推演给不了准确的“绝对数”，但能看到“必然的趋势”

——前言

我们都知道，医保又一次拒绝了肿瘤早筛，理由是“条件还不成熟”。

对于这个不成熟，我们其实都会有一些模糊的体感，但并不清晰——远不足以支撑我们去思考另一个问题：

有“变成熟”的那一天吗？

这一次，我们继续用一个简单的模型来推演，尝试去回答这么几个问题：

• 肿瘤早筛是否必然会增加医保负担？
• “长期省钱”这件事情真的成立吗？
• 哪些变化可以帮助“走向成熟”？

PS：本文仅代表个人观点，受限于自身的视野、阅历及认知，欢迎探讨。结论汇总在最后一段，省流的可以直接往后拉。

01 阿凡达的E星球

在上一次的推演中，A星球的癌症已经被消灭了，所以这次我们来嚯嚯E星球。

E星球上有10万名阿凡达，也有一些奇怪的规则

从第三年开始，形成了一个稳定的循环

阿凡达的医保会为每位早期患者支付10万元，为每位晚期患者支付30万元。所以，在稳定的状态下，每年的医保总支出就是0.9亿。

第五年，肿瘤早筛来了。（这里的早筛指的不是某一个技术，大家可以视作一个“套餐”）

02 早筛“初体验”

肿瘤早筛可以让原本“漏诊”的早期患者中有50%被发现，但是有1%的假阳性率。医保支付价格为1000元/人，每个人每年都做一次。

于是第五年，医保的总费用“飙升”。

到第六年，形成了新的稳定局面。

从医保的支付费用来看，第五年涨的最多（+1.13亿），第六年回落了一点，但整体还是增长了（+0.755亿）。

有没有办法能逆转（或者降低）这个负担？

03 尝试1：早筛性能拉满

假如肿瘤早筛的性能提升到极致——敏感性100%，特异性100%——会怎么样？

第五年，医保的总费用“飙升”的更多了😂

第六年，回落的幅度也更大

从医保的支付费用来看，第五年涨幅夸张（+1.25亿），但稳定后的涨幅缩窄了（+0.5亿）。

可以看到：

• 早筛的敏感性越高，第一年的医保负担增加的越多，但稳定后的数字越小；
• 特异性与医保负担的绝对金额变化关联性不大，但低特异性会给医疗系统带来越高的额外压力（假阳性复核）；

04 尝试2/3：精准筛查 or 降价

阿凡达们开始了精细化管理，能够做到只用筛查20%的人就实现跟原来100%筛查一样的效果。

效果相当喜人，不仅第五年的涨幅大幅降低（+0.326亿），稳定后甚至做到了“省钱”（-0.049亿）。

看起来筛查人口比例的下降可以显著的降低医保负担。

这个策略现实中也会经常用到，比如划定高危人群，降低筛查频率（3年一次），或者用技术高低搭配（比如很多地方的肠癌筛查用的是问卷-FIT-肠镜的“序贯筛查”）。

与之类似的是直接降低早筛的医保支付价格，比如降到200元，也可以实现降低第五年涨幅+稳定后“省钱”的效果。

05 尝试4：早期患者费用下降

如果不从早筛本身做文章，通过治疗手段的进步去降低早期患者的医保支付金额，会怎么样？

早筛的意义之一是stage shift，那么如果扩大早晚期治疗费用的比例差，是否能放大早筛的优势？

假若早期患者的医保支付总价从10万元降到3万元，也可以看到一个绝对数字上的正向的变化。

这里面的核心是“晚期费用/早期费用”的比值。

比值越大——不管是降早期还是涨晚期——早筛对医保负担增加的绝对值都会越少。

但，下面这句才是重点。

虽然“增长数字的绝对值”看起来是降了，但从增幅的比例上来说，反而更高了。

因为治疗费用的变化同样会改变基线时的医保费用。

06 尝试5：终极爽局

如果把所有利好因素加在一起，来个终极爽局会怎么样？

结果如下

可以看到，即使是顶配爽局，有一个情况也并未改变：

第五年的医保负担增加是一个无法避免的局面——差异只是增加多少而已。

07 写在最后

汇总六次推演的数据，我们可以看到5个一定成立的结论：

• 早筛纳入医保必然有一个“增加医保负担”的阶段，这个避免不了。
• 敏感性越好，初期增加的医保负担越重，但稳定后的负担越轻。
• 通过“精准筛查“（定义高危人群）可以有效降低早筛给医保带来的负担；
• 降价有类似于“精准筛查”的效果；
• 治疗费用的变化不能缓解早筛对于医保的额外负担；

这个推演也有个更严谨的版本-比较贴合当前实际情况，Grail之前发表的，结论也是会增加美国医保花费：

那么，这个问题是否无解？

有的国家可能会采用的策略是用ICER（增量成本效果比）来去填这个“差额”。

ICER对应的是QALY，质量调整生命年，通俗来说是为了多获得一个有质量的生命年，支付方愿意花多少钱。

比如在Grail的测算中，就预设了支付方愿意支付10万美元/QALY。

当然，在资本主义国家的视角里，他们也可能并不会这么干，如同神剧的台词所言：

来源：有趣的胖子万里挑一