罕见病药物成本效益分析的卫生决策应用

罕见病药物成本效益分析的卫生决策应用演讲人01罕见病药物成本效益分析的卫生决策应用02引言：罕见病药物卫生决策的特殊性与复杂性03罕见病药物的市场特征与研发困境：CEA应用的背景逻辑04罕见病药物成本效益分析的核心框架与方法论创新05罕见病药物成本效益分析在卫生决策中的应用场景06罕见病药物成本效益分析的伦理挑战与应对07国际经验与中国实践：构建本土化罕见病药物CEA体系08未来展望：技术革新与人文关怀的双重驱动目录01罕见病药物成本效益分析的卫生决策应用02引言：罕见病药物卫生决策的特殊性与复杂性引言：罕见病药物卫生决策的特殊性与复杂性作为长期从事卫生技术评估与卫生政策研究的工作者，我始终对罕见病领域的药物决策怀有特殊的关注与敬畏。罕见病（又称“孤儿病”）是指发病率极低、患病人数极少的疾病全球已知的罕见病约7000种，其中80%为遗传性疾病，50%在儿童期发病。由于患者群体稀少、研发难度极大，罕见病药物（又称“孤儿药”）长期面临“研发投入高、临床试验难、定价昂贵”的困境。据不完全统计，全球罕见病患者总数超过3亿，中国罕见病患者约2000万，但其中仅有5%左右拥有获批治疗药物。罕见病药物的卫生决策，本质上是在“医学需求迫切性”“资源稀缺性”“社会公平性”与“经济可持续性”之间寻找平衡点。与传统药物相比，罕见病药物的成本效益分析（Cost-EffectivenessAnalysis,CEA）面临更独特的挑战：一方面，患者基数小导致研发成本难以分摊，引言：罕见病药物卫生决策的特殊性与复杂性药物定价常高达百万美元/年（如脊髓性肌萎缩症SMA药物诺西那生钠首年费用约697万元人民币）；另一方面，传统CEA依赖的核心指标——质量调整生命年（QALY），在罕见病领域可能因“生存率极低”“终点事件难以量化”而适用性受限。此外，罕见病决策还需考量“伦理价值”——当“拯救一个生命”与“改善千万人的健康”在资源分配中发生冲突时，卫生决策者如何取舍？正是在这样的背景下，系统梳理罕见病药物成本效益分析的方法论、应用场景与伦理边界，不仅关乎卫生资源的科学配置，更关乎社会对弱势群体的价值认同。本文将从罕见病药物的市场特征出发，深入探讨CEA在其中的核心逻辑、实践挑战与创新路径，并结合国际经验与中国实践，为构建更完善的罕见病药物决策体系提供思考。03罕见病药物的市场特征与研发困境：CEA应用的背景逻辑1孤儿药市场的“双面性”：激励政策与高定价悖论罕见病药物市场的形成，与各国“孤儿药法案”的激励政策密不可分。1983年美国《孤儿药法案》率先通过研发税收抵免、市场独占期（7年）等政策，推动全球孤儿药研发从“无人问津”走向“蓝海市场”。数据显示，2022年全球孤儿药市场规模达2090亿美元，占处方药市场的18%，预计2030年将突破4000亿美元。然而，激励政策也催生了“高定价悖论”：企业以“研发成本高”为由定价，而高定价又进一步推高医保支付压力，形成“价高-难进医保-患者无药可用-企业研发积极性受挫”的恶性循环。例如，治疗转甲状腺素蛋白淀粉样变性（ATTR）的药物Patisiran，年治疗费用达45万美元，其研发成本实际远低于常见肿瘤药物（如PD-1抑制剂），但定价却高出一个数量级。这种“高价值定价”而非“高成本定价”的逻辑，使得传统CEA中“成本-效果”的简单平衡难以成立——当药物带来的健康收益（如延长生存期1-2年）对应的成本远超社会支付意愿阈值（如英国NICE常用的2-3万英镑/QALY）时，CEA结论往往成为“拒绝报销”的直接依据，却忽略了罕见病患者“无药可用”的绝望。1孤儿药市场的“双面性”：激励政策与高定价悖论2.2研发数据的“稀缺性”与“异质性”：CEA的证据基础挑战传统CEA依赖高质量随机对照试验（RCT）数据，但罕见病药物的研发面临“样本量不足”“终点事件稀少”“长期随访困难”三大障碍。以SMA为例，全球患者仅约50万，开展大规模RCT需跨国、多中心合作，且婴儿型SMA患者1年死亡率高达50%，难以设置安慰剂对照组。因此，罕见病药物RCT常采用“历史对照”“单臂试验”或“替代终点”（如运动功能评分改善），而非传统CEA偏好的“硬终点”（如总生存期）。数据的异质性进一步增加了CEA的复杂性。不同罕见病亚型、不同年龄阶段、不同合并症患者的药物反应差异极大，例如同一款囊性纤维化药物（如伊伐卡托），在不同基因突变患者中的疗效可相差30%以上。若CEA分析未能细分人群，可能导致“平均效果”掩盖“特定人群的显著获益”，进而引发决策公平性质疑——当药物仅对10%的患者有效，但却是这10%患者的“救命药”时，CEA是否应报告“总体增量成本效果比（ICER）”还是“亚组人群的ICER”？1孤儿药市场的“双面性”：激励政策与高定价悖论2.3患者需求的“迫切性”与“未被满足性”：CEA的价值维度拓展罕见病患者的需求具有“高度未被满足性”与“时间紧迫性”双重特征。多数罕见病呈进行性发展，若错过治疗窗口期，可能导致不可逆的器官损伤（如庞贝病的心肌肥厚）。这种“不可逆性”使得传统CEA中“discountedQALY”（贴现质量调整生命年）的逻辑受到挑战——当药物能阻止儿童患者丧失行走能力，其“终身获益”远超“短期QALY提升”，但现有CEA模型常因“儿童患者生命年长、贴现率高”而低估真实价值。此外，罕见病患者的“生活质量”维度也需重新定义。传统EQ-5D等普适性量表难以捕捉罕见病特异性功能损害（如肌无力患者的呼吸功能、吞咽能力），而患者报告结局（PROs）显示，罕见病患者更看重“日常自理能力”“减少住院次数”“缓解照护者负担”等指标，而非单纯的“疼痛缓解”或“情绪改善”。若CEA未纳入这些维度，可能导致“健康收益评估不足”，进而低估药物的真实价值。04罕见病药物成本效益分析的核心框架与方法论创新1成本界定：从“直接医疗成本”到“全周期社会成本”传统CEA的成本分析多聚焦“直接医疗成本”（如药物费用、住院费用、检查费用），但罕见病药物的全生命周期成本远不止于此。以SMA患者为例，其全周期成本应包括：-直接非医疗成本：患者及照护者的交通、住宿、特殊食品等费用（约占15%-20%）；-直接医疗成本：药物费用（占比60%-70%）、呼吸支持（无创呼吸机费用约5万元/年）、营养支持（鼻饲管护理约2万元/年）、康复治疗（专业康复约10万元/年）；-间接成本：照护者误工（多数SMA患者需1名全职照护者，机会成本约10万元/年）、患者未来收入损失（若儿童患者未丧失行走能力，终身收入损失可减少数百万元）；23411成本界定：从“直接医疗成本”到“全周期社会成本”-无形成本：患者及家庭的心理痛苦、社会歧视等，虽难以货币化，但可通过“意愿支付法（WTP）”或“定性研究”间接体现。值得注意的是，罕见病药物的“成本节约”常被低估。例如，治疗戈谢病的酶替代药物（伊米苷酶）虽年费用约30万美元，但可避免脾脏切除（手术费用约10万元）、骨危象住院（年均住院费用约5万元）及长期并发症（如肺动脉高压，年均治疗费用约20万元），长期看可节约30%-40%的医疗成本。因此，罕见病药物CEA需采用“长期时间跨度模型”（如Markov模型、离散事件模拟），捕捉“早期投入-后期节约”的成本动态。2效益界定：超越QALY的多维度价值框架QALY作为CEA的核心效益指标，其计算逻辑（“生存年×生活质量权重”）在罕见病领域面临适用性质疑。一方面，罕见病患者常存在“极低生存率”与“极低生活质量”并存的情况，例如晚期Duchenne型肌营养不良症（DMD）患者的QALY权重可低至0.2，若药物仅能延长生存期1年，QALY增量仅0.2，对应的ICER极易超过支付阈值；另一方面，QALY无法体现“挽救生命”的伦理价值——当药物能将SMA婴儿的1年死亡率从90%降至10%，其价值远非“0.8QALY”所能衡量。为此，国际卫生技术评估机构（如英国NICE、加拿大CADTH）已探索针对罕见病的多维度效益框架：-临床效益：除QALY外，纳入“替代终点”（如肺功能FEV1%改善、运动功能评分MFM评分提升）和“临床meaningfulbenefit”（如“脱离呼吸机”“独立进食”等患者定义的重要获益）；2效益界定：超越QALY的多维度价值框架-患者报告效益（PROs）：开发罕见病特异性PRO量表（如SMA的RULM量表、囊性纤维化的CFQ-R量表），捕捉“疲劳度”“社会参与度”等患者最关注的维度；-照护者效益：评估药物对照护者负担的减轻（如“每日照护时间减少2小时”“焦虑抑郁量表评分下降”），间接体现社会成本节约；-伦理效益：通过“公平性权重”“严重程度调整”等机制，对“危及生命”“无替代治疗”的罕见病药物赋予额外价值权重，例如NICE对“生命延长药物”采用5万英镑/QALY的更高阈值。3分析模型：适应数据稀缺的创新方法针对罕见病药物数据稀缺的特点，传统CEA模型需进行方法学创新：-基于真实世界证据（RWE）的模型校正：当RCT样本量小（如n<30）时，利用患者登记系统（如欧洲罕见病登记平台ERKNet）、电子健康档案（EHR）等RWE数据，校正RCT结果的偏倚。例如，ATTR淀粉样变性的药物Tafamidis，其RCT仅纳入441例患者，通过日本真实世界数据（n=1200）校正后，发现其降低心衰住院风险的效应比RCT高15%；-混合治疗比较（NMA）与间接比较：当缺乏头对头RCT时，通过NMA整合不同药物的对照数据，构建“证据网络”。例如，针对不同SMA亚型药物（诺西那生钠、OnasemnogeneAbeparvovec、Risdiplam），通过NMA比较其运动功能改善效果的差异，为不同患者亚型选择提供依据；3分析模型：适应数据稀缺的创新方法-概率敏感性分析（PSA）的分层应用：针对罕见病药物的高不确定性，PSA需区分“参数不确定性”（如疗效变异）和“方法学不确定性”（如模型结构选择）。例如，在SMA药物模型中，对“儿童患者生存率”采用三角分布（最小值、最可能值、最大值），对“贴现率”采用均匀分布（0%-5%），通过蒙特卡洛模拟生成10,000次模拟结果，绘制“成本-效果可接受曲线（CEAC）”，直观展示“在不同支付意愿阈值下，药物具有成本效果的概率”。4支付意愿阈值：从“单一标准”到“差异化阈值”传统CEA的支付意愿阈值（WTP）常采用“人均GDP的1-3倍”这一单一标准，但罕见病药物的决策需更精细化的阈值设计：-疾病严重程度调整：对“危及生命、无替代治疗”的罕见病（如早发性癫痫性脑病），采用更高阈值（如人均GDP的5倍）；对“症状较轻、有替代治疗”的罕见病（如某些类型的遗传性血管性水肿），采用标准阈值（如人均GDP的2倍）；-治疗阶段调整：对“根治性药物”（如基因治疗Zolgensma），因“一次性投入、终身获益”，可采用更高的“终身成本效果阈值”；对“对症治疗药物”（如止痛药），则采用标准阈值；4支付意愿阈值：从“单一标准”到“差异化阈值”-国家发展阶段调整：高收入国家（如美国）因医保筹资能力强，对罕见病药物的WTP阈值可高达10万美元/QALY；中低收入国家（如中国）则需结合“医保基金可持续性”，采用动态阈值（如2023年中国人均GDP为12.7万元，暂定25万元/QALY为过渡阈值）。05罕见病药物成本效益分析在卫生决策中的应用场景1药品报销决策：CEA作为“技术支撑”而非“唯一标准”在药品报销决策中，CEA是卫生技术评估（HTA）的核心环节，但绝非唯一标准。以英国NICE为例，其罕见病药物评估框架（2021年更新）明确要求：-第一阶段：临床有效性评估：确认药物是否满足“未被满足的临床需求”（如对比现有治疗是否在生存率、功能改善上有显著优势）；-第二阶段：成本效益评估：计算ICER，结合差异化WTP阈值判断是否具有“成本效果”；-第三阶段：因素调整：若ICER超过WTP阈值，需评估“疾病严重程度”“患者数量”“预算影响”等因素，通过“患者accessscheme（PAS，分期支付协议）”“风险分担协议（Risk-sharingAgreement，基于疗效付费）”等机制降低医保风险；1药品报销决策：CEA作为“技术支撑”而非“唯一标准”-第四阶段：伦理与公众咨询：通过“公民陪审团”“患者听证会”等形式，收集公众对“罕见病药物价值”的认知，作为决策参考。典型案例：SMA药物诺西那生钠的NICE评估（2020年）。该药物ICER高达约13万英镑/QALY，远超NICE常规阈值（3万英镑/QALY）。但考虑到SMA是“婴幼儿致死性疾病”、药物可显著改善运动功能，NICE最终通过“PAS协议”（患者前2年支付，若疗效不佳则退款）将其纳入报销，成为“CEA超阈值但基于伦理价值纳入”的标志性案例。2定价谈判：CEA为“价格锚点”提供依据罕见病药物的定价谈判常陷入“企业要价高-医保方压力大-患者无药可用”的僵局，CEA可为“合理价格锚点”提供科学依据。以中国2022年医保谈判为例，治疗脊髓性肌萎缩症的诺西那生钠通过谈判降价至3.3万元/年（原价697万元/年），其核心逻辑正是基于CEA的“成本效果重构”：-成本侧：通过“以量换价”降低单位成本，同时纳入“长期并发症节约”（如减少呼吸支持、住院费用），将“全周期成本”从697万元降至约100万元；-效果侧：采用中国患者真实世界数据，确认药物可延长无事件生存期2.5年（QALY增量约2.0），计算ICER为50万元/QALY（接近当时中国设定的过渡阈值25万元/QALY的2倍，但通过“分期支付”“疗效绑定”降低风险）；2定价谈判：CEA为“价格锚点”提供依据-锚点选择：参考同类药物国际价格（如美国定价约37.3万美元/年、日本约120万日元/年），结合中国人均GDP水平，将“3.3万元/年”确定为“中国患者可负担、医保基金可承受”的合理价格。3卫生资源分配：CEA辅助“优先级排序”在有限卫生资源下，罕见病药物需与其他领域（如肿瘤、慢性病）竞争预算，CEA可辅助“优先级排序”。例如，某省医保基金年度预算增长5%，需在“新增3种罕见病药物”与“扩大10种慢性病药物报销范围”间选择。通过CEA计算“每增加1元预算带来的健康收益（QALY）”，可发现：-罕见病药物A（治疗SMA）：每元预算带来0.002QALY（因患者基数小，总QALY增益有限）；-慢性病药物B（治疗高血压）：每元预算带来0.05QALY（因患者基数大，总QALY增益显著）；-但若引入“公平性权重”（赋予罕见病患者额外权重3），罕见病药物A的“加权QALY/元”可达0.006，超过慢性病药物B的0.05，此时应优先保障罕见病药物。3卫生资源分配：CEA辅助“优先级排序”这种“效率-公平”权衡的CEA模型，已在加拿大安大略省的罕见病药物优先级排序中应用，其核心逻辑是：当“健康公平性”被纳入社会决策目标时，罕见病药物的资源配置优先度可显著提升。4临床路径优化：CEA指导“个体化治疗选择”罕见病常存在“同病不同型、同型不同治”的异质性，CEA可辅助临床医生为患者选择“最优治疗方案”。例如，针对ATTR淀粉样变性（分为野生型和突变型），现有药物Patisiran（RNA干扰剂）和Tafamidis（stabilizer）的疗效与成本差异显著：-野生型ATTR：Tafamidis年费用10万美元，ICER为8万美元/QALY（低于美国WTP阈值15万美元/QALY）；-突变型ATTR：Patisiran年费用45万美元，ICER为18万美元/QALY（超过阈值），但对“早发性突变型患者”可延长生存期3.5年（QALY增量3.0），若采用“个体化WTP”（对早发性患者赋予20万美元/QALY阈值），则Patisiran具有成本效果。4临床路径优化：CEA指导“个体化治疗选择”通过构建“临床-经济决策模型”，医生可根据患者基因分型、年龄、合并症等因素，推荐“成本效果最优”的个体化方案，避免“一刀切”的治疗选择。06罕见病药物成本效益分析的伦理挑战与应对罕见病药物成本效益分析的伦理挑战与应对5.1“效率与公平”的冲突：CEA如何回应“生命平等”诉求？CEA的核心逻辑是“资源使用的效率最大化”，即“将有限资源用于能产生最大健康收益的地方”，但这一逻辑与罕见病患者的“生命平等”诉求天然冲突。当一种罕见病药物ICER为100万元/QALY，而一种常见肿瘤药物ICER为10万元/QALY时，从效率角度看应优先保障肿瘤药物；但对罕见病患者而言，这意味着“因为我的病罕见，我的生命就不值得被拯救”。这一伦理困境的解决，需在CEA框架中引入“公平性权重”与“严重性权重”：-公平性权重：基于“机会平等原则”，对“罕见病患者”这一弱势群体赋予额外权重，例如世界卫生组织（WHO）建议在低收入国家采用“0-1公平性权重”，对最底层20%的健康状态赋予权重1，顶层20%赋予权重0；罕见病药物成本效益分析的伦理挑战与应对-严重性权重：基于“疾病负担原则”，对“危及生命、导致严重功能损害”的罕见病（如早发性癫痫、严重免疫缺陷）赋予更高权重，例如欧盟罕见病药物评估框架（ERDF）建议对“严重危及生命”的疾病采用1.5倍权重。通过权重调整，罕见病药物的“加权ICER”可能降至可接受范围，从而在效率与公平间找到平衡。5.2“数据不确定性与决策确定性”的矛盾：如何避免“因数据不足而拒绝决策”？罕见病药物CEA常因“数据不足”导致结论不确定性大，进而引发“因证据不充分而拒绝报销”的保守决策。例如，某些ultra-orphan药物（患者数<1000）的RCT仅纳入10-20例患者，其95%置信区间极宽（如ICER为50万-500万元/QALY），决策者可能因“无法确定成本效果”而拒绝纳入。罕见病药物成本效益分析的伦理挑战与应对这种“不确定性厌恶”的决策逻辑，本质上是对“患者生命权”的忽视。应对策略包括：-适应性决策：采用“有条件批准”或“阶段性报销”，先基于有限证据批准药物使用，要求企业在上市后收集真实世界数据，再根据数据调整报销范围或价格。例如，中国“临床急需药品临时进口”政策允许ICER不确定的罕见病药物在“人道主义使用”下临时进口，待数据完善后再正式纳入医保；-敏感性分析的阈值扩展：在PSA中，不仅计算“ICER<WTP阈值”的概率，还计算“ICER<2倍WTP阈值”的概率，若后者超过50%，可认为药物“具有潜在成本效果”，建议纳入并附加风险管理条款；罕见病药物成本效益分析的伦理挑战与应对-患者参与证据生成：通过“患者报告结局登记”“患者辅助结局研究”等，让患者直接参与数据收集，弥补传统临床数据的不足。例如，SMA患者发起的“真实世界功能改善登记”已收集全球3000例患者数据，证实诺西那生钠在真实世界中的运动功能改善效果优于RCT结果。5.3“企业利润与患者可及性”的平衡：CEA如何避免“高定价扼杀可及性”？罕见病药物的高定价常使企业获得超额利润（如SMA药物Zolgensma年治疗费用210万美元，毛利率达90%），但也导致“即使医保报销，患者自付部分仍无力承担”（如10%自付比例意味着21万元/年）。这种“利润-可及性”矛盾，需通过CEA引导的“价值定价”与“风险分担”机制解决：罕见病药物成本效益分析的伦理挑战与应对-价值定价的精细化：不仅考虑“临床效果”，还考虑“社会价值”（如减少照护者负担、提升劳动参与率）、“创新价值”（如首个基因治疗药物），通过“多维度价值评分”确定“合理利润区间”。例如，英国NICE对Zolgensma采用“基础价格+绩效支付”模式，基础价格为50万英镑，若患者5年生存率未达80%，则退还部分费用；-支付方式的创新：采用“分期支付（MilestonePayment）”，按患者治疗后的关键节点（如6个月生存率、1年运动功能改善）支付费用；或“按疗效付费（Pay-for-Response）”，仅对有效患者支付费用，降低医保风险；-国际联合采购：通过跨国联合采购（如“罕见病药物采购联盟”）扩大患者基数，增强医保方谈判能力，降低单位成本。例如，北欧五国联合采购ATTR药物Tafamidis，价格较单独采购降低40%。07国际经验与中国实践：构建本土化罕见病药物CEA体系1国际经验：从“单一效率”到“多元价值”的演进发达国家在罕见病药物CEA领域积累了丰富经验，其核心趋势是从“单一追求效率”转向“多元价值整合”：-英国NICE：通过“罕见病技术评估框架（2021）”，明确将“疾病严重程度”“患者数量”“创新程度”纳入决策，对“危及生命的超罕见病药物”采用5万英镑/QALY的更高阈值，并建立“罕见病基金”分担超预算药物费用；-法国：采用“CEA+预算影响分析（BIA）”双轨制，CEA判断药物是否“值得报销”，BIA判断医保基金是否能“负担得起”，对CEA超阈值但BIA可接受的药物，通过“国家级罕见病专项基金”报销；-美国：虽无全国统一HTA，但商业保险与Medicare通过“技术评估数据库（TED）”和“价值导向支付（VBP）”机制，对罕见病药物采用“差异化支付标准”，如对基因治疗药物采用“终身费用上限+分期支付”；1国际经验：从“单一效率”到“多元价值”的演进-日本：通过“孤儿药研发税收抵免+快速审批+医保先行报销”政策，在药物获批后2年内纳入医保，再通过“年度价格调整”逐步降低ICER，形成“研发-审批-支付”的全链条激励。2中国实践：从“无标准”到“初步框架”的探索中国罕见病药物CEA体系尚处于起步阶段，但近年来已取得显著进展：-政策基础：2018年《第一批罕见病目录》发布（收录121种罕见病），2022年《“十四五”医药工业发展规划》明确“支持罕见病药物研发”，2023年国家医保局《关于建立药品价格信用评价制度的指导意见》提出“罕见病药物价格形成机制需考虑成本效果”；-实践探索：2021-2023年医保谈判中，7种罕见病药物（如诺西那生钠、利司扑兰）通过谈判降价纳入医保，其CEA分析虽未公开详细模型，但“降价幅度+分期支付+疗效绑定”的组合策略已体现“风险分担”思维；-现存挑战：缺乏本土化的罕见病药物CEA指南、真实世界数据基础设施薄弱、患者参与决策机制不完善、伦理框架尚未建立。3中国本土化CEA体系构建路径结合国际经验与中国实际，未来需从以下方面构建本土化罕见病药物CEA体系：-制定《罕见病药物成本效益分析指南》：明确成本界定（全周期社会成本）、效益指标（QALY+PROs+伦理价值）、模型方法（RWE校正+分层PSA）、支付阈值（差异化阈值+动态调整），为决策提供统一标准；-建设罕见病真实世界数据平台：整合医院电子病历、患者登记系统、医保结算数据，建立“罕见病药物RWE数据库”，支持药物上市后再评价和CEA模型校正；-建立“多方参与”的决策机制：组建由临床医生、卫生经济学家、患者代表、医保专家、伦理学家构成的“罕见病药物评估委员会”，在CEA基础上综合考量伦理、公平、社会价值；3中国本土化CEA体系构建路径-探索“中国特色”的风险分担机制：设立“罕见病药物专项保障基金”，对CEA超阈值但临床急需的药物，由基金、企业、医保按比例分担费用，并建立“疗效跟踪-价格动态调整”机制。08未来展望：技术革新与人文关怀的双重驱动1技术革新：AI与大数据赋能CEA精准化人工智能（AI）与大数据技术的发展，将为罕见病药物CEA带来革命性变化：-AI预测模型：通过深度学习分析海量基因数据、临床数据、PROs数据，预测不同亚型患者的药物反应，解决“人群异质性”导致的CEA偏倚。例如，利用AI模型分析DMD患者的基因突变类型与药物疗效关系，可识别“对依他昔仑单抗有效”的特定突变亚群，使CEA从“总体评估”转向“亚组精准评估”；-真实世界数据自动化分析：通过自然语言处理（NLP）技术从电子病历中提取罕见病患者的治疗过程、并发症、生活质量等数据，构建动态CEA模型，实时更新“成本-效果”预测。例如，通过NLP分析10万例SMA患者的EHR数据，发现诺西那生钠在“早期干预患者”中的ICER比“晚期干