Liberty Dental Plan作为一家牙科保险公司，在美国为约700万人提供保险服务。我们由一家私募股权公司和Anthem（现称为Elevance Health）共同拥有。我们的任务是照顾所有700万会员。作为健康计划运营高级副总裁兼首席信息官，我的主要职责是负责技术和网络安全。随着时间的推移，我在运营方面也承担了更多责任，例如理赔处理和利用管理，这些是任何健康保险公司（或任何保险公司）的关键部分。因此，这些运营工作也归我负责。这是一个技术战略与运营应用之间的良好平衡，为了解和掌握整个业务提供了很多机会。
对于任何健康保险公司来说，预防性护理管理是降低成本的关键。降低成本的关键在于减少理赔数量。因此，你能采取多少预防性护理措施来照顾你的会员，以减少理赔数量并降低成本？健康保险公司雇佣了许多护士，称他们为护理经理或个案经理，他们负责所有这些人的个案管理。在Liberty，这曾经是一个基于大量Excel文件、Microsoft Access和电子邮件的手动过程。首先，我们自动化了所有这些流程。然后，护理经理过去需要花费1小时到90分钟来为一名会员创建详细的护理计划。护理计划涉及设定目标、识别障碍、进行干预和确定患者需要采取的行动。我们汇总了所有这些数据，应用了一些机器学习算法，然后将其输入大型语言模型（LLMs），现在使用生成式AI（GenAI），从而生成这些护理计划。原本需要90分钟才能完成一个会员的护理计划，现在可以立即获得，而且准确度远高于人工操作，因为人工需要翻阅医生的大量笔记，这是不可能做到的。生成式AI不会错过这些笔记中可能被忽略的小词，例如某些社会经济障碍。
这个项目使我们在今年赢得了CIO 100奖，首先显著提高了我们的准确性。它还极大地帮助了我们的护理经理，因为他们每人负责数千名会员，这大大提高了他们的工作效率。
数据因素
大约两年前半，我加入Liberty Dental时，看到的第一个大机会就是数据，这些数据分散在各个地方。我们有一个小型的本地数据仓库。这是我的第一个项目。像当时其他人一样，我们将数据仓库迁移到了云端，但只迁移了所需的部分。我们创建了数据模型，以满足我们愿景的要求。甚至在ChatGPT/生成式AI成为热门话题之前的三个月，我们就完全在Azure云上上线了。这是基础。但最关键的是数据治理。无论数据存储在哪里，无论是本地还是云端，如果数据质量不好，就没有意义。数据治理是我们最重视的部分。这一基础使我们能够在生成式AI进入市场后的六个月内迅速上线，并且我们已经看到了巨大的投资回报。
教育的重要性
这个项目的另一个重要部分是教育所有人，包括董事会，不仅关于数据治理，还包括我们计划做什么以及这将如何惠及组织。即使我批准了项目并要求资本支出，他们也很难想象我们如何实现预期的投资回报。教育高级管理层了解这些技术是如何工作的非常重要，例如让他们了解ChatGPT的工作原理，讲解我们将如何设计提示等。因为理解这一切需要一些教育。作为技术专家，分享所有业务知识是非常重要的。这是关键。我对IT人员说，你可能知道分割任何模型（SAM）机器学习或Python等技术，但你仍然是一个商品。只有当你了解业务和所有领域的知识时，你才会变得有价值。这一直是我们的重点，对我们帮助很大。
用例很重要
展望2022年，随着人们越来越多地讨论各种用例，如我们如何在业务领域内利用生成式AI，生成式AI在业务中的应用将会越来越多。这给了人们一个调查该技术的想法，因此了解整个业务领域非常重要。技术专家可以应用这些工具并指出使用生成式AI的机会。对于生成式AI，关键是找到能够带来投资回报的正确用例。在Liberty的情况下，投资回报率达到了400%，并且由于我们之前所做的所有工作，这一回报很快实现。
Rajendra Kadam是Liberty Dental的健康计划运营高级副总裁兼首席信息官，负责Liberty的信息技术、安全、理赔运营和配置。他于2021年加入Liberty，拥有超过21年的技术经验和15年的医疗保健经验。
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