基于医疗决策者定性见解的诊断类人工智能定价模型

为什么医疗人工智能的价格很重要

随着人工智能越来越多地帮助医生解读复杂的化验结果、影像以及病史，一个现实问题随之而来：谁来为这些工具买单，以及如何收费？如果定价令人困惑或不可预测，医院和诊所即便在能改善护理的情况下也可能犹豫是否采用。本文探讨了卫生领域负责人认为诊断类医疗人工智能应如何定价，才能做到易于理解、可负担且公平——从而更有可能真正服务患者，而不是成为华而不实但使用率低的技术。

倾听那些为新工具点头的人

研究人员对来自德国、奥地利和瑞士的17位来自医院、门诊、实验室和健康科技公司的决策者进行了访谈。这些人参与决定购买哪些数字工具、如何整合这些工具，以及如何在长期内为其付费。研究团队没有采用量化问卷，而是通过深入对话揭示这些专家在面对支持医学诊断的人工智能系统时如何看待成本、预算和价值。然后他们把回应归纳为十个反复出现的主题，分属四个更广泛的领域：价格结构、与报销规则的契合、对日常工作的适配，以及对长期支持与公平性的影响。

为何按“计量”收费在临床显得不合适

访谈中最明确的信息之一是，受访者普遍反感纯粹的技术性“按次付费”模式，例如按数据 token 数量、服务器调用次数或计算时间秒数收费。虽然这些度量对软件公司和云服务提供商有意义，但对按患者、按检验或按治疗事件来计划预算的医院和实验室而言，这些指标显得抽象且难以掌控。决策者希望价格能基于他们的常规工作量做出可预测的估算，并且在临床获益上看起来公平。他们更青睐透明的合同和多年的价格稳定，而不是可能随使用量剧烈波动或隐藏技术细节的廉价定价。

混合方案与现实世界的报销

大多数受访者倾向于混合定价：一部分固定基础费用用于维持人工智能服务运行，外加与日常临床单位（如患者或诊断病例）挂钩的可变部分。这种组合既提供了规划上的安全感，又可以随实际使用量扩展成本。他们还强调，人工智能工具应尽可能接入现有的计费和报销结构。如果某一由人工智能辅助的诊断步骤能够通过熟悉的国家费用表计费，就比作为独立的技术订阅更容易论证和管理。许多人对将付款与更好结果（例如更准确的诊断或更快的治疗）挂钩的想法很感兴趣，但他们怀疑当前的数据和法律框架是否足够成熟，能可靠地证明这些改进仅由人工智能单独造成。

将人工智能融入日常工作并分担负担

另一个重要主题是人工智能工具与日常临床工作契合度的重要性。对那些能与现有实验室软件、电子病历和报告工具无缝连接的系统，决策者更愿意付费，因为这样工作人员就不用应付额外的屏幕切换或手动步骤。受访者认为整合、用户培训和长期支持不是可选的附加服务，而应作为产品的必要组成部分计入价格。许多人还支持将常用和小众的人工智能功能打包出售。这样既能简化采购，也能让来自广泛使用功能的收入支持低量但临床关键的功能（例如罕见病相关工具），否则这些功能可能因成本而无法维持。

防止规模较小的提供方被落下

一些受访者对公平性提出了担忧。规模较小的诊所和农村实验室通常利润更薄，对未来资助的不确定性更大。如果人工智能定价过于依赖使用量费用或高额预付投资，可能会扩大资金充足的大学医院与那些已难以跟上新技术的小型提供方之间的差距。作者主张定价模型应包含保障措施，例如分层选项或分阶段推广，以帮助资源不足的机构参与到由人工智能驱动的改进中，而不是因成本和风险被排除在外。

这对医疗人工智能的未来意味着什么

简言之，研究得出的结论是，诊断类医疗人工智能要负责任地扩展，价格标签必须植根于医疗的日常现实。也就是说，应以患者或检验等熟悉的单位计费，结合稳定的基础费用与灵活的使用组成部分，将整合与支持纳入交易中，且仅在测量可靠的情况下将付款与结果挂钩。同时要关注公平性，确保小型诊所和农村医院不会被甩在后面。遵循这些设计原则，政策制定者、支付方和供应商才能将试验性试点转变为可持续、广泛使用并能改善诊断护理的人工智能工具，而不会造成巨额开支或加剧现有差距。

引用: Kirchhoff, J., Berns, F., Schieder, C. et al. Pricing models for diagnostic AI based on qualitative insights from healthcare decision makers. npj Digit. Med. 9, 231 (2026). https://doi.org/10.1038/s41746-026-02501-z

关键词: 诊断类人工智能定价, 医疗报销, 临床决策支持, 数字健康政策, 公平获取