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2025-11-23 19:00 2,659次浏览

  2025年國家醫保藥品目錄調整工作日前啟動。今年目錄調整中增設了商保創新藥目錄,這也是國家醫保局將首次制定商業健康保險創新藥品目錄。   首版商保創新藥目錄   通過初審名單公布   昨天,國家醫保局公示了通過2025年國家基本醫療保險、生育保險和工傷保險藥品目錄及商保創新藥目錄調整初步形式審查的藥品及相關信息。   國家醫保局共收到商保創新藥目錄申報信息141份,涉及藥品通用名141個,經初步審核,121個藥品通用名通過形式審查。其中,5款細胞療法高值創新藥進入商保創新藥目錄。   形式審查是目錄調整程序中的第一步,代表該藥品具備了參與目錄調整後續工作流程的資格,不代表其已經納入了目錄。   滿足多元用藥需求   助商業健康保險發展   基本醫保和商業健康保險都是我國多層次醫療保障體系的重要組成部分。2024年,基本醫保參保13.26億人,參保率鞏固在95%。當年基金總支出達到2.97萬億元,為廣大人民群眾看病就醫提供了堅實保障。   但基本醫保總體籌資水平不高,人均籌資僅1070元,其中約2/3還是來自各級財政補助,因此必須牢牢把握「保基本」定位。   隨著醫藥技術創新發展和醫療服務水平提升,確有一小部分臨床效果顯著、創新程度高的藥品因超出基本醫保保障能力暫時無法納入保障範圍。同時,隨著經濟社會發展,近年來我國商業保險市場也呈現快速增長趨勢。   2024年我國商業健康險原保險保費收入達到9773億元,同比增長8.2%,資金規模已接近當年居民醫保籌資總水平。但與城鄉居民基本醫保超過95%的資金使用率相比,商業健康保險在保障水平和保障效能上還有比較大的發展空間。   國家醫保局醫藥服務管理司司長 黃心宇:建立商保創新藥目錄有利於發揮基本醫保在數據、專家、管理、政策等方面的優勢,為商業健康保險提供公共服務;有利於整合基本醫保和商業健康保險資金,形成共同保障人民群眾健康的合力,也為創新藥發展提供更充足的經濟支撐。同時,我們將做好基本醫保藥品目錄和商保創新藥目錄的銜接,為商保創新藥目錄藥品提供穩定的出口,進一步提高藥品的可及性。   (總臺央視記者 楊陽 龍曉勤)

  天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉,近日,南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果,不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足,並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning,DDL)優化策略,教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同,實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖)   近日,OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5,再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」,其伴生問題也日益凸顯:AI經常會「一本正經地胡說八道」,生成看似合理的虛假信息,造成「AI幻覺」;依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文,極大衝擊著學術誠信和規範;論文AI率檢測系統有待完善,論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容,成為亟待解決的熱點問題。   據了解,目前AI生成內容檢測主要有兩種路線,一種是「基於訓練的檢測方法」,使用特定數據訓練一個專用的分類模型;另一種是「零樣本檢測方法」,直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖)   多項研究表明,現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導,《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。   為何現有的AI檢測工具會「誤判」?論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道:「如果把AI文本檢測比作一場考試,檢測器的訓練數據等同於日常練習題,現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路,難以學會答題邏輯,一旦遇到全新難題,準確率就會顯著下降。」   「要想實現通用檢測,理論上需收集所有大模型的數據進行訓練,但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說,讓檢測器真正學會舉一反三,即提升檢測器的泛化性能,是提升AI文本檢測性能的關鍵。   為此,研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑,通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距,幫助模型學習AI文本檢測的內在知識,可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異,從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。   「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』,即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本,也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。   團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE,使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等),從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。   「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說,之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷,而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題,形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。   在MIRAGE的測試結果顯示,現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%;而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比,性能相對提升71.62%;與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比,性能相對提升68.03%。   「AIGC發展日新月異,我們將持續迭代升級評估基準和技術,致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測,以AI之力,讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)

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