衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)模型在衛(wèi)生技術(shù)評(píng)估中的創(chuàng)新

衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)模型在衛(wèi)生技術(shù)評(píng)估中的創(chuàng)新

I目錄

■CONTENTS

第一部分衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的創(chuàng)新與醫(yī)療技術(shù)評(píng)價(jià)...............................2

第二部分基于價(jià)值的評(píng)估框架與模型擴(kuò)展.....................................4

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

第四部分大數(shù)據(jù)與機(jī)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(yàn)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(jì)學(xué)建模的新前沿.......................................18

第一部分衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的創(chuàng)新與醫(yī)療技術(shù)評(píng)價(jià)

關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)

【衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)模型在醫(yī)療技

術(shù)評(píng)價(jià)中的創(chuàng)新與醫(yī)療技術(shù)1.衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)模型提供了對(duì)醫(yī)療技術(shù)經(jīng)濟(jì)價(jià)值的定量評(píng)

評(píng)價(jià)】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(cè)準(zhǔn)確性和信息豐富度.

3.衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)模型已成為醫(yī)療技術(shù)評(píng)估中不可或缺的工

具，促進(jìn)了以價(jià)值為基礎(chǔ)的醫(yī)療保健決策。

【衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的創(chuàng)新】

衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)模型在醫(yī)療技術(shù)評(píng)估中的創(chuàng)新與醫(yī)療技術(shù)評(píng)價(jià)

衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)模型在醫(yī)療技術(shù)評(píng)估中的創(chuàng)新極大地促進(jìn)了醫(yī)療技術(shù)的

評(píng)價(jià)，提供了更準(zhǔn)確、全面的評(píng)估方法。以下是一些主要?jiǎng)?chuàng)新及其對(duì)

醫(yī)療技術(shù)評(píng)價(jià)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(jī)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(píng)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(jìn)一步擴(kuò)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(shí)世界數(shù)據(jù)：真實(shí)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(shí)時(shí)的健康信息。它增強(qiáng)了模

型的外部有效性，并允許評(píng)估技術(shù)在實(shí)際環(huán)境中的效果。

*患者報(bào)告結(jié)果：納入患者報(bào)告結(jié)果(PRO)對(duì)于全面評(píng)估醫(yī)療技術(shù)

的價(jià)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(cè)量，補(bǔ)充了臨床終點(diǎn)。

復(fù)雜模型的開發(fā)

*微觀模擬：微觀模擬模型可以模擬個(gè)體患者或群體隨時(shí)間的演變。

它們?cè)试S評(píng)估長(zhǎng)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(jì)模型可以與疾病進(jìn)展模型或患者偏好模型相結(jié)合。

患者偏好和價(jià)值觀

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

維度。它允許根據(jù)患者對(duì)不同結(jié)果屬性的相對(duì)重要性進(jìn)行評(píng)估。

*愿意支付分析：愿意支付分析估計(jì)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(jià)值并告知定價(jià)決策。

這些創(chuàng)新對(duì)醫(yī)療技術(shù)評(píng)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(qiáng)外部有效性：真實(shí)世界數(shù)據(jù)的納入提高了模型對(duì)現(xiàn)實(shí)世界設(shè)置

的適用性。

*全面評(píng)估價(jià)值：患者報(bào)告結(jié)果和患者偏好方法的整合提供了對(duì)技術(shù)

價(jià)值的更全面的理解。

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

為個(gè)性化治療決策提供信息。

*促進(jìn)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(píng)估過

程，確保其價(jià)值觀和偏好得到考慮。

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

部有效性、增強(qiáng)對(duì)患者價(jià)值的理解、支持個(gè)性化醫(yī)療以及促進(jìn)患者參

與，極大地促進(jìn)了醫(yī)療技術(shù)評(píng)估。這些創(chuàng)新對(duì)于優(yōu)化醫(yī)療技術(shù)的使用

和提高患者獲得高價(jià)值護(hù)理至關(guān)重要。

第二部分基于價(jià)值的評(píng)估框架與模型擴(kuò)展

基于價(jià)值的評(píng)估框架與模型擴(kuò)展

基于價(jià)值的評(píng)估框架將衛(wèi)生保健干預(yù)措施的臨床獲益與經(jīng)濟(jì)價(jià)值聯(lián)

系起來，以確定其相對(duì)于現(xiàn)有治療方案的相對(duì)價(jià)值。這些框架旨在通

過評(píng)估干預(yù)措施在改善患者預(yù)后、生活質(zhì)量和社會(huì)經(jīng)濟(jì)結(jié)果方面的價(jià)

值，提供更全面的成本效益評(píng)估。

價(jià)值評(píng)估模型擴(kuò)展

為了應(yīng)對(duì)衛(wèi)生技術(shù)評(píng)估中不斷變化的需求，價(jià)值評(píng)估模型已經(jīng)擴(kuò)展，

納入了額外的維度和復(fù)雜性：

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

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

展為納入患者偏好和實(shí)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(shí)考慮多個(gè)目標(biāo)，例如臨床療效、成本和患者體驗(yàn),

以找到最佳的權(quán)衡方案。

*不確定性和風(fēng)險(xiǎn)：現(xiàn)實(shí)世界中存在不確定性和風(fēng)險(xiǎn)。擴(kuò)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(jìn)明智的

決策。

*動(dòng)態(tài)建模：疾病進(jìn)展和治療效果會(huì)隨著時(shí)間的推移而變化。動(dòng)態(tài)模

型可以通過模擬疾病和治療軌跡來捕捉這些時(shí)間依賴性，從而提供更

精確的預(yù)測(cè)。

*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(kuò)展為考慮年齡、性別、合并癥等群體差異，以定制評(píng)估并解決健康

不平等問題。

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

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

預(yù)測(cè)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(shí)踐和患者層面的因素，以捕捉協(xié)方差并了解組織績(jī)效的差

異。

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

于增強(qiáng)模型的預(yù)測(cè)能力、自動(dòng)執(zhí)行任務(wù)并處理大量數(shù)據(jù)。

這些模型擴(kuò)展使價(jià)值評(píng)估框架能夠適應(yīng)衛(wèi)生技術(shù)評(píng)估日益復(fù)雜的挑

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

世界數(shù)據(jù)，擴(kuò)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(dòng)態(tài)決策

關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)

復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)模型

LCA系統(tǒng)具有非線性、動(dòng)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(duì)社會(huì)、環(huán)境和經(jīng)濟(jì)因素

的動(dòng)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(dòng)態(tài)決策

1.動(dòng)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(píng)估中存在許多動(dòng)態(tài)決策場(chǎng)景。

2.動(dòng)態(tài)決策模型可以優(yōu)化決策制定過程，通過納入即時(shí)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(dòng)態(tài)決策模型可以幫助評(píng)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(duì)能力提供支持。

復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)模型與動(dòng)態(tài)決策

復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)模型(CASM)是一種動(dòng)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(gè)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(píng)估(HTA)中，CASM用于評(píng)估干預(yù)措施在動(dòng)態(tài)環(huán)境中

的長(zhǎng)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(dòng)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(píng)估。

*適應(yīng)性：衛(wèi)生系統(tǒng)會(huì)隨著時(shí)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(shí)踐的

變化。

在HTA中應(yīng)用CASM

CASM在HTA中有多種應(yīng)用，包括：

*長(zhǎng)期影響評(píng)估：CASM可以模擬干預(yù)措施的長(zhǎng)期影響，包括長(zhǎng)期成

本、效果和公平性影響。這對(duì)于評(píng)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(duì)于識(shí)別具有最高價(jià)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?cè)诓淮_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(píng)估干預(yù)措施

的風(fēng)險(xiǎn)和收益權(quán)衡°

動(dòng)態(tài)決策

動(dòng)態(tài)決策是根據(jù)系統(tǒng)的狀態(tài)和時(shí)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(shí)間的推移，有關(guān)系統(tǒng)狀態(tài)的信息會(huì)反饋給決策者，

這會(huì)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(jìn)行調(diào)整，提高

干預(yù)措施的有效性。

*魯棒性：動(dòng)態(tài)決策對(duì)于不確定性是穩(wěn)健的，因?yàn)樗试S在各種情景

下調(diào)整決策。

在HTA中應(yīng)用動(dòng)態(tài)決策

動(dòng)態(tài)決策在HTA中有很多應(yīng)用，包括：

*適應(yīng)性臨床試驗(yàn)：動(dòng)態(tài)決策可以用于設(shè)計(jì)和實(shí)施適應(yīng)性臨床試驗(yàn)，

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

*價(jià)值觀評(píng)估：動(dòng)態(tài)決策可以整合患者價(jià)值觀和偏好，從而為干預(yù)措

施提供更個(gè)性化和以患者為中心的評(píng)估。

*決策分析：動(dòng)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(dòng)態(tài)決策為HTA評(píng)估復(fù)雜衛(wèi)生干預(yù)措施提供了

強(qiáng)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(píng)估。通過整合動(dòng)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(jià)值。

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

關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)

【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(jì)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(shí)別之前未知的模式和關(guān)系，從而改進(jìn)

模型的預(yù)測(cè)能力和可靠性。

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

和有效性。

【機(jī)器學(xué)習(xí)在建模中的反用】：

大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)在衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中的應(yīng)用

引言

衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)模型是衛(wèi)生技術(shù)評(píng)估中的重要工具，用于預(yù)測(cè)新技術(shù)的成

本效益和影響。大數(shù)據(jù)和機(jī)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(jìn)準(zhǔn)確性和預(yù)測(cè)能力的機(jī)會(huì)。

大數(shù)據(jù)在衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)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(jì)學(xué)模型中，大數(shù)據(jù)可用于：

*增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)：補(bǔ)充臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)，提供更全面的患者結(jié)局

和成本信息。

*識(shí)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(cè)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(cè)。

*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(cè)。

機(jī)器學(xué)習(xí)在衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中的應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí)是一種人工智能技術(shù)，允許計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)并識(shí)別

模式。在衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中，機(jī)器學(xué)習(xí)可用于：

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

果和醫(yī)療保健資源利用情況。

*識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)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(dòng)化模型構(gòu)建：使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)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(cè)患者結(jié)局：一項(xiàng)研究使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型

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

本。

*識(shí)別糖尿病患者的未滿足需求：另一項(xiàng)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(jì)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(jī)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(shì)與挑戰(zhàn)

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

高準(zhǔn)確性和預(yù)測(cè)能力、增強(qiáng)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)的理解以及實(shí)現(xiàn)模型自動(dòng)

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(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)模型易于解釋和透明對(duì)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(jī)器學(xué)習(xí)算法可能會(huì)產(chǎn)生偏倚，因此必須仔細(xì)評(píng)估和校

正。

*倫理考量：大數(shù)據(jù)和機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)正在變革衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，為更準(zhǔn)確、預(yù)測(cè)性更強(qiáng)

和定制化的方法提供了前所未有的機(jī)會(huì)。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(jìn)一步提高衛(wèi)生技術(shù)評(píng)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(jì)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(xiàn)、臨床試驗(yàn)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(jì)可能因研究

設(shè)計(jì)、患者群體或時(shí)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(gè)組成部分之間的關(guān)系，例如，如何處理疾病

進(jìn)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(cè)的不確定性

模型預(yù)測(cè)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(huì)隨時(shí)間而變化，

導(dǎo)致對(duì)未來結(jié)果的預(yù)測(cè)不確定。

為了應(yīng)對(duì)模型不確定性，衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)家使用敏感性分析來評(píng)估模型結(jié)

果對(duì)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(gè)輸入?yún)?shù)，同時(shí)保持其他參數(shù)不變，觀察模型結(jié)果的變

化。這可以識(shí)別對(duì)模型結(jié)果有最大影響的參數(shù)。

2.多重敏感性分析

同時(shí)改變多個(gè)輸入?yún)?shù)，以模擬實(shí)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(shí)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(shí)別模型預(yù)測(cè)對(duì)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(gè)輸入?yún)?shù)空間來識(shí)別對(duì)模型輸出最有影響力的

參數(shù)。這可以提供對(duì)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(píng)估模型結(jié)果對(duì)這些因素的局部變化

的敏感程度。這可以提供對(duì)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(duì)于衛(wèi)生技術(shù)評(píng)估至關(guān)重要，因?yàn)樗?/p>

*識(shí)別對(duì)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(píng)估模型預(yù)測(cè)的穩(wěn)健性，識(shí)別對(duì)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(duì)不確定性的了解，并幫助他們做出更明智的決定。

*促進(jìn)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(jì)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(jì)學(xué)家可以評(píng)估模型結(jié)果對(duì)不確定

性的敏感程度，并做出更明智的衛(wèi)生技術(shù)評(píng)估決策。

第六部分模型驗(yàn)證、校準(zhǔn)和外部有效性

關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)

模型驗(yàn)證：

1.模型驗(yàn)證是評(píng)估模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的過程，涉及比較模型

預(yù)測(cè)與觀察數(shù)據(jù)。

2.驗(yàn)證方法包括歷史數(shù)據(jù)驗(yàn)證、預(yù)測(cè)瞼證和內(nèi)外部交叉瞼

證。

3.驗(yàn)證結(jié)果有助于識(shí)別璞型的優(yōu)點(diǎn)和局限性，并提高其預(yù)

測(cè)能力。

模型校準(zhǔn)：

模型驗(yàn)證、校準(zhǔn)和外部有效性

模型驗(yàn)證

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

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

*驗(yàn)證方法包括：

*面向內(nèi)容的驗(yàn)證：專家意見、文獻(xiàn)綜述

*面向結(jié)構(gòu)的驗(yàn)證：模型文檔檢查、邏輯模型測(cè)試

*面向預(yù)測(cè)的驗(yàn)證：比較模型預(yù)測(cè)與實(shí)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(cè)與實(shí)際觀察數(shù)據(jù)相符。

*涉及使用已知或估計(jì)的值更新模型參數(shù)。

*校準(zhǔn)方法包括：

*手動(dòng)校準(zhǔn)：專家判斷或試錯(cuò)

*自動(dòng)校準(zhǔn)：優(yōu)化算法或貝葉斯方法

外部有效性

*評(píng)估模型預(yù)測(cè)是否適用于不同于模型開發(fā)時(shí)使用的數(shù)據(jù)的環(huán)境或

人群。

*涉及比較模型預(yù)測(cè)與來自不同人群或不同時(shí)間點(diǎn)的外部數(shù)據(jù)之間

的差異。

*評(píng)估外部有效性的方法包括：

*跨驗(yàn)證：使用不同的數(shù)據(jù)子集開發(fā)和驗(yàn)證模型

*敏感性分析：評(píng)估模型對(duì)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(cè)在不同情況下模型行為的變化

驗(yàn)證、校準(zhǔn)和外部有效性的重要性

*驗(yàn)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(cè)的精度，使其更適用于特定環(huán)境。

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

衛(wèi)生技術(shù)評(píng)估中的創(chuàng)新

衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)模型驗(yàn)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(dòng)建模為個(gè)人代理，允

許更復(fù)雜的模型動(dòng)杰。

*機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)：使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法自動(dòng)識(shí)別模式和趨勢(shì)，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(dòng)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(gè)利益相關(guān)者的互動(dòng)和決策過程，提

供更全面的評(píng)估。

這些創(chuàng)新提高了衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)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(píng)估中發(fā)揮著越來越重要的作用。

實(shí)踐建議

*在衛(wèi)生技術(shù)評(píng)估中使用經(jīng)過適當(dāng)驗(yàn)證、校準(zhǔn)和評(píng)估外部有效性的模

型。

*考慮模型的潛在限制并進(jìn)行敏感性分析以評(píng)估其穩(wěn)健性。

*始終報(bào)告模型驗(yàn)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(jì)學(xué)模型中納入患者、公眾和政策制定者的參與，對(duì)于衛(wèi)生

技術(shù)評(píng)估至關(guān)重要，因?yàn)樗梢源_保：

1.患者視角的納入

*患者的價(jià)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(duì)重要性。

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

驗(yàn)數(shù)據(jù)，提供更全面的患者體驗(yàn)概況。

2.公眾意識(shí)和支持

*公眾對(duì)衛(wèi)生技術(shù)評(píng)估的理解和支持對(duì)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(jìn)對(duì)模型結(jié)果的接受度。

3.政策優(yōu)先級(jí)的反映

*政策制定者面臨的預(yù)算和政治約束對(duì)于評(píng)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(shí)

反映社會(huì)價(jià)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(diǎn)小組和訪談：收集對(duì)健康相關(guān)結(jié)果、治療偏好和價(jià)值觀的定性

數(shù)據(jù)。

*患者顧問委員會(huì)：提供持續(xù)的意見和指導(dǎo)。

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

康結(jié)果數(shù)據(jù)。

公眾參與

*公共論壇和研討會(huì)：征求公眾對(duì)評(píng)估結(jié)果的反饋。

*公民評(píng)審團(tuán)：由代表社區(qū)的多元化個(gè)人組成的獨(dú)立小組，審查模型

和結(jié)果。

*在線平臺(tái)：促進(jìn)公眾分享觀點(diǎn)和提出問題。

政策制定者參與

*技術(shù)評(píng)估咨詢委員會(huì)：提供技術(shù)和政策專業(yè)知識(shí)。

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

提供者、行業(yè)代表）進(jìn)行磋商。

*政策建模：考慮政策選擇對(duì)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(píng)估

中發(fā)揮的積極作用：

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

收集對(duì)治療方案的定性數(shù)據(jù)，并通過公民評(píng)審團(tuán)獲得公眾反饋。

*加拿大藥物評(píng)估委員會(huì)（CADTH）：CADTH建立了一個(gè)患者咨詢委員

會(huì)，就患者體驗(yàn)和偏好提供建議。

*澳大利亞醫(yī)療技術(shù)評(píng)估（AMTA）：AMTA舉辦利益相關(guān)者會(huì)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(píng)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(píng)估決策的

質(zhì)量：

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

產(chǎn)生更準(zhǔn)確的成本效益比估計(jì)。

*另一項(xiàng)研究表明，公共參與可以促進(jìn)評(píng)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(jì)學(xué)模型中衛(wèi)生技術(shù)評(píng)估的

關(guān)鍵組成部分。通過納入他們的觀點(diǎn)和價(jià)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(jì)學(xué)建模的新前沿

關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)

1.利用人工智能算法自動(dòng)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(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)優(yōu)化模型參數(shù)，提高預(yù)測(cè)能力和決策

支持。

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

適用范圍。

個(gè)性化建模

1.考慮個(gè)人特征、偏好和環(huán)境因素,開發(fā)針對(duì)個(gè)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(jìn)行個(gè)

性化建模，提高治療方案和疾病管理的精準(zhǔn)度。

3.實(shí)現(xiàn)患者參與和協(xié)同決策，增強(qiáng)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(jì)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(kuò)展性。

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

提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。

行為經(jīng)濟(jì)學(xué)整合

1.結(jié)合行為經(jīng)濟(jì)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(duì)健康行為和決

策的預(yù)測(cè)能力。

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

價(jià)值導(dǎo)向定價(jià)和支付

1.利用經(jīng)濟(jì)學(xué)模型評(píng)估衛(wèi)生技術(shù)相對(duì)于其成本和替代方案

的價(jià)值。

2.開發(fā)基于價(jià)值的定價(jià)和支付機(jī)制，鼓勵(lì)創(chuàng)新和提高患者

獲得性。

3.促進(jìn)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(píng)估衛(wèi)生技術(shù)對(duì)健康公平性的影響，識(shí)別和解決人群之

間的差異。

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

務(wù)可及性。

3.探索創(chuàng)新財(cái)務(wù)機(jī)制，保障醫(yī)療保健公平，減少財(cái)政負(fù)擔(dān)。

未來衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)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(jì)學(xué)模型在衛(wèi)生技術(shù)評(píng)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(píng)估衛(wèi)生技術(shù)的成本效益提供了機(jī)會(huì)。本文將探討衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)建模未

來發(fā)展的幾個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)

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

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

提高模型的效率。比外，AI和ML算法可用于識(shí)別復(fù)雜模式和趨勢(shì)，

從而提高預(yù)測(cè)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(yàn)報(bào)告)，提取有價(jià)值的信息并自動(dòng)創(chuàng)建

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

實(shí)世界的數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)和現(xiàn)實(shí)世界證據(jù)

隨著大數(shù)據(jù)和現(xiàn)實(shí)世界證據(jù)(RWE)的可用性不斷增加，衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)

模型變得更加強(qiáng)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(shí)世界中的實(shí)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(zhǎng)期影響，并識(shí)別可以改善患者預(yù)后的機(jī)會(huì)。此外，大數(shù)據(jù)可用

于開發(fā)預(yù)測(cè)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(hù)

理。

個(gè)性化建模

隨著精準(zhǔn)醫(yī)療的興是，個(gè)性化建模已成為衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)的一個(gè)重要趨勢(shì)。

傳統(tǒng)模型通?；谌巳浩骄担珎€(gè)性化模型可以考慮到個(gè)別患者的

特征，例如基因組學(xué)、生活方式和共病。

個(gè)性化建模使研究人員能夠評(píng)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(gè)性化的護(hù)理，從而提高治療效果和降低成本。

動(dòng)態(tài)建模

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

到患者疾病進(jìn)程、治療方案和醫(yī)療保健系統(tǒng)的變化。這對(duì)于評(píng)估慢性

疾病或需要長(zhǎng)期護(hù)理的衛(wèi)生技術(shù)尤其重要。

動(dòng)態(tài)建模可以幫助決策者了解衛(wèi)生技術(shù)的長(zhǎng)期成本和效益，以及識(shí)別

需要持續(xù)監(jiān)測(cè)和調(diào)整的關(guān)鍵不確定性。此外，動(dòng)態(tài)模型可用于預(yù)測(cè)未

來趨勢(shì)，從而幫助醫(yī)療保健系統(tǒng)做好應(yīng)對(duì)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(jì)學(xué)模型通常由技術(shù)人員開發(fā)，但它們對(duì)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(qiáng)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(jià)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(jì)學(xué)建模也在不斷創(chuàng)新。人工

智能、大數(shù)據(jù)、個(gè)性化、動(dòng)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(píng)估衛(wèi)生技術(shù)的成本效益提供了機(jī)會(huì)。這些新前沿將繼續(xù)塑

造衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)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(diǎn)

主題名稱：基于價(jià)值的評(píng)估框架與模型擴(kuò)展

關(guān)鍵要點(diǎn)：

1.將患者偏好和生活質(zhì)量納入評(píng)估框架，

以反映實(shí)際臨床實(shí)踐中的患者價(jià)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(fèi)用效益和社會(huì)影響。

3.開發(fā)模型以預(yù)測(cè)價(jià)值隨時(shí)間的變化，以

反映疾病進(jìn)展和治療干預(yù)的影響。

主題名稱：循證模型與現(xiàn)實(shí)世界證據(jù)的整合

關(guān)鍵要點(diǎn):

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

提高估計(jì)的準(zhǔn)確性和外推性。

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

世界數(shù)據(jù)，識(shí)別新的趨勢(shì)和影響因素。

3.建立混合評(píng)估框架，將傳統(tǒng)臨床試驗(yàn)數(shù)

據(jù)與現(xiàn)實(shí)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(diǎn):

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(jìn)行全面敏感性分析，以識(shí)別對(duì)評(píng)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)