機器學(xué)習(xí)可用于：

*預(yù)測患者結(jié)局：使用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，以預(yù)測個別患者的健康結(jié)

果和醫(yī)療保健資源利用情況。

*識別風(fēng)險因素：確定與健康結(jié)局不良相關(guān)的可修改因素，為預(yù)防和

干預(yù)提供信息。

*優(yōu)化治療策略：開發(fā)基于模型的決策支持工具，幫助從業(yè)人員選擇

最具成本效益和有效的治療方法。

*自動化模型構(gòu)建：使用機器學(xué)習(xí)算法自動生成模型，減少依賴人工

建模和假設(shè)。

具體應(yīng)用示例

*利用電子健康記錄數(shù)據(jù)預(yù)測患者結(jié)局：一項研究使用機器學(xué)習(xí)模型

從電子健康記錄中提取數(shù)據(jù)，預(yù)測結(jié)直腸癌患者的生存率和醫(yī)療保健

本。

*識別糖尿病患者的未滿足需求：另一項研究使用大數(shù)據(jù)分析確定未

接受適當(dāng)糖尿病治療的患者人群，并量化了未滿足需求的經(jīng)濟影響。

*優(yōu)化心臟病患者的治療策略：基于模型的決策支持工具使用機器學(xué)

習(xí)模型幫助醫(yī)生選擇最具成本效益和有效的治療方法，從而改善患者

結(jié)局。

優(yōu)勢與挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)在衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)模型中的應(yīng)用具有許多優(yōu)勢，包括提

高準(zhǔn)確性和預(yù)測能力、增強對現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)的理解以及實現(xiàn)模型自動

化。然而，也存在一些挑戰(zhàn)：

*數(shù)據(jù)質(zhì)量和可訪問性：大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)算法需要高質(zhì)量和可訪問

的數(shù)據(jù)。

*模型解釋性：確保機器學(xué)習(xí)模型易于解釋和透明對于建立信心和獲

得監(jiān)管部門的批準(zhǔn)至關(guān)重要。

*算法偏倚：機器學(xué)習(xí)算法可能會產(chǎn)生偏倚，因此必須仔細(xì)評估和校

正。

*倫理考量：大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)的使用引發(fā)了有關(guān)患者隱私和數(shù)據(jù)安

全的倫理問題。

結(jié)論

大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)正在變革衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)模型，為更準(zhǔn)確、預(yù)測性更強

和定制化的方法提供了前所未有的機會。通過解決挑戰(zhàn)并充分利用這

些技術(shù)的潛力，我們可以進一步提高衛(wèi)生技術(shù)評估的穩(wěn)健性和可用性,

最終造?；颊吆歪t(yī)療保健系統(tǒng)。

第五部分模型不確定性和敏感性分析

模型不確定性和敏感性分析

衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)模型中存在固有的不確定性，主要源于以下方面：

1.輸入?yún)?shù)的不確定性

模型輸入?yún)?shù)通常來自文獻、臨床試驗或?qū)＜乙庖?，但這些數(shù)據(jù)可能

存在不確定性或變異性。例如，治療的有效性或成本估計可能因研究

設(shè)計、患者群體或時間因素而異。

2.模型結(jié)構(gòu)的不確定性

模型結(jié)構(gòu)是指模型中各個組成部分之間的關(guān)系，例如，如何處理疾病

進展、治療效果或資源利用。不同的模型結(jié)構(gòu)可能導(dǎo)致不同的結(jié)果，

從而引入不確定性C

3.預(yù)測的不確定性

模型預(yù)測的結(jié)果是基于輸入?yún)?shù)和模型結(jié)構(gòu)，但未來存在固有的不確

定性。例如，疾病的流行率或醫(yī)療技術(shù)的影響可能會隨時間而變化，

導(dǎo)致對未來結(jié)果的預(yù)測不確定。

為了應(yīng)對模型不確定性，衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)家使用敏感性分析來評估模型結(jié)

果對輸入?yún)?shù)和模型結(jié)構(gòu)變化的敏感程度。敏感性分析通常涉及以下

步驟：

1.一次敏感性分析

逐一改變每個輸入?yún)?shù)，同時保持其他參數(shù)不變，觀察模型結(jié)果的變

化。這可以識別對模型結(jié)果有最大影響的參數(shù)。

2.多重敏感性分析

同時改變多個輸入?yún)?shù)，以模擬實際情況中可能存在的參數(shù)不確定性。

這可以提供模型結(jié)果的分布，并識別影響結(jié)果的相互作用。

3.情景分析

通過改變模型結(jié)構(gòu)或假設(shè)，探討不同的“情景”或“假設(shè)”。這可以

識別模型預(yù)測對不同條件的敏感程度。

敏感性分析的類型

敏感性分析有兩種主要類型：

1.全局敏感性分析

通過系統(tǒng)地探索整個輸入?yún)?shù)空間來識別對模型輸出最有影響力的

參數(shù)。這可以提供對模型不確定性的全面了解。

2.局部敏感性分析

集中于特定的輸入?yún)?shù)或假設(shè)，評估模型結(jié)果對這些因素的局部變化

的敏感程度。這可以提供對特定模型假設(shè)或決策的見解。

敏感性分析的重要性

敏感性分析對于衛(wèi)生技術(shù)評估至關(guān)重要，因為它：

*識別對模型結(jié)果有最大影響的參數(shù)，從而可以優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)收集和

研究。

*評估模型預(yù)測的穩(wěn)健性，識別對輸入?yún)?shù)變化或模型假設(shè)敏感的結(jié)

果。

*為決策者提供對不確定性的了解，并幫助他們做出更明智的決定。

*促進模型透明度和可信度，通過展示模型結(jié)果如何受到不同假設(shè)和

不確定性的影響。

總之，模型不確定性和敏感性分析是衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)模型中的重要考慮因

素。通過使用敏感性分析，衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)家可以評估模型結(jié)果對不確定

性的敏感程度，并做出更明智的衛(wèi)生技術(shù)評估決策。

第六部分模型驗證、校準(zhǔn)和外部有效性

關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點

模型驗證：

1.模型驗證是評估模型預(yù)測準(zhǔn)確性的過程，涉及比較模型

預(yù)測與觀察數(shù)據(jù)。

2.驗證方法包括歷史數(shù)據(jù)驗證、預(yù)測瞼證和內(nèi)外部交叉瞼

證。

3.驗證結(jié)果有助于識別璞型的優(yōu)點和局限性，并提高其預(yù)

測能力。

模型校準(zhǔn)：

模型驗證、校準(zhǔn)和外部有效性

模型驗證

*評估模型是否符合其預(yù)期目的和是否準(zhǔn)確反映現(xiàn)實世界。

*涉及比較模型輸出與實際觀察數(shù)據(jù)或其他模型預(yù)測之間的差異。

*驗證方法包括：

*面向內(nèi)容的驗證：專家意見、文獻綜述

*面向結(jié)構(gòu)的驗證：模型文檔檢查、邏輯模型測試

*面向預(yù)測的驗證：比較模型預(yù)測與實際觀察數(shù)據(jù)

模型校準(zhǔn)

*調(diào)整模型參數(shù)，使模型預(yù)測與實際觀察數(shù)據(jù)相符。

*涉及使用已知或估計的值更新模型參數(shù)。

*校準(zhǔn)方法包括：

*手動校準(zhǔn)：專家判斷或試錯

*自動校準(zhǔn)：優(yōu)化算法或貝葉斯方法

外部有效性

*評估模型預(yù)測是否適用于不同于模型開發(fā)時使用的數(shù)據(jù)的環(huán)境或

人群。

*涉及比較模型預(yù)測與來自不同人群或不同時間點的外部數(shù)據(jù)之間

的差異。

*評估外部有效性的方法包括：

*跨驗證：使用不同的數(shù)據(jù)子集開發(fā)和驗證模型

*敏感性分析：評估模型對不同參數(shù)值和數(shù)據(jù)假設(shè)的敏感性

*情景分析：預(yù)測在不同情況下模型行為的變化

驗證、校準(zhǔn)和外部有效性的重要性

*驗證可確保模型的準(zhǔn)確性和可靠性。

*校準(zhǔn)可提高模型預(yù)測的精度，使其更適用于特定環(huán)境。

*外部有效性可評估模型預(yù)測在不同人群和環(huán)境中的可概化性。

衛(wèi)生技術(shù)評估中的創(chuàng)新

衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)模型驗證、校準(zhǔn)和外部有效性方面近年來出現(xiàn)了創(chuàng)新，包

括：

*基于代理的模擬(ABS)：將患者行為和互動建模為個人代理，允

許更復(fù)雜的模型動杰。

*機器學(xué)習(xí)(ML)：使用數(shù)據(jù)驅(qū)動算法自動識別模式和趨勢，可用于

模型開發(fā)和校準(zhǔn)。

*貝葉斯方法：一種概率推理框架，允許動態(tài)更新模型參數(shù)，以反

映新證據(jù)的可用性。

*多主體建模：考慮模型中多個利益相關(guān)者的互動和決策過程，提

供更全面的評估。

這些創(chuàng)新提高了衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)模型的準(zhǔn)確性、魯棒性和可信度，使其在

衛(wèi)生技術(shù)評估中發(fā)揮著越來越重要的作用。

實踐建議

*在衛(wèi)生技術(shù)評估中使用經(jīng)過適當(dāng)驗證、校準(zhǔn)和評估外部有效性的模

型。

*考慮模型的潛在限制并進行敏感性分析以評估其穩(wěn)健性。

*始終報告模型驗證、校準(zhǔn)和外部有效性的方法和結(jié)果。

*利用新的建模技術(shù)和創(chuàng)新來提高模型的精度和可信度。

第七部分患者、公眾和政策制定者的參與

患者、公眾和政策制定者的參與

在衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)模型中納入患者、公眾和政策制定者的參與，對于衛(wèi)生

技術(shù)評估至關(guān)重要，因為它可以確保：

1.患者視角的納入

*患者的價值觀、偏好和經(jīng)歷有助于模型更準(zhǔn)確地反映健康相關(guān)結(jié)果

的相對重要性。

*通過患者報告的結(jié)果（PRO）收集真實世界數(shù)據(jù)，可以補充臨床試

驗數(shù)據(jù)，提供更全面的患者體驗概況。

2.公眾意識和支持

*公眾對衛(wèi)生技術(shù)評估的理解和支持對于決策過程的合法性至關(guān)重

要。

*參與式方法有助于建立信任，促進對模型結(jié)果的接受度。

3.政策優(yōu)先級的反映

*政策制定者面臨的預(yù)算和政治約束對于評估決策至關(guān)重要。

*他們的參與有助于確保模型考慮政策目標(biāo)，并在權(quán)衡成本和效益時

反映社會價值。

具體方法

納入患者、公眾和政策制定者的參與有多種方法，包括：

患者參與

*焦點小組和訪談：收集對健康相關(guān)結(jié)果、治療偏好和價值觀的定性

數(shù)據(jù)。

*患者顧問委員會：提供持續(xù)的意見和指導(dǎo)。

*患者報告的結(jié)果（PRO）收集：通過調(diào)查和問卷收集真實世界的健

康結(jié)果數(shù)據(jù)。

公眾參與

*公共論壇和研討會：征求公眾對評估結(jié)果的反饋。

*公民評審團：由代表社區(qū)的多元化個人組成的獨立小組，審查模型

和結(jié)果。

*在線平臺：促進公眾分享觀點和提出問題。

政策制定者參與

*技術(shù)評估咨詢委員會：提供技術(shù)和政策專業(yè)知識。

*利益相關(guān)者會議：與涵蓋廣泛觀點的利益相關(guān)者（例如，醫(yī)療保健

提供者、行業(yè)代表）進行磋商。

*政策建模：考慮政策選擇對模型結(jié)果的影響。

案例研究

一系列案例研究展示了患者、公眾和政策制定者參與在衛(wèi)生技術(shù)評估

中發(fā)揮的積極作用：

*英國國家衛(wèi)生技術(shù)評估研究所（NICE）：NICE使用患者參與小組來

收集對治療方案的定性數(shù)據(jù)，并通過公民評審團獲得公眾反饋。

*加拿大藥物評估委員會（CADTH）：CADTH建立了一個患者咨詢委員

會，就患者體驗和偏好提供建議。

*澳大利亞醫(yī)療技術(shù)評估（AMTA）：AMTA舉辦利益相關(guān)者會議，與醫(yī)

療保健專業(yè)人員、行業(yè)代表和政策制定者討論評估結(jié)果。

數(shù)據(jù)證明

研究表明，納入患者、公眾和政策制定者的參與可以提高評估決策的

質(zhì)量：

*一項研究發(fā)現(xiàn)，考慮患者價值觀的模型比不考慮患者價值觀的模型

產(chǎn)生更準(zhǔn)確的成本效益比估計。

*另一項研究表明，公共參與可以促進評估結(jié)果的透明度和合法性。

*參與式方法還被證明可以提高衛(wèi)生技術(shù)采用的效率和有效性。

結(jié)論

患者、公眾和政策制定者的參與是衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)模型中衛(wèi)生技術(shù)評估的

關(guān)鍵組成部分。通過納入他們的觀點和價值觀，模型可以產(chǎn)生更準(zhǔn)確、

相關(guān)和具有影響力的結(jié)果，幫助決策者做出知情的決策，改善患者預(yù)

后和公共衛(wèi)生。

第八部分未來衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)建模的新前沿

關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點

人工智能和機器學(xué)習(xí)

1.利用人工智能算法自動化數(shù)據(jù)收集、處理和分析，提高

建模效率和準(zhǔn)確性。

2.通過機器學(xué)習(xí)技術(shù)優(yōu)化模型參數(shù)，提高預(yù)測能力和決策

支持。

3.使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)識別復(fù)雜的模式和關(guān)系，擴大模型的

適用范圍。

個性化建模

1.考慮個人特征、偏好和環(huán)境因素,開發(fā)針對個人的定制

化模型。

2.利用基因組學(xué)、可穿戴設(shè)備和電子健康記錄數(shù)據(jù)進行個

性化建模，提高治療方案和疾病管理的精準(zhǔn)度。

3.實現(xiàn)患者參與和協(xié)同決策，增強模型的可信度和適用性。

大型數(shù)據(jù)分析

1.整合和分析來自不同來源的大量數(shù)據(jù)，獲得更全面的見

解。

2.利用云計算和大數(shù)據(jù)友術(shù)處理海量數(shù)據(jù)集，提高建模速

度和可擴展性。

3.通過機器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)挖掘隱藏的模式和趨勢，

提高預(yù)測準(zhǔn)確度。

行為經(jīng)濟學(xué)整合

1.結(jié)合行為經(jīng)濟學(xué)原則，考慮決策者的心理偏好和非理性

行為。

2.使用啟發(fā)式和認(rèn)知偏差模型，改善模型對健康行為和決

策的預(yù)測能力。

3.設(shè)計行為干預(yù)措施，提高衛(wèi)生技術(shù)采用的效果。

價值導(dǎo)向定價和支付

1.利用經(jīng)濟學(xué)模型評估衛(wèi)生技術(shù)相對于其成本和替代方案

的價值。

2.開發(fā)基于價值的定價和支付機制，鼓勵創(chuàng)新和提高患者

獲得性。

3.促進透明度和成本效益分析，改善衛(wèi)生資源分配。

健康公平性和可及性

1.評估衛(wèi)生技術(shù)對健康公平性的影響，識別和解決人群之

間的差異。

2.利用經(jīng)濟學(xué)模型優(yōu)化資源分配，改善弱勢人群的衛(wèi)生服

務(wù)可及性。

3.探索創(chuàng)新財務(wù)機制，保障醫(yī)療保健公平，減少財政負(fù)擔(dān)。

未來衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)建模的新前沿

隨著醫(yī)療保健系統(tǒng)的不斷發(fā)展，衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)模型在衛(wèi)生技術(shù)評估中的

作用也在不斷演變c新的方法和技術(shù)不斷涌現(xiàn)，為更準(zhǔn)確、更可靠地

評估衛(wèi)生技術(shù)的成本效益提供了機會。本文將探討衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)建模未

來發(fā)展的幾個關(guān)鍵領(lǐng)域。

人工智能和機器學(xué)習(xí)

人工智能(AI)和機器學(xué)習(xí)(ML)正在改變衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)建模的格局。

這些技術(shù)可以自動化數(shù)據(jù)收集和分析過程，從而節(jié)省時間和成本，并

提高模型的效率。比外，AI和ML算法可用于識別復(fù)雜模式和趨勢，

從而提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。

例如，可以通過使用自然語言處理(NLP)技術(shù)來分析大量文本數(shù)據(jù)

(如電子健康記錄和臨床試驗報告)，提取有價值的信息并自動創(chuàng)建

模型輸入。這可以節(jié)省大量的人工勞動，并確保模型更準(zhǔn)確地反映真

實世界的數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)和現(xiàn)實世界證據(jù)

隨著大數(shù)據(jù)和現(xiàn)實世界證據(jù)(RWE)的可用性不斷增加，衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)

模型變得更加強大。大數(shù)據(jù)提供了大量患者信息，包括健康狀況、治

療史和成本數(shù)據(jù)。RWE提供了衛(wèi)生技術(shù)在現(xiàn)實世界中的實際效果和成

本效益的信息。

通過將大數(shù)據(jù)和RWE整合到模型中，研究人員可以更好地了解衛(wèi)生技

術(shù)的長期影響，并識別可以改善患者預(yù)后的機會。此外，大數(shù)據(jù)可用

于開發(fā)預(yù)測模型，以幫助醫(yī)療保健決策者優(yōu)化資源分配和改善患者護

理。

個性化建模

隨著精準(zhǔn)醫(yī)療的興是，個性化建模已成為衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)的一個重要趨勢。

傳統(tǒng)模型通?；谌巳浩骄担珎€性化模型可以考慮到個別患者的

特征，例如基因組學(xué)、生活方式和共病。

個性化建模使研究人員能夠評估衛(wèi)生技術(shù)的特定患者群體中的成本

效益，并確定最有可能受益的患者。這可以幫助醫(yī)療保健提供者為患

者提供個性化的護理，從而提高治療效果和降低成本。

動態(tài)建模

動態(tài)建模方法允許研究人員模擬衛(wèi)生技術(shù)在一段時間內(nèi)的影響，考慮

到患者疾病進程、治療方案和醫(yī)療保健系統(tǒng)的變化。這對于評估慢性

疾病或需要長期護理的衛(wèi)生技術(shù)尤其重要。

動態(tài)建?？梢詭椭鷽Q策者了解衛(wèi)生技術(shù)的長期成本和效益，以及識別

需要持續(xù)監(jiān)測和調(diào)整的關(guān)鍵不確定性。此外，動態(tài)模型可用于預(yù)測未

來趨勢，從而幫助醫(yī)療保健系統(tǒng)做好應(yīng)對未來挑戰(zhàn)的準(zhǔn)備。

面向利益相關(guān)者的建模

衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)模型通常由技術(shù)人員開發(fā)，但它們對利益相關(guān)者，如患者、

醫(yī)療保健提供者和決策者來說是至關(guān)重要的。面向利益相關(guān)者的建模

方法強調(diào)與這些群體合作，確保模型易于理解和相關(guān)。

通過參與利益相關(guān)者，研究人員可以確保模型滿足其需求，并幫助他

們更好地了解衛(wèi)生技術(shù)的價值。面向利益相關(guān)者的方法可以提高模型

的透明度、可信度和影響力。

結(jié)論

隨著醫(yī)療保健領(lǐng)域的不斷發(fā)展，衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)建模也在不斷創(chuàng)新。人工

智能、大數(shù)據(jù)、個性化、動態(tài)和面向利益相關(guān)者的建模方法為更準(zhǔn)確、

更可靠地評估衛(wèi)生技術(shù)的成本效益提供了機會。這些新前沿將繼續(xù)塑

造衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)建模的未來，并改善醫(yī)療保健決策和改善患者預(yù)后。

關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點

主題名稱：基于價值的評估框架與模型擴展

關(guān)鍵要點：

1.將患者偏好和生活質(zhì)量納入評估框架，

以反映實際臨床實踐中的患者價值。

2.采用多criteres決策分析方法，考慮醫(yī)療

保健技術(shù)內(nèi)劾果性、費用效益和社會影響。

3.開發(fā)模型以預(yù)測價值隨時間的變化，以

反映疾病進展和治療干預(yù)的影響。

主題名稱：循證模型與現(xiàn)實世界證據(jù)的整合

關(guān)鍵要點:

1.將現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)與循證模型相結(jié)合，以

提高估計的準(zhǔn)確性和外推性。

2.使用人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)分析現(xiàn)實

世界數(shù)據(jù)，識別新的趨勢和影響因素。

3.建立混合評估框架，將傳統(tǒng)臨床試驗數(shù)

據(jù)與現(xiàn)實世界證據(jù)相結(jié)合，以提供更全面的

見解。

主題名稱：不確定性與敏感性分析

關(guān)鍵要點:

1.采用概率模型和蒙特卡洛模擬來處理模

型輸入中的不確定性。

2.進行全面敏感性分析，以識別對評估結(jié)

果影響最敏感的輸入?yún)?shù)。

3.開發(fā)靈活的模型，允許用戶根據(jù)