人工智能（AI）正在医疗保健领域快速普及——从加速理赔处理到定制化大型语言模型，帮助患者了解症状或理解其保险福利。AI为患者、医疗工作者和整个社会提供了更智能、更直观的系统。
图片来源：Pexels上的Google DeepMind
以下是人工智能加速医疗保健发展的五个全球实例：
1. 流程优化
在肯尼亚，M-TIBA是一个移动医疗融资平台，整合了机器学习技术以加速医疗保险理赔处理。
直到最近，医疗保险理赔可能需要数天或数周才能解决，为医疗机构和患者造成延误。
借助AI驱动的验证模型，某些理赔现在可以在几小时内完成评估和批准。
该系统将提交的信息与历史趋势进行比对，标记异常并减少错误，同时缩短了行政处理时间。
更快的评估时间也改善了整体客户体验。
对保险公司而言，简化的流程意味着更少的人工审查，降低了运营成本。
2. 提升可及性与支持
在南非本地，费德健康医疗计划（Fedhealth Medical Scheme）最近推出了名为Naledi的AI代理，旨在为会员解答基本的医疗援助相关问题。
Naledi提供关于福利、计划详情和流程的一般性指导，因此会员无需使用呼叫中心或等待电子邮件回复。
特别是对于常规查询，会员可以更高效地获得帮助，并在遇到更复杂或紧急的查询时被转介至客户服务团队。
通过这种方式，Naledi反映了一个更广泛的全球趋势：使用AI不是为了取代人类专家，而是为了提升可及性与支持。
3. 预授权流程
在美国，像EviCore这样的公司利用AI支持特殊医疗程序的预授权流程。
这些工具审查临床指南、过往理赔行为和医疗历史，以确定治疗请求是否符合保险计划的标准。
这样做的目标是加速必要治疗的批准，并减少医生和患者面临的瓶颈。
尽管自动化很有用，但这类系统也凸显了对透明度的伦理需求。
具体而言，使用AI进行授权的保险公司必须确保人工监督是强有力的，并且患者了解决策是如何做出的——尤其是当请求被拒绝时。
4. 预测分析
澳大利亚健康保险公司NIB在其移动应用程序中提供了一款由AI驱动的症状检查器，作为虚拟分诊工具。
用户输入症状后，该工具会动态调整问题以确定病情的严重程度，并推荐适当的下一步措施。
例如，它可以帮助识别何时应寻求紧急护理、何时适合看全科医生，以及何时可以在家中安全监测症状。
通过这种方式，这类工具减少了因不必要的就诊而给急诊室带来的负担，同时也支持了更好的健康素养。
它们还在医疗建议较难获取的时期（例如节假日期间）提供保障。
预测分析还通过早期识别新兴健康风险，帮助保险公司鼓励预防性护理。
5. 欺诈检测与效率提升
在美国，保险科技公司Curacel的Health AI产品为健康相关理赔提供即时响应，并利用AI快速高效地管理预授权流程。
从医疗机构的角度来看，该工具还通过智能欺诈检测提高了理赔效率，有助于减少损失并增加收入。
欺诈仍然是全球保险公司面临的重要挑战，因为它推高了最终影响客户保费的成本。
Health AI等工具在减少欺诈方面取得了显著进展，使保险公司能够在医疗成本上升的情况下保持保费相对稳定。
医疗伦理与人工智能
在医疗保健创新方面，AI在医疗护理中的兴起提供了令人兴奋的可能性，帮助医疗机构变得更加响应迅速、更加高效，以及更加以会员或患者为中心。
正如德勤的趋势分析所指出的，AI在医疗保健中的作用可能从简单的任务（如医疗记录审查和分析）到更复杂的任务（如阅读放射学图像、做出临床诊断，甚至与患者交谈）。
但尽管AI前景广阔——特别是在南非本地医疗援助领域的Naledi案例中——数据隐私、算法公平性和透明决策等问题需要仔细考虑，以确保其被伦理和公平地使用。
具体而言，用于指导健康相关决策的任何工具都应补充而非取代专业经验、知识和判断。
正如世界经济论坛（WEF）所指出的，患者对AI和医疗保健建议的信任也可能是一个问题，这使得对这些工具的监管变得更加重要。
随着AI的持续发展，医疗保健服务的各个方面——从医院到医生再到医疗援助——都可能变得比十年前更加个性化、更加直观和更加主动。
然而，很明显，至少目前AI不会取代医疗保健的人性化方面，而是通过帮助专家变得更加准确、响应迅速，并更好地支持患者，从而增强医疗服务。
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