皋元靈

隨著大模型技術(shù)的興起，AI醫(yī)療實踐邁入了PK“場景與生態(tài)”能力的下半場。

近日，世界人工智能大會（WAIC）在上海舉行，AI圈頂流匯聚于此。一個愈發(fā)清晰的趨勢已然浮現(xiàn)：AI的的主戰(zhàn)場，正從大模型參數(shù)競賽，轉(zhuǎn)向深入產(chǎn)業(yè)一線、尋求價值落地，解決真實問題。

“AI+醫(yī)療健康”，是此次WAIC的核心板塊之一。如今行業(yè)討論的焦點已不再是模型跑分的高低，而是AI如何切實地賦能診療、支付、新藥研發(fā)等真實場景，并完成商業(yè)化閉環(huán)。

醫(yī)療體系中，長期存在一個被稱為“醫(yī)療不可能三角”的結(jié)構(gòu)性困境：高質(zhì)量服務(wù)、廣覆蓋人群與低成本共計，三者難以兼得。然而，隨著AI和大數(shù)據(jù)能力的加速成熟，產(chǎn)業(yè)平臺的場景理解力不斷增強，打破三角桎梏、推動醫(yī)療支付、動態(tài)優(yōu)化醫(yī)療資源的重構(gòu)，為大眾提供更高質(zhì)量的普惠醫(yī)療，未來有望成為可能。

值得注意的是，在這場產(chǎn)業(yè)變革中，兼具技術(shù)整合能力與場景理解力的產(chǎn)業(yè)平臺公司正在嶄露頭角。以醫(yī)療支付環(huán)節(jié)為例，總部位于上海的科技醫(yī)藥多元支付平臺型公司鎂信健康正嘗試將AI作為重構(gòu)醫(yī)療支付生態(tài)的“底層操作系統(tǒng)”，從理賠等硬核場景切入，部署AIAgent集群，逐漸實現(xiàn)“醫(yī)-藥-險”三方價值鏈的重構(gòu)。

“今年WAIC將AI+醫(yī)療健康推向舞臺中心，意味著大模型技術(shù)到了產(chǎn)業(yè)落地階段。對企業(yè)來說，AI能否助力效率提升、成本優(yōu)化、生態(tài)共贏，顯得至關(guān)重要。只有當技術(shù)扎根于場景、服務(wù)于人，才可能真正兌現(xiàn)‘智能時代同球共濟’的愿景?！辨V信健康副總裁、戰(zhàn)略創(chuàng)新部負責人瞿育綺在WAIC現(xiàn)場表示。

當前，在基本醫(yī)保與商保加速融合的背景下，行業(yè)正密切關(guān)注如何通過AI破解醫(yī)療支付體系的結(jié)構(gòu)性矛盾？鎂信健康打造的“AI+醫(yī)療支付”智能新基建，又將怎樣完成從數(shù)據(jù)融合、模型迭代到場景驗證的閉環(huán)飛輪？

01.當AI從“炫技”走向“基建”

數(shù)字化、智能化，是醫(yī)療賽道技術(shù)演進的趨勢之一。過去十年間，AI+醫(yī)療健康的探索也一直在進化，從單點突破走向系統(tǒng)整合。AI醫(yī)學影像、輔助診斷階段，企業(yè)積極刷新自家算法在國際權(quán)威競賽上的評分，在識別肺結(jié)節(jié)、冠心病等單點任務(wù)上，與人類醫(yī)生“卷”速度與精度。

很快，行業(yè)便意識到僅有算法能力，很難形成商業(yè)閉環(huán)。競爭隨即進入到爭奪數(shù)據(jù)與合規(guī)的階段，企業(yè)關(guān)注的焦點從“跑分”，轉(zhuǎn)向了誰能與更多三甲醫(yī)院合作，獲取高質(zhì)量、精標注的數(shù)據(jù)，以及誰能率先拿到國家藥監(jiān)局頒發(fā)的醫(yī)療器械注冊證。這是AI產(chǎn)品入院和商業(yè)化必不可少的“資格證”。

然而在醫(yī)?？刭M、醫(yī)療支付進入深水區(qū)的時代，停留在輔助診斷階段的AI工具，即便擁有了入場券，仍難以融入診療流程，更無法系統(tǒng)解決醫(yī)療體系的效率與成本難題。于是，隨著大模型技術(shù)的興起，AI醫(yī)療實踐邁入了PK“場景與生態(tài)”能力的下半場。競爭焦點，不再是單一工具的優(yōu)劣，而是誰能將AI貫穿患者就醫(yī)的全流程，從診前、診中到診后，直至最終的支付。

支付，是驗證醫(yī)療AI商業(yè)模式、形成價值閉環(huán)的關(guān)鍵。因此，將AI能力沉淀為穩(wěn)定、公平、可規(guī)?；{(diào)用的“基礎(chǔ)設(shè)施”，去賦能這一這個核心場景，成為不不容忽視的必然選擇。

02.AI革命進軍醫(yī)療支付

多年來，在醫(yī)療支付的鏈條上，患者、藥企和保險公司三方，各自面臨著難解的挑戰(zhàn)。對患者而言，藥費高昂、理賠繁瑣，讓不少家庭“因病致貧、因病返貧”；藥企端，經(jīng)歷了漫長的研發(fā)周期后，還面臨新藥準入和商業(yè)化難的困境；保險公司，則在營銷理賠成本高、風控精細化不足等泥潭中掙扎。

醫(yī)藥、保險行業(yè)的認知壁壘極高，面臨信息不對稱的問題，再疊加數(shù)據(jù)孤島，保司和單個藥企之間往往難以高效互動。因此，市場需要能夠串聯(lián)起各方的多元支付平臺，既具備藥品供應(yīng)鏈管理能力，又能為患者設(shè)計多元支付方案、支持保司產(chǎn)品銷售創(chuàng)新，來打通“醫(yī)藥險”產(chǎn)業(yè)斷點。

在這樣的行業(yè)呼喚中，一批具備跨領(lǐng)域整合能力的平臺型企業(yè)開始嶄露頭角，它們試圖以技術(shù)為紐帶、以生態(tài)為支撐，填補“醫(yī)藥險”協(xié)同的空白。鎂信健康便是其中的探索者與實踐者。

自2017年成立以來，鎂信健康便錨定這一方向，如今規(guī)模效應(yīng)初顯。據(jù)其6月30日發(fā)布的招股書顯示，截至去年底，平臺已累計服務(wù)超過160萬名患者，相關(guān)總醫(yī)療支付額（GPV）達到397億元；合作保司超過90家，服務(wù)支持的保單數(shù)量約3.93億份；合作藥企超過140家，其中包括全球前20大藥企中的90%。

在收入規(guī)模擴大的同時，鎂信健康的營銷開支等卻顯著降低，這其中離不開其AI智能中樞的建設(shè)。在鎂信內(nèi)部，這套名為“mind42.ai”的AI中樞平臺，被定義為協(xié)同醫(yī)-藥-險生態(tài)的底層操作系統(tǒng)。

“從2024年開始，鎂信健康嘗試全面打通醫(yī)藥健康產(chǎn)業(yè)價值鏈，包括保險端從產(chǎn)品設(shè)計、風控、銷售到運營理賠的全流程，患者服務(wù)端的健康管理、數(shù)據(jù)價值應(yīng)用等?！宾挠_介紹道，“目前，在理賠、客服等關(guān)鍵節(jié)點，我們已經(jīng)找到了智能體的應(yīng)用場景。雖然現(xiàn)在還比較初級，但未來隨著更多智能體的完善，我們希望通過智能中樞平臺mind42.ai，進行統(tǒng)一任務(wù)調(diào)度，打通長價值鏈的各個節(jié)點?！?/p>

醫(yī)療支付的決策鏈條復(fù)雜，需要融合多領(lǐng)域知識體系。據(jù)招股書顯示，該AI智能中樞基于先進開源模型自主開發(fā)的底座，已累計擁有3.85億條詳細理賠數(shù)據(jù)資產(chǎn)；集成了臨床醫(yī)學路徑、保險條款、藥品適應(yīng)癥等垂直領(lǐng)域知識，構(gòu)建起醫(yī)療支付知識圖譜。“既懂醫(yī)藥又懂保險”，讓AI推動核心流程自動化、提高決策效率成為可能。

在處理和調(diào)度數(shù)據(jù)的過程中，平臺開展的理賠、購藥、健康管理等服務(wù)，又將繼續(xù)產(chǎn)生結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，實時反饋給AI模型進行訓(xùn)練和優(yōu)化，以形成“數(shù)據(jù)飛輪”，讓mind42.ai模型更加智能，逐漸形成短期難以復(fù)制的壁壘。

“當前，數(shù)據(jù)正在成為‘活水’，更具動態(tài)價值。在醫(yī)療支付場景，保險公司理賠都是事后理賠，但我們現(xiàn)在嘗試借助AI和大數(shù)據(jù)，讓它往‘事前預(yù)防、過程干預(yù)’走。比如針對慢病人群，我們可以提前識別風險，主動做健康管理干預(yù)，未來甚至做到動態(tài)保險定價。”瞿育綺分享道。

03.AI智能體“抱團作戰(zhàn)”

醫(yī)療支付本質(zhì)是金融問題，場景決策的容錯率極低：多付，會增加保司和平臺的成本；少付，將導(dǎo)致患者利益受損。這種特殊性，決定了其對決策精準度的要求遠高于普通領(lǐng)域。

既往健康險的賠付高度依賴多領(lǐng)域的專業(yè)協(xié)作：既需要擁有專業(yè)醫(yī)學背景的工作人員對患者病歷、診療報告、基因檢測報告等進行細致審核，判斷就醫(yī)路徑的合理性，特別是一些適應(yīng)癥很新且狹窄的創(chuàng)新藥，需要極強的醫(yī)學專業(yè)判斷；同時還需要保險專家解讀和匹配保險復(fù)雜專業(yè)的保險條款、風控與合規(guī)專家把控風險。這種多角色協(xié)同的模式，雖能保障精準度，卻也帶來了流程繁瑣、效率偏低的行業(yè)痛點。

這就對AI的決策能力提出嚴苛要求，它得“像醫(yī)學專家一樣理解診療邏輯，又要像保險精算師一樣計算分攤規(guī)則，還需像偵探一樣能識別欺詐”。顯然，傳統(tǒng)人工或單一通用型AI難以勝任這樣的復(fù)雜任務(wù)——這也讓AIAgent集群的價值得以凸顯：通過多個智能體“抱團作戰(zhàn)”，能高效協(xié)同完成單一個體難以承載的綜合任務(wù)。

在這一思路下，當前鎂信健康的AIAgent集群，正打造覆蓋“前端交互、中臺決策、后端履約”的協(xié)同網(wǎng)絡(luò)。mind42.ai則是智能體矩陣的“總指揮官”，會根據(jù)場景需求自動調(diào)用對應(yīng)智能體，實現(xiàn)高效協(xié)同。

在前端，C端用戶通過“Xiaofu智能助手”進行交互，處理保險條款查詢、藥品查找等客服內(nèi)容；在理賠與支付層，以“ClaimMaster理賠大師”為核心，用戶一鍵上傳資料，智能體便能自動完成文檔分類、關(guān)鍵信息結(jié)構(gòu)化提取，并計算賠付金額。

鎂信健康Xiaofu智能助手

鎂信健康選擇“理賠”作為AIAgent的首發(fā)落地場景，絕非偶然。這一場景不僅因流程繁瑣、耗時過長成為用戶體驗的核心痛點，更因數(shù)據(jù)完整度高、操作環(huán)節(jié)可重復(fù)性強，與智能體的技術(shù)能力形成了高度適配。

“當一位患者提交了理賠材料，傳統(tǒng)的方式是理賠人員要一張張查看審核，最多的理賠材料能有上千頁，普通的案子大概也有幾十頁材料?！宾挠_解釋道，”但現(xiàn)在應(yīng)用理賠智能體后，用OCR識別加上多模態(tài)補償?shù)纫幌盗屑夹g(shù)，整體理賠時長從原來約定的一天左右，最快可以提升到10分鐘內(nèi)?！?/p>

據(jù)介紹，目前在鎂信平臺，AI賦能的醫(yī)療審核覆蓋率達到60%，顯著解決了健康險藥品理賠環(huán)節(jié)材料處理低效、病程分析粗放、條款解析滯后等難題。提升患者體驗、減輕家庭墊資壓力的同時，也節(jié)省了鎂信的運營費用。

未來，隨著AIAgent集群的任務(wù)處理更加成熟，鎂信用戶與多個AI智能體互動的場景可能是這樣：當一位用戶進入平臺，詢問適合自己的健康險產(chǎn)品，Xiaofu會根據(jù)他的身體情況（健康體或帶病體），推薦相應(yīng)的保險或多元支付產(chǎn)品。用戶購置保險后，需要理賠時，系統(tǒng)會調(diào)取ClaimMaster為他處理藥品賠付等需求。同時，后端的藥品配送管理系統(tǒng)（包括商保智慧云藥房的智能機器人），可完成藥品的拆盒分揀、配送。

基于其AI中臺能力和在智能體方面的探索，鎂信健康正嘗試將能力延伸至更多場景，如為慢病患者提供健康管理服務(wù)，幫助藥企進行患者管理等。與客戶深度融合、提供更多增值服務(wù)，既是現(xiàn)有能力的自然拓展，也為開拓更多價值增長點奠定了基礎(chǔ)。

04.醫(yī)療AI的邊界與未來

近期，招商銀行研究院指出：AI醫(yī)療支付正從“流程自動化”向“風控智能化”與“精算驅(qū)動化”演進。這不僅是效率的提升，更是對健康險行業(yè)“風險定價管理”邏輯的重塑。

這一判斷與鎂信健康的行業(yè)觀察不謀而合，其更敏銳地捕捉到技術(shù)平臺角色的深層轉(zhuǎn)變。瞿育綺表示：“醫(yī)療支付正從人工主導(dǎo)到智能驅(qū)動升級，支付平臺有望變成‘制度參與者’，參與制定新的行業(yè)標準，比如支付流程、理賠規(guī)范，甚至藥品準入方式等。未來，希望借助科技，推動醫(yī)療資源分配從靜態(tài)錯配轉(zhuǎn)向動態(tài)優(yōu)化?！?/p>

的確，更為個性精準的AI醫(yī)療支付與健康管理，高度依賴“全鏈路數(shù)據(jù)”的打通，目前患者診療、用藥、醫(yī)保及日常健康數(shù)據(jù)等分散在不同領(lǐng)域的主體中。不過，國家醫(yī)保局正嘗試打通數(shù)據(jù)壁壘，探索向部分合規(guī)企業(yè)開放醫(yī)保數(shù)據(jù)的可能性，推動數(shù)據(jù)互聯(lián)。這也為鎂信健康等多元化支付平臺提供了新的時代機遇。

不過，AI深度參與保險定價與理賠決策的同時，也引發(fā)了業(yè)界對于數(shù)據(jù)黑箱、算法歧視等問題的擔憂。對于用戶而言，這些風險具體而切身：如果不透明的AI核保模型基于難以解釋的關(guān)聯(lián)性，判定某一慢病患者為高風險人群而拒絕承保，那其便可能失去獲得保障的機會。

對此，在系統(tǒng)規(guī)劃之初，鎂信健康就對AI的嚴謹性、公平度進行了設(shè)計。

首先，保證訓(xùn)練數(shù)據(jù)的海量、多樣與高質(zhì)量，專門處理可能產(chǎn)生偏見的數(shù)據(jù)，以消解其潛在影響。第二，堅持關(guān)鍵節(jié)點的人工復(fù)核與介入，以消除AI幻覺帶來的影響。第三，保持決策鏈條的透明度及可追溯性。

“在后臺，我們的復(fù)核人員可以看到模型如何一步步做出決策，比如一位患者患有何種疾病、處于哪個階段、為何推薦此種藥物、是否排除了不合理用藥的可能性等，以此審核用藥合理性。此外，我們擁有嚴格的質(zhì)檢（QC）團隊，每月會對AI處理的案例進行細致的抽樣審核，以確保整個系統(tǒng)的可靠性。”

在瞿育綺看來，AI可以提升效率，但醫(yī)療服務(wù)始終需要人的溫度，像銷售環(huán)節(jié)的人情關(guān)懷，理賠環(huán)節(jié)需要人類專家的經(jīng)驗來處理復(fù)雜問題、界定邊界等，這些都是技術(shù)無法替代的。

伴隨著醫(yī)療數(shù)據(jù)共享的推進，未來AIAgent在醫(yī)療支付領(lǐng)域還可能有更豐富的暢想空間，包括跨機構(gòu)的“一站式”智能結(jié)算；為帶病體設(shè)計個性化保險和支付方案等。

醫(yī)療支付的本質(zhì)，不應(yīng)是橫亙在患者與健康之間的層層關(guān)卡，而該是守護生命尊嚴的安全墊。對這場AI支付革命的評判，不只是理賠時長縮短了多少，更在于它為病痛中掙扎的家庭緩解了焦慮、帶去了安心。當AI技術(shù)回歸服務(wù)本質(zhì)，才有可能讓“普惠醫(yī)療”和“價值醫(yī)療”更觸手可及。

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