科尔尼-人工智能与价值医疗：携手变革医疗健康产业

引言

人工智能（AI）与价值医疗（VBC）均被视为医疗健康领域的变革性力量。它们有望推动精准医疗迈上新台阶，遏制持续飙升的医疗成本，并最终为患者提供其真正期望获得的诊疗体验与健康结果。然而，除了共同的美好前景，它们也面临着一个相同的困境：难以在现有医疗体系中真正落地并产生广泛影响。tSN管理咨询网

目前，AI在医疗领域的应用仍呈点状分布，缺乏统一战略来系统性地瞄准高需求领域，或持续评估其实际影响。与此同时，价值医疗则在数据处理方面遇到瓶颈，而这恰恰是重塑医疗支付、组织和服务模式的关键。其结果是，医疗系统、支付方和患者都在等待AI和价值医疗兑现其承诺。我们认为，解决之道在于将两者优势结合，以彼此之长克彼此之短。tSN管理咨询网

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AI助力构建真正整合的医疗系统

价值医疗的一个关键战略支柱是形成整合式医疗系统。这类系统旨在通过无缝结合多学科专业意见、便捷协调社区服务以及跨广阔地域部署资源，来提升医疗价值，尤其是在管理复杂病患者方面。然而，相关患者数据的多样性和复杂性，以及数据的孤岛现状，导致大多数医疗系统仍然处于碎片化状态，这常常对医疗质量产生负面影响。我们提出，AI可以成为跨数据源和系统的"实际整合者"。tSN管理咨询网

利用自然语言处理能力的生成式AI模型，拥有强大的计算能力，能够提取、整合和解读海量异质、多模态的数据，包括临床笔记、基因型数据和社会因素数据。AI还能减轻从通常互不联通的医疗系统不同部门汇总这些数据所带来的行政负担。这将共同为患者在整合系统中的诊疗历程提供一个更为全面的视图，并识别出改善结果的关键干预节点。如此，AI便扮演了"协作者"的角色，辅助临床决策，创建高价值的整合医疗系统。tSN管理咨询网

AI提升替代性支付模式的普及度与透明度

改变医疗支付方式，可以说是提升价值最根本的杠杆。目前存在多种替代性支付模式（Alternative Payment Models -APMs），其中捆绑支付和按人头付费被认为最能激励各方在优化成本下提供高价值医疗服务。尽管前景广阔，其在发达国家如美国的采纳速度却较为缓慢。健康计划提供者往往对承担这类风险合同犹豫不决，原因在于缺乏明确性：不清楚哪些患者需要干预、何时干预，哪些健康计划最适合他们，以及对满足患者需求真正必需的医疗服务缺乏透明度。tSN管理咨询网

AI完全有能力帮助满足这三方面需求，从而增强所有利益相关方对APMs定价和公平性的信心。例如，将机器学习应用于历史支付方数据，可以预测特定医疗干预能够避免后续更大支出的最佳时间点。AI还能剖析患者诊疗旅程中成本发生的地点和原因，从而识别运营或临床浪费环节。这将通过强化其财务依据来激励APMs的使用，同时鼓励资源向更高价值的临床活动转移。tSN管理咨询网

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AI可实现更以患者为中心的结果测量

通常报告的医疗结果往往与患者真正关心的结果脱节。例如，测量床位占用率、医护与患者比例等过程参数通常较为便利。虽然这些是运营效率的有效替代指标，但它们与医疗的真实价值仅有间接关联。甚至使用疾病进展的替代指标对患者而言也可能无关紧要。这些更以患者为中心的结果是价值医疗的核心，但测量起来却更具挑战性。AI可以在两个关键方面提供帮助。tSN管理咨询网

首先，AI能极大提高从患者处获取反馈的效率。其次，大语言模型能够将这些常常高度主观、多维度的反馈信息，包括患者报告结果（Patient Reported Outcome Measures - PROMs）进行标准化处理。这将把PROMs转化为可操作的决策支持工具，使医患能够在共享决策框架下共同努力，确保治疗方案符合患者的最终健康目标。一个有趣的结果可能是，卫生技术评估机构会更频繁地使用这些以患者为中心的结果指标，使得新药新器械的定价基于其为患者带来的价值，而非其为系统带来的价值。tSN管理咨询网

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实现潜力所需做出的改变

我们必须克服医疗领域数据碎片化的问题，确保有足够大且多样化的数据集可用于训练能为患者带来真实价值的模型。至关重要的是，AI模型对系统在医疗质量和经济方面的价值，必须使用公认的标准，在新的、多样化的人群中进行外部验证，接受实证检验。最后，在基于价值的医疗体系内，如何最优化地为这些AI产品付费至关重要，尤其是在其益处可能由众多利益相关方共享的情况下。然而，这些都不是不可逾越的障碍，我们应利用当前全球对AI的关注势头来克服它们。tSN管理咨询网

AI与价值医疗相互赋能

医疗领域内种类繁多的AI工具和潜在应用场景，带来了实施过程中可能陷入碎片化的风险。价值医疗提供了一个极具吸引力的战略框架，能够以系统化和深思熟虑的方式部署AI能力，帮助创建高价值医疗体系。因此，AI与价值医疗是相互赋能的关系，它们携手并进，方能兑现其革命性承诺，共同开启一个令人振奋且亟需的医疗新时代。tSN管理咨询网