医疗支付中的AI:300位领导者的实践与投资方向AI in healthcare payments: A study of 300+ leaders

AI与医疗健康 / 来源:www.waystar.com美国 - 英语2025-08-24 00:52:29 - 阅读时长2分钟 - 797字
Forrester受Waystar委托对300+医疗支付领域领导者的调研显示,AI在收入周期管理中实现13%-37%的效率提升,60%机构提升对AI的信任度,拒付预防(27%)、流程优化(36%患者体验)和成本节约(350亿美元/年)成为核心应用场景。建议从明确用例、建立信任和赋能团队三方面推进AI落地。
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医疗支付中的AI:300位领导者的实践与投资方向

在行政复杂性和成本攀升的医疗行业,人工智能(AI)正带来革命性价值。Forrester受Waystar委托开展的最新研究证实:医疗支付AI已从试验阶段跃升为战略必需品,82%受访机构将AI纳入收入周期管理(RCM)的核心组成。

从概念验证到实际成效:医疗支付AI实现两位数增长

采用AI的医疗机构在关键指标上取得显著提升:

  • 13% 索赔跟进效率
  • 18% 支付准确性
  • 21% 保险方付款加速
  • 22% 现金流优化
  • 23% 分析可视性增强
  • 27% 拒付预防效果
  • 36% 团队效率提升
  • 37% 患者财务体验改善

预测分析成为突破领域:AI通过预判支付风险、标记高风险索赔和优化拒付管理,重构了RCM决策模式。

医疗支付AI信任度提升带动投资加码

60%机构表示对AI信任度超过初期实施阶段,18%完全不担忧输出可靠性。数据显示:

  • 70% 将AI列RCM首要优先级
  • 60% 计划未来两年加大投入

投资驱动因素

  • 拒付预防(56%首选优势,27%改进)
  • 流程提速(资质核查加速、编码精准度)
  • 成本节约(年减少3500亿美元行政浪费)

组织规划最大化AI投资效益

为确保投入产出并规避初期问题,领导者制定三大策略:

  1. 与可信供应商合作:82%机构优先选择现有合作伙伴,利用既有数据和技术基础快速见效。
  2. 聚焦保险方交互场景:重点开发提升索赔拒付率、净收款率和收款成本比的AI工具。
  3. 强化内部协作:IT与RCM部门早期协同制定AI战略,确保与业务目标一致。

未来实践路径:基于研究的三大建议

  1. 明确用例边界:界定AI可量化的价值场景(如RCM任务支持、收益预期、流程监控),建立可实施路线图。
  2. 以小成果建立信任:优先在拒付预防、团队效率等关键领域部署AI,通过渐进成果培育内部信心。
  3. 重构团队能力:培训员工有效、合规使用AI工具,调整RCM流程适配技术变革,重新定义角色与激励机制。

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