价值医疗（Value-Based Care, VBC）面临的一个主要问题是其依赖复杂的金融模型，而不是直接支持医疗服务提供者。由HealthScape Advisors发布的一份报告指出，基于人工智能的分析可以改变这一现状，解决长期存在的效率低下问题，使医疗服务提供者能够以更低的成本提供更好的治疗效果。
这份报告还强调了VBC持续面临的挑战。尽管投入了大量资金，VBC尚未实现其最初承诺的改善护理质量和减少开支的目标。业界认为，根据结果预先支付一些医疗服务提供者的费用，而不是事后按服务收费，更能支持患者健康并减少保险公司的额外支出。
这为什么重要
报告指出，VBC的最大问题之一是依赖复杂的金融模型，而非直接支持医疗服务提供者。随着时间的推移，计划引入了复杂的报销结构，包括众多的归属、利用率和质量指标，这些框架要求医疗服务提供者处理相互冲突的指标和大量的理赔数据。这一过程常常使医疗服务提供者感到不堪重负，难以专注于改进护理服务。
“医疗服务提供者被淹没在无尽的数据中，却要对无法控制的结果负责。”报告中提到。
健康计划内部的碎片化问题增加了另一层复杂性。VBC项目管理通常分散在质量、网络和产品团队之间，导致各自为政和低效运作。人工智能提供了一个机会来应对这些挑战，使VBC更接近其预期目标。
转向结果驱动模式
实施各种基于人工智能的工具，并辅以战略性的项目管理，可以将VBC从一个支离破碎、表现不佳的系统转变为一个精简的结果驱动模型。由人工智能驱动的预测分析可以帮助医疗服务提供者从反应性护理转向预防性健康管理。通过分析患者数据中的模式，人工智能可以预测未来的健康问题，使慢性病能够得到早期干预。
人工智能驱动的工具带来的其他好处还包括帮助医疗服务提供者在疾病进展的早期识别高风险患者——允许有针对性的外展和预防护理——或实现早期干预，帮助更好地管理慢性病。这种转变不仅改善了患者的治疗效果，还减少了与复杂治疗和住院相关的成本。
健康计划的作用
为了最大化VBC的潜力，健康计划也必须采用严格的项目管理方法，设定明确的组织范围内的目标对于协调资源和确保利益相关者支持至关重要。将VBC视为一个独立的产品线，并为其设立盈亏指标，可以帮助健康计划评估经济利益并优先考虑高影响力的模式。
“统一的‘北极星’对于利益相关者的协调和资源优化至关重要。”报告强调。
这种方法将使计划能够评估个别模式及其整体组合，以识别低效之处并扩大成功的举措。
“最终，通过使用预测工具和人工智能改善VBC医疗服务提供者的支持，计划将确保医疗服务提供者拥有成功所需的工具，集中关键资源于正确的患者身上，改善治疗效果，并获得更大的基于价值的激励。”报告总结道。
更大的趋势
根据《医学经济学》报道，从2023年到2024年，参与价值医疗模式的医疗服务提供者增加了25%。这包括参与诸如管理式医疗机构、责任医疗组织和医疗保险优势计划等价值医疗模式。报告称，全球基于价值的医疗市场在2023年的价值为122亿美元，预计到2021年将增长至434亿美元。此外，麦肯锡的一份报告指出，从事价值医疗的企业在2022年创造了约5000亿美元的企业价值，这一数字可能在2027年上升至1万亿美元。
(全文结束)
