医疗行业正处于一个十字路口，面临着健康质量指标下降和医疗成本飙升的双重挑战。现实情况是，健康结果更多地取决于患者的行为而非提供者或支付方的行为。据估计，80%的健康结果是由非医疗因素驱动的，这些因素通常是社会或行为风险，影响健康并导致不良结果和高成本。价值导向型医疗（VBC）将焦点转向帮助患者实现最佳结果，通过识别和解决社会及其他问题，防止这些问题演变成严重的健康问题。
医疗领域的数据困境
医疗系统收集了大量关于患者的资料，包括人口统计、临床、药物治疗、护理计划等信息。尽管拥有如此丰富的信息，支付方和提供者对其消费者的日常生活却知之甚少。他们对需要做什么、需要什么以及面临的障碍知之甚少，这些障碍会影响他们的健康。这些失败可能会演变成重大健康问题，给医疗系统带来压力并增加成本。为了弥合这一差距，我们需要捕捉不同类型的数据。来自患者和护理者的实时行动见解提供了可操作的信息。利用这些见解可以改善成员体验、知识，并实施预防未来问题、改善结果和降低医疗成本的干预措施。
护理导航计划的作用
多年来，护理导航计划已经证明了其减少成本（如住院率）的能力。这些计划通过分配护理导航员定期检查患者状况，确保他们遵循必要的行动（如服药和就诊），从而改善结果。然而，这些计划的扩展受到护理导航员可用性的限制。由于需要个性化关注的患者数量庞大，该模式无法满足整个群体的需求。
AI：主动参与的催化剂
人工智能（AI）技术提供了大规模主动患者参与所需的超个性化水平。AI可以有效地增强人类护理导航员的工作，例如使用AI进行持续的主动提醒和提示，就像人类导航员一样。这项技术允许持续监测和参与，确保患者根据其特定需求和情况及时获得提醒、支持和干预。利用当前的健康数据来指导AI驱动的互动，提供了进行有意义对话所需的上下文。AI可以更好地理解每位患者的独特情况，识别干预机会，提高实现积极健康结果的可能性。这种AI应用使大规模主动护理成为可能，这是VBC的核心。
AI对医疗的影响
将AI整合到医疗中带来的潜在好处是深远的。例如，仅10%的住院率降低每年就可以为医疗系统节省数十亿美元。通过AI主动引导和协调健康流程，不仅提高了患者和人群的健康水平，还减轻了医疗提供者和工作人员的压力，减少了系统的负担。
AI在医疗中的价值不仅仅在于节省成本。通过促进持续参与和个性化护理，AI可以提高患者对治疗计划的依从性，改善慢性病管理，并及时干预以预防并发症。这种整体方法与VBC的目标完全一致，即注重结果而不是提供的服务量。
克服价值导向型医疗的障碍
向VBC转型涉及克服若干复杂障碍，包括数据整合、资源限制和行政负担。有效实施VBC需要采用战略方法，利用先进技术解决这些挑战。
数据整合：主要障碍之一是将分散的数据源整合起来，创建患者的整体视图。高级分析和AI可以促进无缝数据整合，使医疗提供者能够访问和利用所有相关信息，做出明智决策。
资源限制：医疗行业面临显著的资源限制，特别是在熟练人员方面。AI驱动的解决方案可以通过自动化常规任务来优化资源配置，使医疗专业人员能够专注于更复杂和关键的患者护理方面。
行政负担：医疗行业的行政工作量巨大，往往分散了对患者护理的注意力。AI可以简化行政流程，减少文书工作，提高运营效率，使提供者能够投入更多时间和精力改善患者结果。
减轻AI的负面影响
使用AI涉及一定的风险，如幻觉、错误、安全和信任问题。通过将AI的应用范围缩小到利用其规模和能力而不依赖其“推理”能力的过程和用例中，可以减轻这些风险。例如，使用生成式AI时，通过将提示输入像ChatGPT这样的大语言模型（LLM）来生成响应，但该响应可能是错误的。为了限制这种风险，使用AI框架来增强LLM的提示，例如检索增强生成（RAG），以减少错误。它添加了使用信息的指示，例如不要在LLM训练中使用数据。它限制了AI的响应，例如告诉LLM如果答案不在数据中就说“我不知道”，以减少幻觉。这种方法还使生成式AI的答案可以被审计以追踪源数据和响应。这正在成为解决AI在决策和偏见方面的担忧的要求。当应用于医疗工作流程和旅程时，AI可以非常有用，用于分诊人群以识别最需要关注的人。
医疗的新时代
随着我们应对医疗成本上升和次优结果的挑战，向VBC转型呈现出一条有希望的前进道路。当AI决策和自动化与全面的健康数据和对患者实时情况的理解相结合时，可以在医疗业务和健康的人类方面之间建立无缝连接。这种综合方法对于实现VBC的目标和提供高质量、成本效益的护理至关重要。
医疗行业必须拥抱创新技术如AI，以推动向价值导向型医疗的转型。通过利用数据和利用AI进行主动患者参与，我们可以改善健康结果，降低成本，并创造一个更加可持续的医疗系统。医疗的未来在于我们的适应和创新能力，确保每位患者都能获得实现最佳健康结果所需的护理。
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