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口腔种植体集采平均降幅55% 预计年节约患者费用40亿元******

　　记者 张 敏 舒娅疆

　　1月11日上午，口腔种植体系统集中带量采购在四川开标，并产生拟中选结果。据国家医保局介绍，此次集采拟中选产品平均中选价格降至900余元，与集采前中位采购价相比，平均降幅55%。本次集采共有55家企业参与，其中39家拟中选，中选率71%，汇聚全国近1.8万家医疗机构的需求量，达287万套种植体系统，约占国内年种植牙数量(400万颗)的72%，预计每年可节约患者费用40亿元左右。

　　一位参与集采投标的企业代表告诉《证券日报》记者：“我们是一家海外药企的中国区总代理。集采相关文件出台以后，公司积极参与集采(投标)。前期已与客户进行了调查沟通，并和厂家进行了政策、价格等方面的沟通。从本次参与集采的报价来说，我们产品降幅力度较大，在与其他企业的一些产品进行对比之后，我们的产品应该是中端系列里性价比较高的。从A类产品投标情况来看，公司入围中标的概率可能较小，未来还会积极关注集采和相关政策信息。”

　　三类主要费用构成

　　有望同步下降

　　据悉，口腔种植的费用大致分为种植体、牙冠和医疗服务三个部分。种植牙价格从几千元到一两万元不等，其中，种植体费用占比约为三分之一。本次集采通过以量换价，挤出种植体的价格水分。

　　国家医保局介绍，集采前价格较高的士卓曼、登士柏、诺保科种植体系统从原采购中位价5000元降至1850元左右，市场需求量最大的奥齿泰、登腾种植体系统从原采购中位价1500元左右降至770元左右；纳入了四级纯钛及钛合金2种材质性能更好、临床认可度更高的种植体，并覆盖了口腔种植体其他耗材部件，能够满足绝大多数临床使用需求。

　　口腔种植体系统集中带量采购的一位特邀专家在接受《证券日报》记者采访时表示，通过本次集采，患者未来需要花费的费用会更低，对于机构来说，口腔种植价格也会更加公开透明，方便患者寻求质量更好的医疗服务。

　　国家医保局介绍，未来将做好集采中选结果落地实施前的准备工作，近期还将对种植牙过程中配套使用的牙冠耗材开展竞价挂网，同步落实口腔种植医疗服务价格全流程调控，使种植牙服务的三类主要费用构成同步下降。通过多项措施协同发力，预计2023年3月下旬到4月中旬，种植牙费用综合治理结果落地实施，患者将全面享受到降价后的种植牙服务。

　　“通过以上多项治理措施，预计种植一颗牙的整体费用(含医疗服务、种植体和牙冠)有望降低50%左右。当然以上只是平均价格降幅。具体情况中，如果原来价格较高的降幅将更为明显，原来已经平价种植的也将有所降价，总体看群众费用负担将显著减轻。”国家医保局介绍。

　　1.4万家民营医疗机构参与

　　推动国产种植体销售研发

　　此次口腔种植体系统集采是高值耗材集采从医保领域扩围到非医保领域的首次尝试。

　　由于种植牙并未被纳入医保报销范围，充分调动医疗机构，特别是民营医疗机构参与集采的积极性，也是本次集采的难点之一。据记者从现场获得的数据，1.4万家民营医疗机构参加了此次集采，占医疗机构总数的80%。参与集采的医疗机构范围较广，意味着通过集采有利于实现“以量换价”。

　　有券商发布的研报认为，目前国内种植牙市场空间大但渗透率仍较低，未来若集采工作顺利推进，将有利于种植牙渗透率的提升，而龙头口腔连锁机构也有望以价换量。

　　据了解，本次集采共有55家企业参与，其中39家拟中选，中选率71%。中选企业既包括一些知名国际企业，也包括威海威高、常州百康特等国内企业。对此，有分析人士认为，这不仅优化了种植牙耗材的供应结构，而且有利于国产种植体生产企业的销售和研发，最终将有利于国内患者享受到质优价宜的种植牙产品。

聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）