Promoting Access to Innovative Anticancer Medicines: A Review of Drug Price and National Reimbursement Negotiation in China - 논문 리뷰

https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/00469580231170729

https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10184198/

Promoting Access to Innovative Anticancer Medicines: A Review of Drug Price and National Reimbursement Negotiation in China - PM

 

Prompting만 보고 냅다 AI 논문일 줄 알았던 저 자신을 반성하게 되네요 ㅎㅎ.......

에디터를 분석하고, 그에대한 대책을 내놓는 논문이었습니다. 저는 관심이 없는 분야라......

 

이 연구는 중국의 항암제 약가 협상과 국가급여약제목록(NRDL) 정책이 환자의 약물 접근성과 보험 재정에 미친 영향을 분석

70% 가격이 인하되었고, 사용량(DDDs)이 급증하며 환자 접근성이 향상
그러나 사용량 증가로 인해 보험 재정 부담이 증가했고, 저소득층의 경제적 부담은 여전히 해소되지 않음

연구는 데이터 기반 의사결정, 혁신적 지불 모델 도입, 약물 공급 체계 개선 등 해결 방안을 제안

이 결과는 약가 협상 및 약물 접근성 개선 정책 수립에 참고할 수 있는 실질적인 통찰을 제공

 

연구 목적	항암제 약가 협상과 국가급여약제목록(NRDL) 정책의 효과를 분석하여 환자 접근성과 보험 재정에 미친 영향을 평가하고, 정책 개선 방안을 제안.
문제 정의	- 고가 항암제는 임상적으로 효과적이나 가격이 높아 접근성이 제한됨. - NRDL 업데이트 지연 및 제한된 보험 보장으로 인해 환자들이 약물 비용을 전액 부담해야 함.
방법론	- 2015~2021년 동안의 데이터를 수집하여 약가, 사용량(DDDs), 보험 지출 등을 분석. - 병원 약물 사용 보고서와 NRDL 공식 문서를 활용한 2차 데이터 분석. - 내용 분석 및 통계적 비교.
주요 결과	- 82개의 항암제가 6차례 협상을 통해 평균 50~70% 가격 인하. - 항암제 사용량(DDDs)은 협상 후 급증(2014년 9.23억 → 2019년 16.36억). - 보험 재정 부담은 사용량 증가로 확대.
주요 문제점	- 저소득층 환자의 경제적 부담은 여전히 큼. - 병원 내 약물 도입 지연으로 환자 접근성이 제한됨. - 보험 재정 부담 증가와 의사 유도 처방(induced demand) 우려.
제안된 대책	- 데이터 기반 의사결정 및 약물 사용 모니터링 시스템 구축. - 성과 기반 지불 및 가격-사용량 계약 등 혁신적 지불 모델 도입. - 저소득층 지원 확대와 의료비 파산 방지 대책 마련.
결론	약가 협상은 혁신적 항암제의 접근성과 affordability를 개선했으나, 지속 가능한 보험 재정 관리 및 약물 공급 체계 개선이 필요. 이 연구는 정책 수립 및 개선에 실질적인 통찰을 제공함.
활용 가능성	AI를 활용한 협상 전략 시뮬레이션, 데이터 기반 의료 정책 설계, 혁신적 지불 모델 설계에 활용 가능.

 

 

논문: 중국에서의 항암제 약가 및 국가급여협상에 관한 리뷰

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문제 정의

1. 배경:
   • 암은 전 세계적으로 심각한 건강 문제이며, 중국에서는 주요 사망 원인으로 자리 잡음.
   • 새로운 암 진단과 사망률은 전 세계적으로 증가 중이며, 중국이 가장 큰 비중을 차지.
   • 혁신적 항암 치료제(예: 면역요법, 표적치료제)의 임상 효과는 입증되었지만, 높은 약가와 낮은 보험 보장률로 인해 접근성이 제한됨.
2. 기존 문제:
   • 중국의 기본의료보험은 95% 이상 보장하지만, 고가 약물의 보장은 미비.
   • 특허로 보호된 혁신적 항암제의 가격은 너무 높아 환자 대부분이 접근할 수 없는 상황.
   • NRDL(국가급여약제목록)의 업데이트가 지연되면서 새로 승인된 약물은 대부분 환자가 전액 부담해야 함.

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연구 목표

1. 해결하고자 하는 문제:
   • 혁신적 항암제의 높은 약가와 접근성 문제를 해결하기 위한 약가 협상 및 보험 급여 정책을 분석.
2. 방법론:
   • 중국의 약가 협상 및 국가급여약제목록(NRDL) 관리에 대해 다각적인 데이터 분석 및 문헌 검토를 통해 정책 효과를 평가.
   • 협상 후 항암제 사용량(DDDs), 보험 비용, 및 사회적 영향을 평가.

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연구 방법

1. 데이터 수집:
   • 중국 정부 공식 문서, 병원 약물 사용 모니터링 보고서, PubMed 및 CNKI 데이터베이스의 문헌 리뷰.
   • 데이터는 2015년부터 2021년까지를 대상으로 분석.
2. 분석 방식:
   • 약가 협상 전후의 항암제 가격, 사용량(DDDs), 보험 지출 변화를 기술적·통계적으로 분석.
   • 항암제 분류별로 약물의 효능, 비용 효과성 및 보험 재정 부담 평가.

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주요 결과

1. 약가 협상의 성과:
   • 2016~2021년 동안 6차례 협상을 통해 82개의 항암제가 NRDL에 새롭게 포함됨.
   • 평균 약가 인하율: 50~70%, 혁신적 항암제 접근성 대폭 향상.
   • 예: 오시머티닙(Tagrisso)는 약가 협상 후 70% 이상 가격 인하.
2. 약물 사용량 증가:
   • 협상 후 항암제의 DDDs가 급격히 증가. 2014년 9.23억 DDD에서 2019년 16.36억 DDD로 성장.
   • 표적치료제(단백질 키나아제 억제제)와 단일클론항체 사용률이 크게 증가.
3. 보험 지출 증가:
   • 가격 인하에도 불구하고 사용량 증가로 인해 총 보험 지출은 증가.
   • 2018년 NRDL 항암제의 보험 지출이 2배 이상 증가하며 전체 보험 재정의 94.4% 차지.
4. 사회적 영향:
   • 환자 접근성은 개선되었지만, 저소득층의 경제적 부담은 여전히 크며, 이는 의료비 파산을 초래.
   • 병원 시스템 내부의 약물 관리 비용, 처방 지연 등 병원 공급 체계에서의 문제점 존재.

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논의 및 제언

1. 문제점:
   • 지연된 접근성: 약가 협상이 성공하더라도 병원 내 약물 도입이 느려 환자 접근성에 지연이 발생.
   • 보험 재정 부담 증가: 대량 사용으로 인해 재정 부담이 가중되고, 저소득층은 여전히 경제적 부담 존재.
   • 데이터 부족: 환자 치료 효과 및 약물 사용에 대한 종합적인 데이터 추적 시스템 미흡.
2. 해결 방안:
   • 환자 중심 데이터 수집 시스템 구축.
   • 혁신적 지불 모델 도입(성과 기반 지불, 가격-사용량 계약 등).
   • 저소득층 의료비 지원 확대.
   • 병원과 약국의 협업 강화 및 약물 공급 프로세스 최적화.

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결론

• 약가 협상은 혁신적 항암제 접근성을 개선하는 효과적인 전략으로 작용했으나, 지속 가능한 보험 재정 및 공급망 관리가 필요.
• 저소득층 환자 지원 강화, 데이터 기반 정책 결정, 혁신적 지불 모델 도입 등 추가 개선이 필요함.

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이 연구는 AI 에이전트를 통한 헬스케어 접근성 개선이나, 공공정책 효율화를 위한 데이터 기반 시스템 설계 등에서 참고할 수 있습니다. 추가적으로 논의가 필요하면 말씀해주세요!

 

방법론!

방법론: 중국의 항암제 약가 협상과 국가급여약제목록(NRDL) 정책 분석

논문에서 사용한 방법론은 다음과 같이 체계적인 단계로 구성되어 있으며, 데이터를 수집하고 분석하여 약가 협상과 NRDL 정책의 효과를 평가했습니다.

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1. 데이터 수집

(1) 데이터 출처:

• 공식 문서 및 보고서:
  • 중국 국가의료보장국(NHSA) 및 관련 정부 기관의 약가 협상 자료와 보고서.
  • 중국 약학경제정보연구소(CMEI)에서 제공하는 병원 약물 사용 데이터.
• 문헌 리뷰:
  • PubMed, Embase, 중국국가지식기반(CNKI)을 활용해 약가 협상 관련 논문 및 연구 검토.
  • 주요 검색 키워드: "항암제", "약가 협상", "혁신적 약물", "보험 정책".
• 기간:
  • 2015년~2021년 동안 수집된 데이터로, 협상 전후 변화 비교.

(2) 예시: 병원 약물 사용 데이터:

• 약물 사용량은 Defined Daily Doses(DDDs)를 기준으로 측정.
  • DDDs란?: 약물이 하루 동안 사용되는 권장 용량으로, 약물 사용의 빈도를 객관적으로 나타내는 지표.
  • 예: 특정 항암제의 DDDs가 100만에서 500만으로 증가했다면 사용량이 5배 늘었음을 의미.

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2. 분석 방식

(1) 내용 분석(Content Analysis):

• 정책 및 문헌 검토:
  • 약가 협상 전후의 정책 변화와 그 효과를 문서화.
  • NRDL에 포함된 약물 분류 및 적용 범위를 분석.
• 질적·양적 비교:
  • 예: 협상 후 포함된 항암제가 특정 암 치료에 얼마나 기여했는지 조사.

(2) 2차 데이터 분석(Descriptive Secondary Analysis):

• 데이터 출처:
  • 병원에서 보고된 약물 조달 데이터와 사용 데이터를 통계적으로 분석.
  • 조달 비용과 사용량 증가율을 비교.
• 지표:
  • 가격 변화: 협상 전후 평균 약가 인하율 계산.
    • 예: 오시머티닙(Tagrisso)의 가격이 51,000 CNY에서 15,300 CNY로 70% 이상 감소.
  • 사용량 변화: 약물별 DDDs 증가율.
    • 예: 2016년 협상 이후 표적치료제의 DDDs가 20% 이상 증가.

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3. 비교 분석

(1) 시간별 변화 비교:

• 협상 전후의 5년간 시간 추세 분석:
  • 협상 시작 전(20142016년)과 협상 후(20172021년) 데이터를 비교.
  • 예시: 2014~2016년 동안 항암제 사용량 증가율이 연평균 5%에 그쳤지만, 협상 이후 연평균 증가율이 20%로 급등.

(2) 분류 및 적용 범위:

• 항암제의 분류:
  • 단백질 키나아제 억제제(28개)와 단일클론항체(13개)가 주요 협상 대상.
• 적용 범위 확대:
  • 협상 전후 특정 암 치료에서 활용 가능한 약물 범위가 확장.
    • 예: 폐암, 유방암, 림프종 치료를 위한 약물이 각각 18개, 12개, 12개로 증가.

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4. 경제적 분석

(1) 조달 비용 및 보험 지출 변화:

• 약가 인하에도 불구하고, 사용량 증가로 인해 보험 지출 증가.
  • 예: 2018년 NRDL에 포함된 항암제의 조달 비용이 11.22억 CNY에서 100% 이상 증가.
• 보험 재정에 미치는 영향을 분석하여 지속 가능한 지불 모델 필요성을 제안.

(2) 경제적 부담 분석:

• 협상 이후에도 저소득층에서 여전히 높은 의료비 부담 문제를 해결하기 위한 대안 탐색.
  • 예시: 특정 약물이 가격이 50% 인하되었지만, 저소득층 환자의 의료비 부담률은 46%에서 45.42%로 소폭 감소에 그침.

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5. 실행 과정의 분석

(1) 협상 메커니즘:

• 협상은 약물의 경제적 가치를 평가한 뒤, 정부와 제약사 간 가격 합의로 이루어짐.
  • 가격 설정 방식:
    • 약물의 비용-효과 분석.
    • 국제 가격과 경쟁 약물 가격 비교를 통해 "최대 허용 가격(target price)" 도출.
  • 협상 조건:
    • 제약사는 두 차례 가격 제안을 할 수 있으며, 목표 가격의 115%를 초과할 경우 협상 종료.

(2) 협상 결과 평가:

• 협상 결과는 NRDL에 반영되며, 2년 단위로 재협상 진행.
  • 협상 약물의 실제 비용 및 보험 지출 영향을 분석해 재계약 여부 결정.
  • 예시: 협상 후 두 차례 가격 변동이 없으면 NRDL 상시 리스트로 전환.

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6. 실제 사례 적용

케이스: 오시머티닙(Tagrisso)

1. 문제:
   • 폐암 환자를 위한 주요 표적치료제로, 협상 전 가격은 월 51,000 CNY로 대부분의 환자에게 접근 불가.
2. 협상 후:
   • 약가가 15,300 CNY로 70% 이상 인하.
   • 보험 적용 시 환자가 부담해야 할 비용은 월 4,590 CNY로 91% 절감.
3. 결과:
   • 폐암 치료 접근성 대폭 증가, 환자들의 생존율 개선.

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요약

논문의 방법론은 정책 효과를 다각도로 평가하는 체계적 접근 방식을 포함합니다. 데이터 수집부터 분석, 경제적 평가까지, 철저한 평가를 통해 약가 협상과 NRDL 정책의 효과를 명확히 규명했습니다. 이러한 방식은 의료 AI 에이전트 설계 시 데이터 기반 의사결정 및 평가 시스템에 적용할 수 있는 중요한 통찰을 제공합니다. 추가 논의가 필요하면 말씀해주세요!

 

아 그럼 이 논문은 협상에 대한 AI를 만든 것이 아니라 데이터 분석을 진행하고, 그 것에 대한 대책을 내놓은거야?

네, 맞습니다! 이 논문은 AI 기반 협상 시스템을 개발한 것이 아니라, 중국에서 진행된 항암제 약가 협상 및 국가급여약제목록(NRDL) 정책에 대한 데이터를 분석하고, 이를 통해 얻은 정책적 통찰과 대책을 제시한 연구입니다.

논문의 핵심 요약:

1. 목적:
   • 약가 협상과 NRDL 정책의 효과를 분석하고, 항암제 접근성을 높이기 위한 정책적 대책을 제안.
2. 방법론:
   • 데이터 분석에 초점을 맞추었으며, 약물 사용량, 가격 변화, 보험 지출 등을 평가.
   • 협상의 경제적 효과 및 문제점을 평가하고 해결책을 제안.
3. 결과물:
   • 협상 이후 약가가 인하되었고, 항암제 사용량이 크게 증가했으며, 환자 접근성이 향상되었음을 확인.
   • 그러나 보험 재정 부담 증가, 저소득층 지원 부족, 병원 약물 도입 지연 등 문제점도 제기.
   • 이를 해결하기 위한 대책(혁신적 지불 모델, 데이터 수집 시스템 개선 등)을 제안.

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AI와의 연결점

이 논문은 직접적으로 AI 시스템을 개발하지는 않았지만, AI를 활용한 정책 분석 및 협상 지원에 참고할 수 있는 데이터와 문제 해결 방향성을 제공합니다. 예를 들어:

• AI 활용 가능성:
  1. 데이터 기반 의사결정 지원:
     • 이 논문에서 분석한 약물 사용량, 경제적 부담 데이터를 기반으로 AI 모델이 최적의 약가 협상 시나리오를 시뮬레이션할 수 있음.
  2. 효율적 협상 전략 도출:
     • AI를 사용해 다양한 협상 시나리오(가격, 사용량, 보험 지출)를 예측하고, 최적의 협상 전략을 도출.
  3. 의료 시스템 개선:
     • 약물 사용 데이터를 실시간으로 수집·분석해 환자의 접근성과 효과를 지속적으로 평가하는 AI 시스템 구축.

정리:

이 논문은 데이터 분석 및 정책적 대안 제시에 초점이 맞춰져 있습니다. 그러나, 이를 바탕으로 AI 기반 협상 시스템이나 정책 분석 AI를 개발하는 데 활용할 수 있는 중요한 자료와 통찰을 제공합니다.

만약 AI 에이전트를 설계하려 한다면, 이 논문에서 도출된 문제점(재정 부담, 사용량 증가, 저소득층 접근성)을 해결하기 위한 시스템 설계에 참고할 수 있습니다. AI와 결합된 협상 시스템을 개발하려면 추가적인 AI 모델 설계 및 시뮬레이션이 필요합니다.