深度 | 真實世界證據支持醫保科學精細化管理

引言

在“健康中國”戰略深入實施與人口老齡化加劇的雙重背景下，如何利用有限的醫保基金，滿足人民群眾日益增長的健康需求，同時激勵醫藥產業創新，是時代賦予的考題。

科學醫保建設是提升醫保質量和效率的關鍵路徑。其核心內涵在于以科學證據為基礎的醫保決策，而基于真實世界數據（Real World Data, RWD）的真實世界研究則是產生科學證據的基石。傳統的專家經驗式決策正逐步讓位于以證據為驅動的循證決策。本文將結合最新的真實世界研究理論及方法學，深入探討真實世界研究（RWS）如何作為一種“新質生產力”，賦能醫保科學及精細化管理。

第一部分：循證之基——高質量真實世界研究

是將“數據“轉化為“證據”的根本所在

“數據”本身不等于“證據”，只有經過科學提煉的證據才能支撐決策。產生證據的兩種方法一是RCT，二是真實世界研究。長期以來，隨機對照試驗（RCT）被視為臨床證據的“金標準”，廣泛用于創新技術的審評審批及市場準入。然而，在醫保決策的實際場景中，RCT存在天然的局限性：醫保覆蓋的人群遠比RCT受試者廣泛，如孕婦、兒童、老年人及多病共存患者常被排除在RCT之外。這導致RCT結果往往難以精準反映創新技術在真實醫保人群中的實際價值。

真實世界研究（RWS）覆蓋了更廣泛的實際診療人群，其產生的證據是對RCT結果的有效補充，能夠支持醫保的精準決策。但必須強調的是，并非所有的RWS都能轉化為高質量的真實世界證據（RWE）。產生高質量證據必須具備嚴謹的科學內核，以最大限度降低決策誤差。一個能夠支持醫保決策的高質量RWS，必須遵循以下核心要素：

一、真實世界研究的核心要素：PICOTS原則及誤差，混雜的處理

支持醫保決策的研究，首先需通過PICOTS原則明確研究框架：

1.P (Population，人群)：從“受試者”到“參保人” 醫保關注的不是理想狀態下的“選擇性患者”，而是“參保人中的所有帶病體”。RWS需明確研究人群是否涵蓋了真實診療中的高齡、合并癥群體。例如，RWD能揭示藥物在說明書適應癥之外的實際使用人群特征（超適應癥使用），為醫保限定支付范圍或制定相應的風控政策提供依據。

2.I (Intervention，干預措施)：還原“真實路徑” 真實世界中，藥物的使用往往伴隨著合并用藥、劑量調整或依從性波動。RWS需如實記錄這些“不完美”的干預過程，還原醫保基金支付的真實場景，從而支持醫保制定更精細化的支付策略。

3.C (Comparator，對照)：確立“價值錨點” 這是醫保決策的關鍵。不同于RCT常以安慰劑為對照，醫保更關注“與其競品相比性價比如何”。高質量RWS應選擇目前的標準治療方案（Standard of Care）或醫保目錄內已有的同類藥品作為對照，以評估新技術的增量價值。對于具有顯著額外獲益的創新技術可給予溢價支付，反之則需通過降價換取準入。

4.O (Outcome，結局)：多維度評價 臨床試驗關注替代終點（如腫瘤縮小），而醫保更關注最終結局（如總生存期OS）以及衛生經濟學指標（如ICER值、住院費用下降幅度）。此外，患者報告結局（PRO）如生活質量改善，也正成為價值評估的重要維度。真實世界研究的終點可更偏向病人的綜合獲益（綜合評價）而不是單一終點。

5.T (Timing，時機/時間窗)：長期視野 許多慢性病的管理效果需要數年才能顯現。RWS利用醫保長期隨訪數據，能夠捕捉到RCT短期內無法發現的長期安全性風險或遠期生存獲益。

6.(Setting，場景)：強調“廣泛覆蓋” 數據是來源于頂級三甲醫院，還是涵蓋了基層社區？醫保具有普惠性，因此證據來源的廣泛性及基于全人群的流行病學研究方法，決定了結論的外推可靠性，從而降低全局決策風險。

二、攻克難題：如何移除偏倚（Bias）與混雜

真實世界數據天然存在“雜音”（噪聲），高質量RWS必須展示處理這些雜音的科學能力。

1.選擇偏倚（Selection Bias）：

o挑戰：入組人群與目標人群存在系統性差異（例如：僅依從性好或病情輕的患者留有完整數據，導致結果不能代表整體）。

o對策： 建立嚴格的數據治理標準與入排標準，盡量覆蓋全樣本數據；或采用統計學加權校正方法，確保樣本對目標總體的代表性。

2.信息偏倚（Information Bias）：

o挑戰：收集信息時出現系統性誤差（例如：醫保結算ICD編碼與臨床實際診斷不一致，或回顧性數據失真）。

o對策： 加強源數據的質量控制，開展病歷審閱與校驗，確保“真實世界數據”不僅僅是“數據庫里的數字”，而是真實的臨床事實。

3.混雜偏倚（Confounding）：

o挑戰： 這是決定RWE質量高低的分水嶺。在非隨機對照研究中，混雜因素（如使用新藥的患者可能經濟條件更好）會嚴重干擾因果推斷。

o對策： 科學醫保要求運用傾向性評分匹配（PSM）、多因素回歸、工具變量法等高階統計學工具，模擬“隨機化”過程，在非隨機數據中構建出可比組，從而有效剝離混雜因素，還原干預措施的真實凈效應。

第二部分：全景應用——真實世界證據驅動下的“三大準入”新生態

真實世界證據的應用不應局限于學術探討，而應真正賦能于醫藥產品價值鏈的核心環節，重塑國家醫保目錄（NRDL）準入、醫院準入及患者準入的閉環生態。

一、賦能NRDL準入：從“不確定性決策”到“全生命周期管理”

NRDL準入是創新藥實現社會價值及商業價值的關鍵，也是醫保基金實施戰略購買的核心環節。RWS在此過程中扮演著消除不確定性、驗證價值承諾的角色。

1. 準入前的價值錨定：填補RCT證據缺口 對于罕見病藥物、腫瘤免疫療法或針對特定基因突變的靶向藥，RCT研究往往面臨樣本量小、單臂試驗缺乏對照或缺乏中國人群數據等挑戰。 高質量的RWE可作為RCT的有力補充。 除了通過采集博鰲樂城先行區的真實世界使用數據，或基于同情用藥項目的RWD外，引入國際高質量RWE也至關重要。 例如，對于部分發病率極低的罕見病（如SMA、溶酶體貯積癥等），國內短期內難以積累足量樣本，企業可提交歐美已上市國家的真實世界注冊登記（Registry）數據作為外部對照，論證藥物相對于自然病程的優效性；又如在腫瘤免疫治療領域，當國內RCT尚未達到總生存期（OS）終點時，可參考國際多中心上市后監測的長期生存數據，佐證藥物的遠期療效。 這種“前置性證據”能有效降低醫保準入時的決策風險，支持藥物在本土數據尚不成熟時通過談判進入目錄。

2. 協議期內的證據產生：履行“價值契約”醫保可對價值尚存不確定性的創新技術實行“有條件支付”。類似于藥監局的有條件批準，醫保與企業簽訂協議，允許產品先行納入，但要求企業在協議期內（通常為兩年）基于真實診療環境收集證據。這實際上是一份“價值契約”。RWE需回答：在廣泛人群使用中，藥物是否維持了RCT中的療效？費用是否可控？

3. 基于療效的支付：風險共擔與績效管理

·療效確認與續約： 若RWE顯示真實世界獲益（如OS延長、住院率下降）與申報時一致，為維持原價或微幅降價續約提供堅實依據。

·適應癥拓展測算： 當藥物申請擴大報銷范圍時，基于RWE的預算影響分析（BIA）能精準測算新增人群規模，避免基金“穿底”風險。

·支付標準動態調整： 若RWE顯示效果不達預期或存在超適應癥濫用，醫保將據此調低支付標準或調出目錄，確保基金花在經過驗證的療效上。

二、賦能醫院準入：從“進院難”到“精準落地”

在DRG/DIP支付改革背景下，RWE為打破“進院難”提供了新思路。

1.證明藥物的“適宜性”與“經濟性” 基于本地區或類似級別醫院的RWE可以證明：雖然某新藥單價較高，但能顯著縮短平均住院日（ALOS），減少并發癥處理費用，從而降低單次住院的總成本（DRG成本）。這種基于RWE的衛生經濟學價值主張，能直接消除醫院管理者對成本超支的顧慮。

2.優化臨床路徑與用藥規范 RWE能揭示藥物在真實診療環境中的最佳使用模式，發現哪些患者亞群獲益最大。據此優化的臨床路徑（Clinical Pathway），能確保新藥在院內被“用對人、用對量”，保障醫院績效考核指標的達成。

三、賦能患者準入：從“被動治療”到“精準獲益”

醫保的最終目的是讓患者獲益。RWE在提升患者可及性和治療效果方面發揮著不可替代的作用，實現了從“有藥用”到“用好藥”的跨越。

1.精準識別獲益人群真實世界極其復雜，不同特征的患者對藥物的反應差異巨大。RCT往往掩蓋了這種異質性。RWE通過大數據分析，可以精準識別出哪些特定基因型、年齡段或合并癥的患者是該藥物的“優勢人群”。 這一發現有兩個層面的意義：對醫保而言，可以實施精細化的支付限制，只為最獲益的患者群體買單，提高基金使用效率；對患者而言，意味著獲得了個性化的治療方案，避免了無效試藥帶來的身體損傷和經濟負擔。

2.提升診斷率與治療依從性對于罕見病或診斷困難的疾病，RWD挖掘可以幫助建立疾病篩查模型，利用電子病歷中的非特異性癥狀組合，提前預警潛在患者，從而提高診斷率，讓患者盡早獲得治療。 此外，RWE還能通過分析患者的續方記錄和停藥原因，揭示真實世界中的依從性障礙（如劑型不便、副作用困擾）。基于此，可以通過患者援助項目（PAP）或數字化管理工具進行干預，提升依從性，最終轉化為更好的臨床結局。

3.賦能患者參與決策隨著以患者為中心理念的興起，患者報告結局（PRO）數據正成為RWE的重要組成部分。通過移動端收集患者在真實生活中的癥狀改善、功能恢復情況，這些“有溫度的數據”直接反映了患者的主觀感受，為醫保目錄調整和臨床診療方案的優化提供了最直接的參考。

第三部分：路徑與展望——從“試點先行”

到“制度確立”

我們正處在一個歷史性的轉折點。根據《真實世界研究與支付應用》相關戰略規劃，我國利用RWS支持醫保決策正經歷一場深刻變革。

邁向2027：循序漸進的“三步走”戰略

2025年：夯實地基，在磨合中破局關鍵詞：數據治理與標準互認 致力于打破數據孤島，確立醫保與醫療數據的通用語言。工作重心下沉至醫療機構源頭，通過清洗與標準化，激活沉睡的非結構化電子病歷數據，建立數據信任機制。

2026年：實戰演練，數據流淌成智慧關鍵詞：規模化評價與試點 進入深水區，開展大規模數據庫建設與評價實戰。國家醫保局統籌歸集數據，各試點省市依據自身特點認領評價主題（如腫瘤創新藥生存獲益、骨科耗材翻修率等），檢驗RWE體系的承重能力。

2027年：制度落地，生態閉環形成關鍵詞：常態化應用與決策掛鉤 成果轉化為制度，RWE將正式成為省級耗材目錄調整、醫療服務項目立項，乃至國家醫保目錄（NRDL）準入與續約談判的“標準配置”。屆時，一個成熟的“標準-數據-方法-應用”全鏈條機制將高效運轉，真正實現科學醫保的精細化治理。

作者 | 宣建偉 高悅 中山大學藥學院醫藥經濟研究所

來源 | 中國醫療保險

編輯 | 張鐘文 何作為

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