医疗保健领域中支付方与服务提供方之间的动态关系长期存在冲突,尤其在激烈的合同谈判中尤为突出。人工智能技术的应用——例如临床医生使用关联更高编码强度的智能抄写员,以及保险公司借助AI平台验证理赔并协助预先授权——反而进一步加剧了这些紧张关系。
然而,此类冲突有时会掩盖根本目标:患者护理质量。为确保这一优先事项得以维护——若人工智能恰是近期相互指责的核心——双方是否必须采用统一平台才能实现真正协同?随着Anthropic等大型AI企业将其Claude系统拓展至医疗领域,同时为支付方和服务提供方提供服务,这一问题变得愈发紧迫。
《贝克医院评论》(Becker's)就此咨询了三位支付方行业领袖,探讨与服务提供方合作共建共享AI平台并促进跨领域协同的可行性。受访者普遍认为该构想具备理论价值,但短期内难以实现。
"当前这一设想过于理想化,因为我们甚至无法高效共享临床数据,"内布拉斯加蓝十字蓝盾(BCBS Nebraska)首席信息官拉马·科利(Rama Kolli)表示,"整体医疗生态系统高度碎片化,亟需在技术层面(而非系统层面)实现整合,以建立统一性。"
科利补充说明他理解这一倾向,并透露曾获悉某支付方正与Epic系统合作开展试点,旨在将平台整合至服务提供方同一架构,从而减少额外理赔系统的依赖。他寄望于即将出台的互操作性法规能提供助力,但强调大型医院并非主要障碍;小型医疗机构可能无力承担数据交换成本。他进一步指出,联邦与地方政策法规需协同发力,方能实现统一AI平台愿景。
Magellan Health首席执行官卡罗琳·卡尼(Caroline Carney)博士表示:"这需要史无前例的深度协作,其规模之大令我深感挑战。"
明尼苏达州布卢明顿(Bloomington, Minn.)HealthPartners高级副总裁兼首席数据、人工智能与数字官玛吉·赫尔姆斯(Maggie Helms)认同该进程无法一蹴而就,但对该构想抱有热忱。HealthPartners采用综合健康计划模式,与医疗服务分支共享创新实验室,其团队已在面向消费者的应用程序中整合保险计划信息与临床提醒。赫尔姆斯指出,即便支付方与服务提供方在前端AI应用层面达成合作,构建共享基础设施也未必是核心问题。
"当您强行将苹果与橙子塞入同一框架时,实际并未解决根本问题,"她解释道,"关键不仅在于将所有要素纳入单一平台,更在于为我们称之为'医疗保健'的混乱现状建立逻辑一致性,并实现语言体系的统一。"
尽管她同样认同互操作性技术可能推动组织间协同,但明确指出激励机制尚未明晰。
"我认为,除非对那些变革惯性巨大的组织存在切实的'对我有何益处',否则我们难以实现所需规模的系统性变革,"她总结道。
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