精准与时效关乎生命。这正是医疗行业面临的双重挑战——在压低成本的同时提升运营效率。机构的利润空间有限，更需要用人工智能（AI）发掘节省开支与创造收益的机会。
四家初创企业Humata Health、Octagos、Outbound.ai和Raapid AI，正在帮助医疗机构与保险商解决这些难题。它们各自以独特的AI应用方式提升效率、降低成本，共同描绘出医疗管理的未来图景。
自动化预先授权流程
Humata Health旨在实现诊疗预先授权流程的自动化，减少审批等待时间，确保患者更快获得必要治疗。通过“无接触式”授权，临床医生只需在电子健康记录系统（EHR）中输入诊疗指令，即可自动获取保险商的预先授权，全程无需人工干预。其AI系统可无缝集成于现有医疗系统，分析诊疗文件和保险要求，自动生成预先授权请求与决策。这一技术不仅提升了医疗机构与保险商的效率，也改善了患者体验，使治疗得以及时推进。
提升远程监测精准度
Octagos通过AI平台应对远程患者监测产生的大量数据压力。例如，心脏植入设备和可穿戴设备产生的海量传输数据中，多数无需人工处理，却因手动筛选而耗费大量时间。其AI平台结合高精度数据分析与临床验证，机器学习引擎能以超过94%的准确率识别有意义的心脏事件，显著减少无效数据审查。经认证的心脏病专家进一步验证结果，确保临床效率与诊断可靠性。对于心衰等高风险患者，该系统支持近实时传输分析，助力预防性诊疗策略，降低住院率与成本。
优化收入周期管理
Outbound.ai的AI代理人聚焦医疗收入周期管理（RCM），通过云端应用AI平台提供定制化语音AI与工作流软件，协助医护人员提升效率。其初始AI服务覆盖后端RCM环节，预训练的AI代理人可接管医疗账单团队约三分之二的拨号、门户查询与传真任务。这种可扩展的AI能力能显著降低人力成本与依赖，提升团队生产力并增加回款效率。
风险预测与合规管控
Raapid AI则专注于医疗理赔流程的复杂合规问题。其AI平台通过分析海量结构化与非结构化数据，识别可能影响诊疗质量、患者安全、理赔准确性及合规风险的异常模式，实时提供可操作洞察。这一技术帮助医疗机构提前采取主动措施，避免高成本干预并减少潜在责任风险。
尽管四家初创企业聚焦的挑战各异，但共同的技术内核是AI驱动的效率革新。从预先授权到远程监测、收入管理再到风险缓解，Humata Health、Octagos、Outbound.ai和Raapid AI的实践印证了人工智能在医疗领域的双重价值——节约成本与改善患者结果。这些技术不仅惠及医疗机构与保险商，更直接服务于患者，确保资源高效分配与诊疗的及时推进。
Sally Ann Frank是微软初创企业计划全球健康与生命科学业务负责人
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