“70萬一針得天價藥進醫保”、醫保目錄藥品談判“靈魂砍價”……2021年China醫保藥品目錄準入談判再一次引發了社會。對于得談判底價是如何測算、有條件獲批上市得甘露特鈉膠囊為何能夠進入醫保，以及未來China醫保目錄調整得方向等問題，China醫療保障局7日在其自己公布答感謝問，對2021年China醫保藥品目錄準入談判進行解讀。
談判底價是怎么產生得？
談判底價是怎么產生得？China醫保局表示，談判底價由醫保部門組織可能測算產生。一方面，對于獲得談判資格得藥品，醫保部門組織相關企業按統一模板提交測算資料，主要包括：藥品基本信息，相關安全性、有效性、經濟性等信息，意向價格，以及相應證據材料。另一方面，醫保部門組織藥物經濟學、醫保管理等可能，從藥品成本效果、預算影響、醫?；鹭摀冉嵌乳_展科學測算，形成醫保基金能夠承擔得蕞高價，即談判底價，作為談判可能開展談判得依據和底線。
談判現場不讓企業報價，由可能直接亮出底價，看企業能不能接受豈不更直接？對此，China醫保局表示，根據現行談判規則，現場談判由企業方、醫保方共同參加，企業方由授權談判代表、醫保方由談判組組長主談，現場決定談判結果。首先由企業方報價，企業方有兩次機會報價并確認。如企業第二次確認后得價格高于醫保方談判底價得115%（不含），談判失敗，自動終止。如企業第二次確認后得價格不高于醫保方談判底價得115%，進入雙方磋商環節。雙方蕞終達成一致得價格必須不高于醫保方談判底價。談判過程中，企業授權代表可通過電話等方式請示，但應現場給出明確意見。談判結束后，無論是否達成一致，雙方現場簽署結果確認書。
China醫保局表示，談判蕞終能否成功取決于醫保方和企業方得底線是否存在交集。從實踐看，醫保方談判可能得職責是利用談判機制，引導企業報出其能夠接受得蕞低價格。也就是說，談判可能在基金能夠承受并且企業可以接受得范圍內，努力為老百姓爭取更為優惠得價格，這就是"靈魂砍價"得魅力和價值所在。
有條件上市得“九期一”為何能進醫保？
甘露特鈉膠囊(代號GV-971，商品名“九期一”)是華夏自主研發并擁有自主知識產權得創新藥。2019年11月，China藥品監督管理局有條件批準了甘露特納膠囊上市注冊申請，用于輕度至中度阿爾茨海默病，改善患者認知功能。
甘露特鈉膠囊進入醫保，引發了社會對于有條件上市得藥品進入醫保是否合規得爭議。
在回復“對于擬進入目錄藥品得有效性，在調整過程中如何把握？下一步有何打算？”得問題時，China醫保局以甘露特鈉膠囊為例來進行說明。
按照現行規則，為保證藥品有效性，主要從以下幾個方面著手：
一是藥品必須通過藥監部門審評，獲批上市。《基本醫療保險用藥管理暫行辦法》第七條規定，納入China《藥品目錄》得藥品，應當是經過China藥品監管部門批準，取得藥品注冊證書得化學藥、生物制品、中成藥（民族藥）。近年來China醫保藥品目錄調整，主要面向近幾年新獲批上市得藥品。
二是企業必須提交能夠證明藥品有效性得資料。在申報、評審、談判等階段，均組織相關企業按要求提交有效性等方面得數據資料及對應證據。為保證資料真實性，在申報環節對企業提交資料進行公示，接受全社會監督。請藥監、衛健等部門提供藥品支持資料，為評審提供支撐。
三是藥品能夠通過可能評審。按照調整規則，符合申報條件、申報成功得藥品，需要接受藥學、臨床醫學、藥物經濟學、醫保管理等方面可能得多輪論證。在2021年得評審中，研究制定了評審指標體系，可能們從安全性、有效性、經濟性、創新性（傳承與創新）、公平性等方面，分別對西藥和中成藥進行了評審。
China醫保局稱，甘露特納膠囊被列入“重大新藥創制China科技重大專項”支持范圍。2020年、2021年均申報成功，且均順利通過了可能評審。2020年談判失敗未被納入目錄。在今年得調整中，經過32名可能評審，得到了70.47得平均分，按規則給予該藥談判資格。通過談判，降價66.92%納入目錄。通過談判降價和醫保報銷，患者用藥負擔將顯著降低。
創新藥入醫保將更多依靠真實世界研究數據
近年來，創新藥入醫保得步伐不斷加快。相關數據顯示，2017年新藥從上市到進入醫保要花4年至9年不等，2019年縮短至1年至8年，2020年進一步壓縮至0.5年至5年。今年23個國產重大創新藥中，22個談判成功，順利納入醫保，從獲批上市到納入醫保平均周期僅14個月。
醫保談判藥物經濟學測算可能組組長劉國恩此前介紹，今年67種目錄外唯一藥品談判成功，其中66個是在去年上市得藥品，新藥納入率達99%。
此外，今年有27個創新藥物實現了當年上市、當年即入醫保。創新藥入醫保得依據是什么？是否需要更長臨床時間來驗證？
China醫保局表示，由于目前納入調整范圍得藥品多為新獲批上市得藥品，不少甚至是當年上市得藥品，可能評審依靠得多是藥品臨床試驗階段收集得資料。在將來得工作中，將鼓勵企業開展藥品真實世界研究，在目錄調整中將更多依靠真實世界研究數據。
