人工智能（AI）已超越实验阶段，其应用不再仅限于超大型企业。在医疗保健领域，运用AI改进工作流程和结果已成为一项战略要务，尤其是对健康计划而言。从管理索赔到支持护理团队和吸引会员，AI正改变健康计划的运作方式。为了释放AI的潜力，健康计划必须将AI视为一种核心能力，而不仅仅是一个附加工具，从而改变工作的完成方式。
医疗保健领域AI的必要性
行政复杂性、劳动力限制以及对访问和个性化的期望上升，正在给健康计划的运营带来压力。这些压力是可以量化的且日益紧迫。在美国，近30%的医疗支出与行政活动相关。同时，人员短缺和不断变化的合规要求限制了健康计划在不显著增加成本的情况下扩展支持的能力。
人工智能为这一挑战提供了切实可行的解决方案。通过瞄准冗余任务、增强决策并实现更精确的干预，AI可以在传统方法不足之处提供运营优势。
根据麦肯锡的分析，AI解决方案可以为每100亿美元收入的健康保险公司节省1.5亿至3亿美元的行政成本。这些工具还具有通过加速干预和促进服务交付的一致性来降低医疗成本和提高盈利能力的潜力。
AI转型之路
将AI整合到医疗保健运营中是一个渐进的过程，而非单一事件。AI是一种基础技术，具有许多应用和不同程度的复杂性。推进AI采用需要一种深思熟虑的方法，使技术与每个组织的准备情况和战略保持一致。AI成熟度的每个阶段都会带来更大的价值，随着采用的进展，对数据基础设施、治理和变革管理的需求也在增加。
当组织从基本的预测能力发展到完全协调的智能工作流程时，运营转型的程度会增加，潜在价值也随之增长。
随着健康计划推进AI采用，更具变革性的能力解锁了更大的影响机会。例如，预测分析在对常见流程进行最少返工的情况下提供了早期收益。更高级的AI功能，如代理AI助手或多代理协调，可以显著减少行政负担、增强协调并增强人类情境评估。这些创新使健康计划员工能够最大限度地减少手动工作，专注于高价值工作，并改善整个企业的结果。
以下五个领域代表了AI可以在核心健康计划运营中产生可衡量影响的关键机会：
1. 预测洞察
预测洞察是医疗保健领域中一种成熟且广泛采用的AI模式。这些功能增强了对未来风险、利用模式和会员需求的可见性。传统的机器学习模型帮助健康计划综合历史和实时数据，以预测趋势、识别高风险个体并预测运营瓶颈。
示例用例： AI可用于风险和会员评分，以优先考虑护理管理努力，并分析索赔和支付趋势以检测异常值和优化财务绩效。
2. 工作流程自动化
工作流程自动化是健康计划中AI的一项即时且实用的应用。通过将AI嵌入日常流程，组织可以简化重复任务、减少错误并加速运营吞吐量。这些功能在数据交换和行政审查减缓行动并增加开销的领域中尤其有价值。
示例用例： 健康计划可以将AI嵌入索赔工作流程，如接收、验证、裁决和拒绝管理，以简化重复的、基于规则的流程。这减少了手动工作，提高了准确性，有助于确保合规性并加速端到端处理。此外，一些计划正在使用光学字符识别（OCR）和智能文档处理（IDP）自动映射来自提供商和患者的先前授权表单到护理管理工作流程中，以减轻行政负担并提高吞吐量。
3. 嵌入式生成AI
生成AI通过引入可以总结、合成和基于非结构化或半结构化数据输入生成内容的模型，扩展了用户效率和决策能力。当嵌入到健康计划的工作流程中时，生成AI可以减少员工的认知负担，支持更快的文档编制，并在诸如会员互动等时间敏感时刻改善对大量关键信息的访问。
示例用例： 生成AI可以快速总结护理记录、复杂的多行索赔、临床历史和多页传真，以帮助护理经理浮现出关键细节并确定下一步措施而无需手动审查。它还可以从扫描文档中提取结构化数据，从而加快临床和运营工作流程中的接收和配置过程。
4. 共同驾驶和助手
AI驱动的“共同驾驶”作为智能、用户友好的助手，响应自然语言输入，浮现相关信息并引导员工完成复杂任务。这些共同驾驶通过减少系统切换需求和降低认知负荷，立即提高效率。它们还提高了会员和提供商互动中的准确性和响应速度。此功能反映了代理AI的应用，其中系统具有一定程度的自主性来解释请求、检索相关数据并引导用户完成工作流程。
示例用例： 计划使用AI驱动的助手启用自然语言会员自助服务体验，聊天并支持呼叫中心代表实时回答资格和福利查询。
健康计划还在部署集成核心工作流程的基于聊天的共同驾驶，以帮助员工和会员与计划数据交互，用通俗语言解释裁决逻辑，并从复杂的文档（如提供商合同）中浮现见解。这些共同驾驶可以提取关键细节以填充核心行政处理或提供商数据管理系统，减轻行政负担并加速解决时间。
5. 多代理协调
多代理协调代表了健康计划运营中AI的一种高级应用。与处理离散任务的自动化不同，多代理系统使AI能够在不需要手动触发的情况下协调多个动作、系统和决策。这些AI代理使用由领域专家和工程师预编程或指导的逻辑，在不同系统中完成复杂、多步骤但明确定义的任务。目标不仅是自动化，而是协调最复杂和昂贵的时间、能量或准确性流程，以便正确的任务由正确的系统按正确的顺序完成，且人为干预最少。
这种方法在工作流跨越多个应用程序或部门且延迟或交接常见的领域中特别强大。多代理协调支持实时决策，实现个性化会员旅程，并有助于关闭由于复杂性或碎片化而通常停滞的任务。
示例用例： 在索赔处理中，一个协调的AI代理系统可以自动从会员记录中收集数据，跨系统验证信息，应用特定计划规则并裁决索赔。这可以在不需要手动重新输入或监督的情况下发生。这减少了周期时间，最小化了错误并提高了结果的一致性。
支持AI转型的解决方案
为了支持跨产品和客户交付AI能力，HealthEdge制定了一项统一的企业AI战略。我们的战略旨在随着客户需求和HealthRules® Payer、HealthEdge Source™、HealthEdge® Provider Data Management、GuidingCare®和Wellframe™等新兴机会扩展和发展。
AI赋能的解决方案今天正在为HealthEdge客户产生可衡量的影响。例如，嵌入护理管理工作流程中的总结功能可在几秒钟内浮现相关会员历史，减少认知负荷并实现更快、更明智的选择。
负责任的AI创新
HealthEdge致力于负责任的AI开发，确保透明度、安全性、公平性和增强的合规性，同时主动缓解与新技术采用相关的风险。我们的方法平衡了创新与责任，帮助健康计划自信地实施增强效率和改善结果的AI赋能功能，而不损害其组织内部或与其合作伙伴或会员社区的信任。
为此，HealthEdge建立了强大的框架，确保AI以符合行业最佳实践的方式进行道德、安全的部署：
- AI原则： 符合新兴的医疗保健行业AI标准和框架，包括《医疗保健AI承诺》和《医疗AI联盟（CHAI™）》。
- 负责任的AI： 一个专门的企业风险管理模型，解决监管合规、安全、保障、偏见、隐私、透明度和公平性问题。这包括遵守NIST AI风险管理框架（AI RMF 1.0）。
- 协作与伙伴关系： 积极与客户、最终用户和行业利益相关者合作，共同开发反映不断发展的现实需求的AI赋能能力。
- 运营价值： 专注于提供护理交付、运营效率和会员体验方面切实改进的AI创新。
负责任的AI不仅需要技术能力。健康计划需要他们可以信任的解决方案。这些解决方案必须在满足最高安全、公平和透明标准的同时提供价值。健康计划应得的AI解决方案不仅强大，而且有原则、安全和值得信赖。
使用AI转变您的健康计划运营
AI采用正在整个医疗保健领域加速。然而，实现可衡量的影响需要的不仅仅是实验。它需要一个清晰的战略、可扩展的技术以及了解如何将AI嵌入健康计划运营的合作伙伴。
HealthEdge在健康计划的每个AI旅程阶段都提供支持。无论是构建新能力还是扩展经过验证的能力，我们都可以帮助您专注、快速地前进并取得可衡量的结果。
与HealthEdge联系，探索我们的企业AI方法和能力如何帮助您加速影响并负责任地创新。
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