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用好真实世界数据还有多远
产业资讯 中国医疗保险 2025-11-19 7

真实世界数据(RWD)以及对其进行分析所产生的真实世界证据(RWE),包括电子健康记录、疾病注册表、索赔数据库等,正逐步成为评估药品、耗材和医疗服务综合价值的关键工具,其核心目的是让医保基金的支出更精准、更高效。未来随着相关研究的深入和数据体系的完善,RWD在医保决策中的权重有望越来越高。但RWD也面临着数据质量、方法学挑战和研究透明度等多重方面的问题,需全面正确认识RWD面临的机遇与挑战,探索应用前景。

为政策制定提供更全依据

随着大数据技术和电子病历系统的日益成熟,2010年以来,RWD的使用进入了快速发展阶段。在海南博鳌乐城国际医疗旅游先行区,已有9款国际创新药械利用RWE获批上市。国家也连续出台相关文件,通过RWD支持医保综合价值评价,为医保目录动态调整、支付方式改革和资源配置优化提供科学依据。

在实践应用方面,RWD在弥补传统试验不足、优化资源配置和支持精准决策方面发挥着关键作用,并为医疗健康领域带来了多重发展机遇。首先,它有效弥补了传统随机对照试验的局限性。RWD能够提供更接近真实世界的疗效数据,特别是在长期疗效观察、指导特殊人群用药等方面具有独特优势。其次,在罕见病和创新疗法研究领域,RWD展现出独特价值。对于某些罕见病,进行大规模随机对照试验,面临患者数量少、伦理问题等挑战,而RWD为这些领域提供了可行的研究抓手。

在药品监管领域,RWD正发挥着变革性作用。它通过提供传统随机对照试验难以提供的真实世界疗效、安全性和使用模式证据,显著加速了药物的审评审批并拓展了其临床应用范围。在卫生技术评估领域,RWD重塑价值评估范式。这些评价涵盖临床有效性、安全性、经济性、公平性、可及性和患者体验等多个维度,为医疗决策提供了更加全面的依据。

面临透明度与规范性缺失

尽管前景广阔,RWD的应用仍面临诸多挑战。

其中包括方法学挑战。由于缺乏随机性,RWE研究容易受到数据选择偏倚和混杂因素的影响。RWE研究几乎无法避免偏倚,因为治疗决策基于临床实践而非随机分配。尽管可以采用倾向评分匹配等统计方法调整混杂因素,但这些方法本身存在局限性。如残余混杂无法被完全消除,尤其当数据源中关键变量缺失时,方法透明度不足将影响结果的可信度。

还有数据源质量与适当性方面的挑战。数据源的选择直接影响RWE的可靠性,但研究者可能选择便捷或低成本的数据源,而非最适合研究问题的数据来源。数据质量参差不齐,常见问题包括数据缺失、编码错误和信息偏倚。

研究多样性与透明度问题构成了制约RWE发展的显著挑战。随着RWE研究数量的迅速增长,“数据挖掘”风险日益突出,即研究者通过尝试多种分析策略直至获得具有统计显著性的预期结果。这种探索性分析的灵活性,加之报告的不透明性,极易导致结论偏倚。同时,出版偏倚进一步扭曲证据生态,即阳性结果的研究更容易获得发表,而未能呈现显著效应或复制失败的研究则往往未被公开,造成证据基础的不完整和过度乐观的效益评估。

尽管国际组织积极推动假设评估性研究的事前注册与结果公开,以增强研究过程的透明度和问责力度,但此类研究注册平台的实际使用率仍偏低,未能形成有效约束。国际上的一些方法学工具虽旨在标准化RWE的研究设计、实施和报告框架,提升不同研究之间的可比性,但其在实践中的被采纳程度仍不尽如人意。

上述透明度与规范性的缺失,进一步加剧了RWE研究的可重复性危机。多项研究显示,仅有限比例的RWE研究能够被成功复制。造成此困境的原因多样,包括方法学报告不充分、数据分析代码未公开、原始数据获取受限等。此外,现有RWE研究常采用替代终点或不同于随机对照试验的定义方式,限制了不同证据来源之间的直接比较。更复杂的是,真实世界环境中诊疗模式的区域差异、患者人群特征的变化以及随时间推移的临床实践演变,都可能显著影响研究结果,而这些情境因素在结果解读中往往未被充分讨论和校正。

正因RWE在生成过程中存在数据异质性、方法学透明度不足及可重复性欠佳等问题,药品监管机构、卫生技术评估机构、医保部门在采信此类证据时面临显著的挑战,RWE在用于关键决策时仍面临“信任赤字”。

需建立成熟的评审机制

在此背景下,如何从日益增多的RWE研究中遴选出方法严谨、结果可靠、人群代表性强的高质量证据,已成为迫切需求。

建立一套科学、透明且客观的RWE评审机制显得至关重要。该机制需涵盖研究设计合理性、数据质量评估、偏倚控制方法、统计分析规范以及结果可解释性等多个维度,并通过标准化评估框架推动不同机构形成共识。唯有通过这样的机制创新,才能有效提升RWE作为决策依据的可信度,弥补其当前在监管与卫生技术评估接受度、医保决策支撑度方面的不足。

RWD的发展将呈现多元化趋势。技术进步将继续推动领域发展,人工智能和机器学习技术在数据分析和质量控制方面的应用将更加深入。自然语言处理等技术有助于从非结构化数据中提取有价值信息,进一步丰富数据维度。政策协调和国际合作将更加紧密,随着各国对RWD重视程度的提高,国际标准和方法学共识的形成将促进证据的互认和共享。我国的试点研究将继续深化,未来可能扩大试点范围,覆盖更多疾病领域和医疗技术。这些实践将为我国医疗价值评估体系建立提供重要支撑,也为全球RWD应用提供我国的经验。


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