尽管人工智能（AI）可能看似一种全新且未经测试的技术，但实际上，它已经融入我们的日常生活。例如，Siri、亚马逊Alexa和谷歌助手利用自然语言处理（NLP）和自然语言理解（NLU）技术来分析和响应语音指令。电子邮件和短信也通过自然语言处理实现了预测性文本和自动更正功能。
AI的快速发展引发了巨大的关注，尤其是在医疗保健领域的应用方面。然而，AI已经在以积极的方式改变患者的护理方式，例如帮助临床医生更快地诊断和治疗疾病，从而可能减少对昂贵的专科治疗或住院的需求。
慢性病管理和早期检测
尽管临床判断仍然是确保患者获得最佳护理的关键，但AI可以通过提供更全面的患者健康视图来支持临床医生及其决策。例如，放射科医生如今正在使用AI更准确地分析X光片、核磁共振成像（MRI）、CT扫描和乳腺X光片。AI对图像之间细微变化的敏感性有助于更早、更准确地检测慢性疾病。在一项研究中，研究人员发现，AI系统能够比训练有素的肾病学家更准确地预测贝格尔氏肾病的诊断。为了减缓退伍军人中肾脏疾病的进展（如贝格尔氏病），美国退伍军人事务部（Veterans Administration）与DeepMind（一家AI研究实验室）合作开发了一种基于电子健康记录的AI模型，该模型可以识别90%需要后续透析的急性肾损伤病例，提前预警时间可达48小时。
在贝格尔氏病和其他肾脏疾病案例中更早的干预显著降低了疾病带来的经济负担，每月每位成员可为计划赞助商节省276.80至480.79美元。
自动化行政任务
AI的最大优势之一是其能够快速评估海量数据，从而优化临床和行政时间。医疗机构正在利用AI技术支持的工具来提高行政效率和患者护理水平。自动化文档工具可将医生在患者图表记录上花费的时间减少72%，这意味着医生可以有更多时间用于诊治计划成员。AI还可以与电子健康记录集成，提取相关数据、识别缺失信息，并代表医疗服务提供者完成和提交事先授权表格。
行政费用占医疗总支出的15%至25%。通过减少行政开销和理赔错误，以及实现慢性病的早期诊断和治疗，可以改善成员结果并为计划赞助商带来可观的成本节约。麦肯锡公司的一项研究表明，通过消除行政开销和文档错误，AI有望为整体医疗成本节省2650亿美元。
AI处理海量数据的能力也为健康计划管理员带来了好处。计划赞助商可以实施AI工具，为成员提供个性化治疗和支持，在注册期间找到最适合特定成员需求的健康计划，并确定成员及其家人的额外福利。
克服采用障碍
尽管AI在降低医疗成本、改善患者结果和提升成员体验方面具有巨大潜力，但其采用速度仍然较慢。实施AI所需的初始投资可能很高，包括技术成本、员工培训、系统集成和AI模型的维护，更不用说潜在的责任问题。
在考虑利用AI提高效率和成果时，医疗行业的组织正在采取以下措施：
- 分析AI解决方案如何支持其人群，以及哪些模式可能成功（或已被证明成功）。
- 从一开始就咨询内部利益相关者，以识别潜在的采用挑战。
- 评估潜在的成本节约和成员结果。
- 考虑用于训练AI模型的数据质量和来源。
- 确保AI工具符合《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）的要求。
AI在医疗领域的应用不再是未来的概念，它已经到来，并正在显著改善患者结果。然而，AI依赖于数据质量和明确的学习参数，以消除潜在偏差并做出准确预测。组织还必须权衡与AI相关的其他风险，例如如果患者未完全了解其信息的使用方式，可能会出现的知情同意问题。
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