医疗保健领域正在迅速采用人工智能（AI）——从加快理赔处理到定制化的大语言模型，帮助患者了解症状或理解其福利。AI为患者、医疗工作者和整个社会提供了更智能、更直观的系统。
以下是五个全球实例，展示人工智能如何加速医疗保健的发展：
1. 简化处理流程
在肯尼亚，M-TIBA是一个移动健康融资平台，整合了机器学习技术以加快医疗保险理赔处理。
直到最近，医疗保险理赔可能需要数天或数周才能解决，给医疗服务提供者和患者造成延误。
借助AI驱动的验证模型，某些理赔现在可以在几小时内完成评估和批准。
该系统将提交的信息与历史趋势进行比对，标记异常情况并减少错误，同时缩短行政处理时间。
更快的评估时间也改善了整体客户体验。
对保险公司而言，简化处理流程意味着减少人工审核，从而降低运营成本。
2. 提升可及性与支持
在南非，Fedhealth医疗计划最近推出了Naledi，这是一个AI代理，旨在为会员解答基本的医疗援助相关问题。
Naledi提供关于福利、计划细节和流程的一般指导，因此会员无需使用呼叫中心或等待电子邮件回复。
特别是对于常规查询，会员可以更高效地获得帮助，而对于更复杂或紧急的查询，则会被转介给客户服务团队。
通过这种方式，Naledi反映了更广泛的全球趋势：使用AI不是为了取代人类专家，而是为了增强可及性与支持。
3. 预授权流程
在美国，像EviCore这样的公司使用AI来支持专业医疗程序的预授权流程。
这些工具审查临床指南、过去的理赔行为和医疗历史，以确定治疗请求是否符合计划的标准。
这样做的目标是加速必要治疗的批准，并减少医生和患者面临的瓶颈。
虽然自动化很有用，但这类系统也突显了对透明度的伦理需求。
具体来说，使用AI进行授权的保险公司必须确保人工监督是强有力的，并且患者了解决策是如何做出的——特别是当请求被拒绝时。
4. 预测性分析
澳大利亚健康保险公司NIB在其移动应用程序中提供了一个由AI驱动的症状检查器，作为虚拟分诊工具。
用户输入症状，该工具会动态调整问题，以确定病情的严重程度并推荐适当的下一步行动。
例如，它可以帮助识别何时需要寻求紧急护理、何时适合看全科医生或何时可以在家中安全监测症状。
通过这种方式，这类工具减少了因不必要的访问而给急诊室带来的负担，同时也支持更好的健康素养。
在医疗建议难以获取的时期，例如节假日期间，它们也提供了安心保障。
预测性分析还通过早期识别新兴健康风险，帮助保险公司鼓励预防性护理。
5. 检测欺诈并提高效率
在美国，保险科技公司Curacel的Health AI产品为健康相关理赔提供即时响应，并使用AI快速高效地管理预授权流程。
从医疗服务提供者的角度来看，该工具还通过智能欺诈检测提高了理赔效率，有助于减少损失并增加收入。
欺诈仍然是全球保险公司面临的一个重大挑战，因为它推高了最终影响客户保费的成本。
Health AI这样的工具在减少欺诈方面取得了显著进展，使保险公司能够在医疗成本上升的情况下保持保费相对稳定。
医疗伦理与AI
在医疗创新方面，AI在医疗护理中的兴起提供了令人兴奋的可能性，帮助服务提供者变得更加反应迅速、更高效、更以会员或患者为中心。
正如德勤的一项趋势分析所指出的，AI在医疗保健中的作用可能涵盖从简单的任务（如医疗记录审查和分析）到更复杂的任务（如阅读放射影像、做出临床诊断，甚至与患者交谈）。
但尽管AI前景广阔——尤其是在南非医疗援助领域的Naledi案例中——数据隐私、算法公平性和透明决策等问题需要仔细考虑，以确保其被道德和公平地使用。
具体来说，任何用于指导健康相关决策的工具都应补充而不是取代专业知识、经验和判断。
正如世界经济论坛（WEF）所指出的，患者对AI和医疗建议的信任也可能成为一个问题，这使得对这些工具的监管更为重要。
随着AI不断发展，医疗保健服务的各个方面——从医院到医生再到医疗援助——都可能变得比十年前更个性化、更直观、更主动。
然而，显然至少在目前，AI不会取代医疗保健的人性化一面，而是通过帮助专家变得更加准确、反应迅速并更好地支持患者来增强它。
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