医疗效率差距：为何AI裁员可能在医学领域适得其反
图片说明：波兰，2021年2月5日：在这张照片插图中，United Health Group的标志显示在智能手机屏幕上，背景为股市图表。 (Omar Marques/SOPA Images/LightRocket via Getty Images 摄)
Cigna和UnitedHealth正在裁减数千个工作岗位。针对其AI拒绝索赔的诉讼告诉你为什么这是个问题。
Cigna计划在2026年2月底前裁减约2000名员工，略低于其73500名员工总数的3%。UnitedHealth Group将薪资涨幅上限设定在0%至2%，通知了数量不详的员工将被解雇，并计划在2026年从其保险部门实现近10亿美元的人工智能成本削减。两家公司都将这些举措形容为提高效率。两者均未陷入财务困境。
本文的初始草稿将这些裁员视为以AI为先的转型。但证据讲述了一个不同的故事。这些保险公司正面临来自医疗成本上升、监管审查，以及（就UnitedHealth而言）该公司几十年来最糟糕年份的利润率压力。AI是其中的一部分，但并非全部。而且，在医疗索赔决策中部署AI的法律风险已经在联邦法院显现。
实际驱动裁员的原因
Cigna的裁员与资助AI战略无关。该公司告诉Healthcare Dive，这是一个“艰难的决定”，旨在“提高效率”，但拒绝透露哪些部门将受到影响或预计能节省多少资金。真正的压力是，预计2026年全球医疗成本将飙升10.3%，全面挤压保险公司利润率。CVS旗下的保险部门Aetna同期裁减了超过300个职位。Horizon Blue Cross Blue Shield of New Jersey正在裁减近250个职位。这是整个行业对成本通胀的反应，而非协调一致的AI转型。
Cigna还在宣布裁员前几天，就其药房福利管理部门Express Scripts涉嫌抬高胰岛素价格的指控，与联邦贸易委员会达成了和解。国会两党对PBM做法的审查都在加强。这些都是与AI无关的监管阻力。
UnitedHealth的情况更为严峻。该公司2025年的净利润从上一年的144亿美元降至不足121亿美元。其收入可能在2026年出现自20世纪80年代以来的首次下滑。保险部门预计将流失多达280万会员。该公司正在关闭或剥离约550家Optum Health诊所，其股价在过去一年下跌约38%，前首席执行官Stephen Hemsley已回归领导重组。这一切都发生在2024年12月UnitedHealthcare首席执行官Brian Thompson被谋杀之后，该事件引发了公众对该公司索赔拒绝做法的强烈反弹。
UnitedHealth计划在2026年投资15亿美元用于技术，并确实打算利用AI削减运营成本。但将这些裁员称为“AI优先”，忽略了该公司正深陷运营和声誉危机、到处削减开支的事实。
法律风险并非假设
以下是医疗领域与所有其他利用AI推动劳动力变革的行业不同之处：法律风险已进入法庭审理阶段。
一起针对UnitedHealthcare的集体诉讼指控该公司使用名为nH Predict的AI工具，拒绝为老年联邦医疗保险优势计划患者提供长期护理索赔，凌驾于医生判断之上。诉状称，大约90%的UnitedHealthcare拒绝决定在上诉中被联邦行政法官推翻。2025年2月，一名联邦法官允许合同违约索赔继续审理，裁定承诺由“临床人员”做出承保决定的保单语言不能被算法覆盖。
Cigna自身也面临诉讼，指控其开发了一种名为PXDX的算法，允许医生在不打开患者档案的情况下拒绝超过30万份索赔，平均每次审核花费1.2秒。2025年，一名加州联邦法官部分允许该案继续审理。Humana也面临类似指控。
参议院常设调查小组委员会的一份报告发现，在实施算法审核后，UnitedHealthcare对住院后护理的拒绝率在2020年至2022年间翻了一倍多。各州正在做出回应。加利福尼亚州现在要求任何涉及AI的不利承保决定都必须由持照临床医生审核。科罗拉多州的法规要求对差异影响进行量化测试。全国保险监督官协会的AI模型公报为审计、治理和第三方供应商管理建立了一个框架。
这就是这些公司正在裁减负责审核索赔的人手时的监管背景。当AI系统错误地拒绝一项索赔，而缺乏足够训练有素的人员来发现错误时，由此引发的诉讼和监管处罚，其规模可能远超因造成此缺口而裁员的节省。
AI在医疗领域实际发挥作用的领域
HCA Healthcare，美国最大的营利性医院连锁，正在做与保险公司根本不同的事情。它不是利用AI来削减人员，而是利用AI来减轻留任临床医生的行政负担。
一个典型的例子是与谷歌云合作构建的护士交接工具。在HCA的190家医院和2400个门诊点，护士每天大约完成6万次患者交接，每次约需40分钟。这累计相当于每年约1000万小时，花费在传统上用床边剪贴板完成的流程上。该AI工具使用谷歌的医学调优大语言模型，可从电子健康记录中自动生成简洁的轮班总结。在早期测试中，护士评定该工具的准确性为86%，有用性为90%。HCA计划将其推广至所有9.9万名护士。
但HCA的做法有两个与众不同的特点，两者都与技术本身无关。
首先，HCA的首席财务官Michael Marks在2025年瑞银全球医疗保健会议上表示，临床AI用例是“最陡峭的山坡”，因为存在围绕患者安全的“固有风险”，并且公司在规模化之前会“审慎”地确保临床或财务回报。近100家医院已部署了人工智能驱动的护士排班工具，但Marks坦诚，推广过程揭示了“在基层推广AI工具并改变行为有多么困难”。该公司在变革管理上的投入与技术在技术上的投入一样多。
其次，也是最重要的一点：HCA并非通过裁减护士来资助AI。它正在构建AI工具来提高护士的生产力，而与此同时美国正面临严重的临床人员短缺。2026年1月的就业报告显示，医疗行业单月增加了8.2万个工作岗位，这一速度已持续超过两年。Cigna和UnitedHealth裁减的是企业和行政岗位。短缺的是临床岗位。HCA的AI战略针对的是正确的问题。保险公司则针对了错误的问题。
HCA的财务状况反映了这种方法。2025年第三季度营收同比增长9.6%，达到191.6亿美元，净利润增长29%。但Emerj的独立分析指出，HCA并未明确将财务改善归因于AI。这种学术诚实有其价值。夸大AI对业绩贡献的公司，与低估AI在索赔处理中局限性的公司，都面临着同样的信誉鸿沟。
真正的差距
原文将医疗数据描述为“劣质内容”，并将该行业描绘成“面向未来的领导者”和“AI洗牌的落后者”之间的二元对立。实际情况有更多维度。
Cigna的裁员是由医疗成本通胀和监管压力驱动的利润率游戏。UnitedHealth则处于一个涉及利润下降、会员流失、诊所关闭、领导层更迭以及围绕AI驱动索赔拒绝的活跃诉讼的多维度危机之中。两家公司都不是在执行AI转型。它们都在用AI的语言来包装无论如何都会发生的裁员。
HCA确实在部署临床AI，但其高管自己也将这一努力描述为“早期阶段”，实施充满挑战。该公司并非通过解雇任何人来资助这项工作。它在AI上投入是为了解决护士短缺问题，而不是制造短缺。
医疗行业是“先解雇，后自动化”方法的独特危险地带，因为AI错误的后果并不仅限于客户投诉或品牌损害。它们表现为错误的索赔拒绝，可能伤害患者，引发联邦诉讼，并招致监管行动。UnitedHealthcare 90%的上诉推翻率不是一个抽象数据点。它意味着每十名被算法拒绝护理的人中，就有九人被错误拒绝。
对于关注管理式医疗行业的投资者来说：这些裁员的节省需要与明显正在累积的法律和监管成本进行权衡。对于在医疗领域考虑利用AI推动劳动力变革的公司来说：HCA的模式，即AI增强临床工作人员，而不是替代负责合规敏感决策的行政人员，无论在财务上还是在法律上，都产生了比保险公司策略更好的结果。
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