一、医保药品分类标准是什么？OTC药品分类是什么？

医保分为 甲类 乙类 和丙类 。 甲类可以100%报销 乙类70-80%报销，丙类 不报销。 分类原则是 临床必需 成本低 能广泛和稳定供应的才能归纳入甲 乙类范畴。

分为 甲类 和乙类 分类原则是 疗效可靠 稳定 副作用相对较低 无严重不良反应类。

以上为大概原则 希望能帮助到你

二、神七与神五/神六的不同之处,有哪些?

出仓活动 多人 放射小卫星

三、治疗重症肌无力的最佳时间？

一经发现，尽快到正规医院治疗，越快越好：

一、单纯眼肌型重症肌无力初始治疗，应该应用胆碱酯酶抑制剂，比如溴吡斯的明口服。个别患者疗效不佳时可以考虑联用糖皮质激素冲击治疗，甚至可以应用免疫抑制剂来减少糖皮质激素的用量，减轻不良反应。

二、全身型重症肌无力，这时单用胆碱酯酶抑制剂已经不能完全改善症状，而且患者发生重症肌无力危象的几率比较高。因此对于全身型重症肌无力患者的最佳治疗，是需要在胆碱酯酶抑制剂的基础上，尽早地联合应用糖皮质激素和免疫抑制剂，比如硫唑嘌呤、环孢菌素、他克莫司、吗替麦考酚酯和利妥昔单抗等等。

三、部分全身型重症肌无力患者，需要给予甲强龙冲击治疗，病情可能会有一过性的加重，甚至要进行气管插管或气管切开。因此这时要非常的注意，可以应用小剂量逐渐递增的方法，增加激素的用量，直到维持用量，以避免患者症状一过性加重。

如果病人伴有胸腺瘤或胸腺增生，应尽早的积极进行胸腺瘤切除手术。如果患者出现了肌无力危象，应尽早进行人工辅助呼吸，包括呼吸机正压通气、气管插管、气管切开。如果出现肌无力危象，应该增加胆碱酯酶抑制剂的剂量。如果是胆碱酯能危象，需要尽快减少或停用胆碱酯酶抑制剂。另外，还可以应用血浆置换和静脉注射丙种球蛋白的方法来治疗重症肌无力。

四、大数据医疗行业发展的5大趋势

1、健康医疗大数据竞争派系：生物大数据赛道投融资较为活跃

健康医疗大数据是大数据在医疗领域的一个应用分支，主要指在人们疾病防治、健康管理等过程中产生的与健康医疗相关的数据。健康医疗大数据产业是指以与健康医疗相关、满足大数据基本特征的数据集合为核心，进行数据获取存储、分析和应用的服务业态。健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源，是未来健康医疗服务发展的重要趋势。

根据健康活动的来源划分，医疗健康大数据可以分为医疗大数据、健康大数据、生物大数据、经营运营大数据四个方面，各个方面代表企业如下：

行业目前投融资主要集中于生物大数据方面，占比达33%，其次是医疗大数据占比25%;此外我国健康医疗大数据行业仍处于发展阶段，融资企业大多主要经营一种医疗健康大数据业务，同时经营多种大数据业务企业数量较少，2022-2023年健康医疗大数据行业融资企业中主营经营与运营大数据业务和医疗大数据业务企业占比在3%左右。

2、健康医疗大数据竞争格局

——企业竞争：竞争逐步加剧

健康医疗大数据快速发展。一方面大数据主题类型快速增多，临床大数据派生出更多的专病大数据，医院运营大数据紧跟临床大数据的步伐快速发展，专科联盟机构建立跨医院的专科大数据的机制日趋成熟;另一方面是越来越多的医院启动大数据建设，地级市和县级的医院也开始筹划和建立健康医疗大数据。上述第一个方面是医疗大数据主题领域拓展带来的机会，专注于医疗大数据业务的一批厂商在引领这一市场发展;第二个方面则是医疗大数据客户范围拓展带来的机会，更多的医院核心临床系统厂商和电子病历厂商抓住了这一机会。医疗大数据系统的旺盛需求带来了未来市场的巨大发展潜力，也吸引了大量厂商参与到竞争中，竞争正在逐步加剧，其中领先的代表企业有医渡科技、嘉和美康等。

——企业排名：各领域厂商纷纷入局，医渡科技蝉联榜首

从综合实力上看，根据互联网周刊发布的“2022年医疗大数据企业排行榜”，健康医疗大数据行业排名前三的企业分别为医渡云、阿里健康和美年大健康。

医渡科技主要专注于人工智能及医疗大数据，其基于自主研发的“医学数据智能平台”，对大规模多源异构医疗数据进行深度处理和分析，建立真实世界疾病领域模型，助力医学研究、医疗管理、政府公共决策、创新新药开发、帮助患者实现智能化疾病管理。美年健康是综合健康管理平台，同时提供专科诊疗、基因检测、慢病管理、远程医疗、女性健康、中医治未病等多方位的增值服务。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《全球健康医疗大数据行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》

一、影像识别智能化

医疗数据中有超过90%来自于医学影像，但是影像诊断过于依赖人的主观意识，容易发生误判。AI可以通过大量学习医学影像，可以帮助医生进行病灶区域定位，减少漏诊误诊问题。

二、智能诊疗通用化

智能诊疗是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。

智能诊疗就是将人工智能技术应用于疾病诊疗中，计算机可以帮助医生进行病理，体检报告等的统计，通过大数据和深度挖掘等技术，对病人的医疗数据进行分析和挖掘，自动识别病人的临床变量和指标。计算机通过“学习”相关的专业知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。

三、药物研发提速

依托大数据，人工智能系统可以快速、准确的挖掘和筛选出适合的药物。通过计算机模拟，人工智能可以对药物活性、安全性和副作用进行预测，找出与疾病匹配的最佳药物。这一技术将会大大缩短药物研发周期、降低新药成本并且提高新药的研发成功率。

四、医疗机器人广泛应用

机器人在医疗领域的应用范围很广泛，比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体，医疗保健机器人辅助医护人员的工作等。目前，关于机器人在医疗界中的应用的研究主要集中在外科手术机器人、康复机器人、护理机器人和服务机器人方面。国内医疗机器人领域也经历了快速发展，进入了市场应用。

五、健康管理实时追踪

根据人工智能而建造的智能设备可以监测到人们的一些基本身体特征，如饮食、身体健康指数、睡眠等。对身体素质进行简单的评估，提供个性的健康管理方案，及时识别疾病发生的风险，提醒用户注意自己的身体健康安全。目前人工智能在健康管理方面的应用主要在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。

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