通过以人为本的AI医疗保健修复消费者信心
恢复消费者信任始于践行品牌承诺——即医疗组织对内对外的呈现方式。善用AI的机构能够提供更高效、个性化且透明的医疗服务，创造显著价值。
医疗保健关乎个人生命，然而对数百万美国居民而言，它却显得疏离、昂贵且令人困惑。高成本、透明度不足、覆盖范围不均及碎片化体验已侵蚀了各代人的信心。在2025年麦肯锡消费者健康洞察调查中，约三分之一消费者认为医疗行业表现低于预期，半数人认为其未能满足社会需求。结果显而易见：长期紧张的信任关系正在破裂。
对医疗组织而言，恢复信任仅靠运营改进远远不够。组织应主动定义品牌并履行承诺，提供消费者真正需要、重视且负担得起的体验、产品和服务。每个医疗组织都有品牌，或是主动塑造的，或是由消费者体验被动形成的。品牌反映了组织对消费者及其他利益相关者对外呈现的可信度，以及对内部员工的呈现方式。忽视品牌建设已进一步扩大了信任鸿沟。
如今投资品牌的组织正借助AI规模化交付价值，使互动更个性化、响应更及时、流程更透明。这有助于弥合医疗组织提供内容与消费者实际体验之间的差距。AI能深度洞察消费者需求，并将这些洞察转化为个性化体验。值得注意的是，2025年消费者健康洞察调查显示，使用AI医疗工具的消费者对行业的满意度显著高于非用户，凸显了AI增强信任的潜力。
当品牌重点偏离消费者核心价值
许多医疗组织未能兑现品牌承诺，并非缺乏使命导向，而是其强调的内容往往与消费者真正重视的要素脱节。
针对3,034名美国消费者的调查显示，仅少数属性显著影响保险支付方的品牌认知，而这些高影响力领域恰是其表现薄弱环节。在影响品牌的12项关键属性中，优质保险覆盖和支付方优先保障会员健康的感知对整体品牌强度影响最大。但这些恰是消费者评价最低的领域（见图表1）。尽管消费者认可支付方展现的规模优势和创新护理，但这些因素对品牌认知的影响微乎其微。事实上，支付方在12项消费者最重视的属性中有9项表现欠佳。
医疗服务提供方同样存在错位问题。在12项关键属性中，性价比因素影响最大，而医疗系统在此表现最差（见图表2），约60%消费者表示其未达成本预期。医疗系统的品牌强度约10%可由成本感知解释，该比例比其他任何因素高出约35%。
成本压力对各收入阶层影响显著。即便在年收入15万美元以上的家庭中，40%消费者报告面临轻微或严重的医疗财务压力，而在年收入5万美元以下群体中，这一比例升至50%。意外支出是主要不满源：超三分之二报告遭受严重财务影响的消费者表示，费用高于预期且未获得清晰解释。透明定价、更精准的覆盖范围及税收优惠计划导航支持，都能通过直面这些痛点重建信任。
对消费者而言，成本与覆盖共同构成影响医疗支付方和提供方品牌认知75%的因素。财务压力不仅损害品牌认知，更影响健康结果。调查中仅30%消费者表示总能获得所需医疗服务，Z世代该比例降至20%。在延迟或放弃必要护理的人群中，24%归因于漫长等待时间，22%因覆盖缺口。但最普遍的障碍（37%）是服务或药品成本。
然而数据也表明更强表现可期（见图表3）。
平均而言，50%受访者对 Medicare Advantage 计划表示满意或极其满意，而商业保险计划该比例为35%。
学术医疗中心（AMCs）的正面反馈率更高，达58%。这凸显了交付价值与感知价值更好对齐的潜力，可显著提升品牌信任与忠诚度。
运用AI识别并解决不同人群的核心需求
理解个体独特需求及其所属子群体的需求，已从理想目标变为修复医疗生态系统信任的必要条件。两个视角揭示了机遇：一是聚焦被体系忽视的人群——那些对接触的医疗组织表达最多挫败感的群体；二是关注具有不同临床需求的人群，其在整个医疗旅程中的感知与体验差异显著。AI能识别这些细微差别，连接传统分析遗漏的信号，并指导制定更精准策略，以全方位满足人们在完整医疗旅程中的需求。
被体系忽视的人群
调查显示高度满意消费者比例下降，满意度较低者比例上升（见图表4）。2024至2025年降幅大于往年（此前年均波动±0.1或0.2），我们认为这可能源于持续的可负担性问题及行业遭受的媒体 scrutiny 与负面舆论。
要取得实质进展，行业必须关注那些认为体系持续失效的人群。健康消费者中更高比例表示医疗未达预期，37%报告难以在需要时获得护理。此外，社会、财务或心理健康面临挑战者，以及系统导航困难者和求职中的年轻人，不满情绪最为强烈。
临床子人群及其护理旅程
临床子人群分析揭示进一步差异：需求与感知随医疗旅程阶段变化（见图表5）。例如，孕妇高度重视保险覆盖的适当性，但许多人表示难以确保保险真正满足需求。而关注健康者则更重视成本透明度，但常在该旅程阶段遭遇挫折。
积极的是，证据表明当技术提升体验时，感知可改善。使用新兴AI医疗工具的消费者中，更多人认为行业超出预期（54% vs 非用户的30%）。同样，积极践行健康行为者（区别于健康消费者）满意度更高，47%报告行业超出预期，而未重视健康者仅30%。这表明当消费者在旅程中被赋权——无论是因舒适使用AI工具还是主动关注健康——其对医疗品牌的认知会显著改善。
AI作为个性化催化剂
AI的兴起正解锁新策略，以改善消费者旅程并解决长期痛点。这些策略已从理论走向实践规模化。行业实例展示AI如何增强消费者健康旅程的关键环节（见图表6）。
AI支持的预约系统正帮助消费者应对医生预约的复杂性，有受访者表示：“我幸运地找到了好全科医生，但几乎不可能约到。”AI辅助可减少寻找、预约和管理就诊的摩擦，以对话式语气发送消息，提供个性化预约提醒，并实时协助改期，从而缩短等待时间并减少爽约。
AI症状检查器通过降低消费者对现有渠道的困惑感，支持改善护理导航，有消费者称：“打电话或上网总让我更困惑。”数字症状评估可帮助消费者理解健康需求并找到合适护理。AI能辅助症状分诊，引导消费者至适当护理场所，减少不必要的就诊，使其在旅程早期更自信且知情。
AI辅助消息使护理团队能更高效地与消费者互动，在保持团队运力的同时实现个性化及时沟通。有消费者解释：“数字工具可使医疗更实惠、可及、公平；改善沟通；支持预防和心理健康；并保护隐私。”AI通过优先处理消息、起草经临床医生审核的共情回复、路由请求，确保消费者及时获得相关沟通而不压垮护理团队。
AI可穿戴设备整合有望激发更全面的医疗参与，有消费者指出：“我喜欢系统互联，使信息比以往更易共享。”可穿戴设备利用个人健康数据支持实时个性化护理。AI能综合多设备持续数据，揭示有意义的洞察，更早标记风险，并触发主动个性化干预。
生成式AI能策展和创建相关健康洞察，有消费者表示：“这不仅是广告，而是通过告知哪种健康方案更优来提供实际价值。”生成式AI可快速生成满足消费者需求的个性化健康内容，赋能其通过可信源实现医疗目标，从而强化品牌可信度并深化信任与忠诚。随着消费者日益转向对话式AI获取信息，提供相关内容对生成式AI引擎优化（GEO）至关重要，以确保在AI生成回复中的可见性。快速创建、定制和发布规模化个性化内容的能力正成为新标准。
然而，技术解决方案实施必须审慎尊重消费者预期。消费者日益警惕破碎的数字体验、威胁数据隐私的AI工具及生成式AI制造的虚假信息。他们正愈发拒绝未达预期的体验。过去十年年度调查显示，使用数字医疗工具的消费者比例现高于实际偏好比例，表明当前工具未能满足需求（见图表7）。三分之一消费者认为所用数字工具无帮助，近半数访问过健康计划或系统网站者认为其信息匮乏。这凸显医疗组织通过更贴近外部体验的数字方案满足消费者需求的重大机遇。
尽管消费者仍热衷使用AI，但对AI医疗体验的信任度已下滑，18%受访者表示其信任度随时间降低（见图表8）。AI解决方案必须通过设计和治理确保提供给消费者的信息准确、基于证据且经过适当验证。
实施得当，AI及其他数字技术可释放巨大价值。对提供方而言，高质量消费者体验减少爽约并提升留存率。高度满意消费者爽约可能性低35%，及时获得护理的可能性高3倍，回归同一提供方的可能性高7倍。对支付方而言，更佳关系伴随改善的参与度和成本控制。对健康计划高度满意的消费者，过去12个月获得所需全部护理的可能性高88%，定期参与健康内容的可能性高73%，过去一年更换计划的可能性低7倍。
恢复消费者对医疗保健的信心，需要规模化实现有意义的个性化、可负担性和同理心——AI可助力催化这一进程。当前消费者对医疗的感知不佳，行业在消费者最重视的可及性、成本、保险覆盖和体验便捷性方面持续失分。随着消费者满意度落后于预期（尤其是数字解决方案），亟需重新校准创新以交付消费者价值。随着AI能力提升，医疗组织有机会通过技术简化获取途径、提升透明度、定制个性化体验来重建信任。将数据驱动洞察与以人为本设计结合的组织，可将护理交付从碎片化转变为无摩擦体验。借此，它们不仅将强化自身品牌，更将使医疗重新成为真正服务其存在意义——人民——的生态系统。
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