AI驅(qū)動(dòng)的解決方案能夠從以往難以獲取的數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的見解，并以前所未有的規(guī)模實(shí)現(xiàn)消費(fèi)者互動(dòng)和個(gè)性化服務(wù)，從而提升醫(yī)療行業(yè)的業(yè)務(wù)成果。

在快速變化的醫(yī)療領(lǐng)域，AI有潛力重塑消費(fèi)者與醫(yī)療服務(wù)的互動(dòng)方式。如今，美國的消費(fèi)者在尋找合適的保險(xiǎn)覆蓋、了解何時(shí)應(yīng)就醫(yī)、就醫(yī)費(fèi)用以及如何管理自身健康等方面面臨諸多困難。許多人花費(fèi)數(shù)小時(shí)進(jìn)行研究，與朋友和家人商議，以及致電醫(yī)療服務(wù)提供者和支付方以尋求問題的答案。事實(shí)上，在我們調(diào)查的消費(fèi)者中，有四分之一表示他們無法在需要時(shí)獲得所需的醫(yī)療服務(wù)。

為了應(yīng)對(duì)復(fù)雜的醫(yī)療生態(tài)系統(tǒng)并帶來有意義的改善，僅僅增加人力投入是不夠的，尤其是考慮到勞動(dòng)力短缺和醫(yī)療成本不斷上升的現(xiàn)狀。此時(shí)，AI應(yīng)運(yùn)而生：這項(xiàng)技術(shù)有可能重新構(gòu)想消費(fèi)者體驗(yàn)，并以幾年前無法實(shí)現(xiàn)的方式增強(qiáng)互動(dòng)，它可以幫助實(shí)現(xiàn)個(gè)性化護(hù)理，提高透明度和簡(jiǎn)化流程，并確保消費(fèi)者能夠掌控自己的健康和與醫(yī)療相關(guān)的決策。最近的一項(xiàng)研究中，醫(yī)療保健專業(yè)人員評(píng)估了醫(yī)生在社交媒體論壇上對(duì)患者問題的回復(fù)，并將其與聊天機(jī)器人生成的回復(fù)進(jìn)行了比較，結(jié)果發(fā)現(xiàn)評(píng)估者更偏愛AI的回復(fù)，認(rèn)為其質(zhì)量更高且更具同理心。

一個(gè)好消息是，醫(yī)療保健行業(yè)已經(jīng)意識(shí)到AI在消費(fèi)者體驗(yàn)方面的機(jī)遇。麥肯錫對(duì)醫(yī)療保健行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的調(diào)查顯示，62%的受訪者表示消費(fèi)者互動(dòng)和體驗(yàn)是GenAI具有最大潛力的領(lǐng)域，然而，只有29%的受訪者表示其企業(yè)已開始出于任何目的實(shí)施GenAI。

那些利用AI根據(jù)個(gè)體需求、偏好和目標(biāo)來定制醫(yī)療保健體驗(yàn)，同時(shí)減輕潛在風(fēng)險(xiǎn)的企業(yè)，有可能與消費(fèi)者建立更加信任的關(guān)系。采用包括AI在內(nèi)的最新技術(shù)還可以改善業(yè)務(wù)成果：據(jù)麥肯錫與國家經(jīng)濟(jì)研究局共同發(fā)布的一項(xiàng)研究估計(jì)，凈節(jié)省額可能達(dá)到醫(yī)療保健支出的5%至10%，具體百分比在私人支付方、公共支付方、醫(yī)生團(tuán)體和醫(yī)院之間略有差異。

為何現(xiàn)在將AI應(yīng)用于醫(yī)療保健消費(fèi)者

AI的成功應(yīng)用需要數(shù)據(jù)，而該行業(yè)擁有充足的數(shù)據(jù)供AI工具深入挖掘——全球約30%的數(shù)據(jù)由醫(yī)療保健行業(yè)產(chǎn)生。預(yù)計(jì)到2025年，醫(yī)療保健數(shù)據(jù)的復(fù)合年增長(zhǎng)率將達(dá)到36%。與其他機(jī)構(gòu)(如雇主、政府或科技公司)相比，醫(yī)療保健企業(yè)在讓消費(fèi)者愿意分享個(gè)人健康相關(guān)信息以支持自身健康方面也表現(xiàn)得更為出色。

然而，在采用數(shù)字技術(shù)方面，醫(yī)療保健行業(yè)通常落后于其他行業(yè)。過去，除了至關(guān)重要的患者隱私問題外，利用AI的主要技術(shù)挑戰(zhàn)在于無法從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，并為高度多樣化的消費(fèi)者旅程策劃體驗(yàn)。與其他行業(yè)一樣，數(shù)據(jù)分散在多個(gè)系統(tǒng)中，雖然醫(yī)療保健行業(yè)已經(jīng)利用了一些結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來推動(dòng)AI的發(fā)展，但在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如通話記錄)方面的應(yīng)用卻成效有限。現(xiàn)在，GenAI可以幫助釋放以往無法使用的數(shù)據(jù)源中蘊(yùn)含的消費(fèi)者關(guān)鍵信息的力量，并使其適用于更廣泛的AI用途，以學(xué)習(xí)行為模式，從而提供了一種前所未有的能力，可以在前所未有的規(guī)模上提供定制化服務(wù)。

隨著技術(shù)的飛速發(fā)展，它有能力幫助優(yōu)化醫(yī)療保健消費(fèi)者的旅程。

AI如何簡(jiǎn)化整個(gè)醫(yī)療保健旅程

AI有潛力徹底改變消費(fèi)者的整個(gè)醫(yī)療保健旅程。消費(fèi)者會(huì)在幾個(gè)核心旅程中體驗(yàn)醫(yī)療服務(wù)，雖然這些步驟不必是按時(shí)間順序進(jìn)行的、離散的或?qū)τ诿總€(gè)人都相同的，但每個(gè)階段都為AI改善體驗(yàn)提供了機(jī)會(huì)。

示例1：增強(qiáng)主動(dòng)護(hù)理和健康管理的參與度

人們往往難以做出健康的生活方式選擇，以降低可預(yù)防健康狀況的風(fēng)險(xiǎn)。醫(yī)療服務(wù)提供者和支付方都可以采用AI來促進(jìn)個(gè)性化的預(yù)防護(hù)理體驗(yàn)。例如，機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)模型可以預(yù)測(cè)個(gè)人的臨床和行為風(fēng)險(xiǎn)，而GenAI可以定制健康計(jì)劃并個(gè)性化信息，以提高參與的可能性。特別是，對(duì)個(gè)體有全面了解的綜合醫(yī)療服務(wù)網(wǎng)絡(luò)可以識(shí)別護(hù)理缺口，并使用AI驅(qū)動(dòng)的模型來建議下一步行動(dòng)。除了支付方和提供者之外，直接面向消費(fèi)者的健康公司也越來越多地扮演著健康指導(dǎo)的角色;例如，由AI驅(qū)動(dòng)的Whoop Coach使用用戶Whoop可穿戴設(shè)備的生物識(shí)別數(shù)據(jù)，然后對(duì)消費(fèi)者共享的旅程記錄應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)，以生成對(duì)健康問題的個(gè)性化回應(yīng)，并指導(dǎo)個(gè)人達(dá)到最佳狀態(tài)。

示例2：讓尋找和預(yù)約醫(yī)療服務(wù)更加便捷

當(dāng)消費(fèi)者確定有就醫(yī)需求時(shí)，找到符合其要求和偏好的醫(yī)療服務(wù)可能會(huì)令人沮喪且耗時(shí)。AI可以作為一個(gè)24/7的前門，進(jìn)行信息錄入，以創(chuàng)建關(guān)于下一步的初步建議。這樣做有可能加快將消費(fèi)者引向正確的時(shí)間、地點(diǎn)的合適醫(yī)療服務(wù)的進(jìn)程。例如，AI可以將患者的偏好與特定提供者的數(shù)據(jù)相結(jié)合，從而創(chuàng)造更流暢的搜索體驗(yàn)。此外，GenAI可以綜合信息，為消費(fèi)者就診做好準(zhǔn)備，并通過高度個(gè)性化的預(yù)約提醒來提高參與度。

AI還可能有助于最大限度地減少預(yù)約未到的情況，這每年給美國醫(yī)療保健系統(tǒng)帶來的成本高達(dá)1500億美元。延遲就醫(yī)還可能導(dǎo)致患者病情加重。通過分析過去的行為，AI可以幫助醫(yī)療服務(wù)提供者和支付方主動(dòng)識(shí)別更有可能錯(cuò)過預(yù)約的患者，并提前發(fā)送提醒，以及在錯(cuò)過預(yù)約時(shí)提供重新預(yù)約的選項(xiàng)。例如，巴爾的摩的一家聯(lián)邦合格健康中心Total Health Care報(bào)告稱，他們使用eClinicalWorks的Healow AI模型來識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)未到患者，聲稱這降低了34%的錯(cuò)過預(yù)約率。

示例3：讓保險(xiǎn)覆蓋和費(fèi)用信息更易理解

在就診前后，患者往往難以理解自己的保險(xiǎn)覆蓋范圍和應(yīng)付費(fèi)用。醫(yī)療保健企業(yè)或許可以利用AI，根據(jù)每個(gè)人的溝通偏好(包括語言、閱讀水平等)提供易于理解的預(yù)期費(fèi)用和保險(xiǎn)覆蓋范圍總結(jié)。例如，醫(yī)療系統(tǒng)和支付方可以改進(jìn)所謂的成本估算工具，以考慮患者正在搜索的特定服務(wù)。而在提供服務(wù)后，企業(yè)可以使用GenAI工具協(xié)助患者理解和解決醫(yī)療費(fèi)用問題。

示例4：提高護(hù)理質(zhì)量

護(hù)理質(zhì)量是影響滿意度的最重要因素之一，那些認(rèn)為自己得到劣質(zhì)護(hù)理的人更換提供者的可能性大約是不認(rèn)為如此的人的三倍。患者不滿的一個(gè)來源是醫(yī)生就診時(shí)間太短，大約15分鐘，患者認(rèn)為這不足以獲得高質(zhì)量的護(hù)理。雖然解決這個(gè)問題有很多方法，但AI提供了一些有趣的解決方案。例如，改善這種體驗(yàn)并優(yōu)先安排高質(zhì)量時(shí)間的一種方法是使用AI驅(qū)動(dòng)的環(huán)境監(jiān)聽技術(shù)，這些工具旨在讓醫(yī)生能夠全神貫注于患者的擔(dān)憂和問題，而技術(shù)則負(fù)責(zé)記錄筆記，以便醫(yī)生在就診后進(jìn)行準(zhǔn)確性審查，另一個(gè)例子是AI協(xié)助住院患者護(hù)理，這可能是一個(gè)自然語言處理模型，能夠識(shí)別臥床患者說出的特定詞語，然后通知護(hù)士站以滿足他們的特定需求。

示例5：提高后續(xù)護(hù)理的依從性

患者在結(jié)束醫(yī)療保健就診時(shí)常常對(duì)下一步行動(dòng)感到不清楚或困惑。GenAI可以將就診記錄、出院總結(jié)和保險(xiǎn)覆蓋信息以及患者偏好相結(jié)合，以易于理解的方式提供就診的重點(diǎn)內(nèi)容、管理壓力的資源以及下一步所需信息的定制指南，這種方式不含醫(yī)學(xué)術(shù)語，且表現(xiàn)出同理心和理解，這不僅將使患者更容易在醫(yī)療保健系統(tǒng)中導(dǎo)航，還將節(jié)省臨床醫(yī)生的時(shí)間。例如，凱撒醫(yī)療集團(tuán)(Kaiser Permanente)報(bào)告稱，其基于AI的患者消息傳遞系統(tǒng)有32%的消息在無需醫(yī)生輸入的情況下進(jìn)行了分類，確保了患者能夠及時(shí)收到所需信息。

如何加速AI的應(yīng)用以提高消費(fèi)者滿意度

盡管AI有潛力改善端到端的消費(fèi)者醫(yī)療保健體驗(yàn)，但其發(fā)展勢(shì)頭一直較為緩慢。企業(yè)在急于快速抓住機(jī)遇和缺乏明確起點(diǎn)之間搖擺不定，同時(shí)在部署AI時(shí)因潛在風(fēng)險(xiǎn)而普遍持謹(jǐn)慎態(tài)度。為了加速AI的應(yīng)用以升級(jí)消費(fèi)者體驗(yàn)，我們提出了五個(gè)關(guān)鍵步驟。

解決70%的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備問題

首先，高管們需要在分配資源和資金之前，考慮其企業(yè)的數(shù)據(jù)和技術(shù)準(zhǔn)備情況。要通過AI為醫(yī)療保健消費(fèi)者提供切實(shí)價(jià)值，需要整合可供利用的數(shù)據(jù)，這是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)，在開發(fā)基于AI的解決方案時(shí)，平均占據(jù)70%的工作量。對(duì)于醫(yī)療保健行業(yè)而言，挑戰(zhàn)在于知道要收集哪些數(shù)據(jù)以及如何連接這些數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)分散在多個(gè)平臺(tái)上，格式和效用各不相同(例如，本地托管的醫(yī)療索賠或電子健康記錄、云平臺(tái)上的營(yíng)銷信息以及分散在多個(gè)系統(tǒng)中的呼叫中心信息)。

盡管與其他行業(yè)相比，醫(yī)療保健企業(yè)在數(shù)據(jù)量上可能具有優(yōu)勢(shì)，但它們?nèi)匀幻媾R著無法全面了解消費(fèi)者的問題。例如，護(hù)理連續(xù)性的中斷使得難以全面了解患者的需求、習(xí)慣和偏好。除非建立在人口結(jié)構(gòu)多樣化的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，否則AI輸出也可能存在偏見。為了挖掘有意義的見解，企業(yè)可以將臨床和患者數(shù)據(jù)與社會(huì)決定因素、患者報(bào)告的結(jié)果、零售購買和健康追蹤器等信息相結(jié)合。

聚焦消費(fèi)者體驗(yàn)優(yōu)先事項(xiàng)以確保AI成功

在評(píng)估數(shù)據(jù)準(zhǔn)備情況的同時(shí)，領(lǐng)導(dǎo)者可以根據(jù)改善客戶體驗(yàn)(CX)、機(jī)遇、策略和可行性的整體優(yōu)先級(jí)，評(píng)估和確定AI投資的優(yōu)先領(lǐng)域。例如，AI可以優(yōu)化行政流程，減少消費(fèi)者接觸點(diǎn)，從而降低服務(wù)成本。對(duì)于醫(yī)療服務(wù)提供者而言，這可能意味著由于整體體驗(yàn)的提升而減少取消預(yù)約的情況，而對(duì)于支付方而言，這可能意味著減少為解答有關(guān)福利或覆蓋范圍的問題而進(jìn)行的后續(xù)電話。

這是避免一次性嘗試過多任務(wù)、從而限制有意義進(jìn)展的關(guān)鍵步驟。為了確定重點(diǎn)關(guān)注的領(lǐng)域，必須讓企業(yè)內(nèi)的跨職能領(lǐng)導(dǎo)者參與進(jìn)來。特別是臨床領(lǐng)導(dǎo)層，他們對(duì)患者痛點(diǎn)以及護(hù)理服務(wù)和客戶體驗(yàn)中不起作用的地方有第一手的了解。

優(yōu)化AI干預(yù)的實(shí)時(shí)見解

一旦數(shù)據(jù)基礎(chǔ)建立且優(yōu)先級(jí)確定，企業(yè)就可以開始研究如何對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)那榫郴Ｌ峁┱嬲齻€(gè)性化的AI見解，需要將多個(gè)數(shù)據(jù)源中的多個(gè)接觸點(diǎn)串聯(lián)起來，形成個(gè)性化的消費(fèi)者旅程。例如，通過結(jié)合關(guān)于醫(yī)生就診(頻率、就診醫(yī)生類型或預(yù)約地點(diǎn))、患者接觸工作、患者的互動(dòng)和體驗(yàn)等詳細(xì)信息，AI模型可以開發(fā)出更貼近消費(fèi)者行為的表示，這對(duì)于構(gòu)建預(yù)測(cè)分析以指導(dǎo)未來干預(yù)至關(guān)重要。

通過分析患者的預(yù)約偏好、他們?nèi)绾位蚝螘r(shí)對(duì)接觸作出反應(yīng)等細(xì)節(jié)，AI可以定制時(shí)機(jī)、頻率和消息主題，以提供最有可能引起共鳴的建議。通用AI可以通過超個(gè)性化的消息內(nèi)容進(jìn)一步提高這些定時(shí)干預(yù)的有效性。

繪制醫(yī)療保健中的AI風(fēng)險(xiǎn)并制定緩解計(jì)劃

與其他行業(yè)相比，醫(yī)療保健領(lǐng)導(dǎo)者在同意要求、隱私風(fēng)險(xiǎn)、潛在健康影響和監(jiān)管監(jiān)督方面面臨著獨(dú)特的挑戰(zhàn)。雖然在會(huì)員注冊(cè)或預(yù)約安排期間建立的同意機(jī)制允許企業(yè)使用某些消費(fèi)者數(shù)據(jù)，但消費(fèi)者沒有簡(jiǎn)單的方法來審查或調(diào)整這些同意。他們不僅應(yīng)該能夠在簽署新的同意書時(shí)了解數(shù)據(jù)使用情況，而且還應(yīng)該能夠了解先前同意的隱私政策的變化，并獲得明確的退出說明。

除了數(shù)據(jù)使用的透明度外，企業(yè)還可以建立治理流程，這些流程也以AI使用和算法透明度為基礎(chǔ)。他們可以向消費(fèi)者提供關(guān)于AI系統(tǒng)的清晰日志和文檔，包括偏見緩解策略和培訓(xùn)協(xié)議，如所用人口概況的詳細(xì)信息。隨著消費(fèi)者期望的變化，就像其他行業(yè)一樣，他們希望更容易地訪問和控制自己的數(shù)據(jù)——例如，一些公司允許客戶決定哪些購買記錄用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)推薦模型——醫(yī)療保健企業(yè)將面臨越來越大的壓力來效仿此舉。

本就復(fù)雜的患者隱私環(huán)境又因迅速演變的AI特定法規(guī)而更加復(fù)雜。美國衛(wèi)生與公共服務(wù)部的AI特別工作組一直在制定政策，作為白宮AI安全行政命令的一部分，以保護(hù)患者。最后，為AI構(gòu)建的更成熟、更集成的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫可能成為網(wǎng)絡(luò)攻擊的有價(jià)值目標(biāo)。2023年，醫(yī)療保健數(shù)據(jù)泄露事件創(chuàng)下紀(jì)錄，記錄了約725起涉及500條或更多記錄的事件，是2017年報(bào)告數(shù)量的兩倍多。

提升團(tuán)隊(duì)的AI能力

從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，醫(yī)療服務(wù)提供企業(yè)和支付方將不得不投資于自身的能力和人才，以充分抓住AI帶來的機(jī)遇。他們必須仔細(xì)平衡對(duì)現(xiàn)有人才的技能提升和為AI特定技能而進(jìn)行的招聘，然后企業(yè)戰(zhàn)術(shù)團(tuán)隊(duì)來執(zhí)行所選的舉措。與第三方AI供應(yīng)商合作也是一個(gè)選擇，可能會(huì)讓企業(yè)更快地行動(dòng)起來。

提高AI實(shí)施成功可能性的一種方法是采用副駕駛模型，即員工與AI工具一起工作，以逐步改進(jìn)流程。這種模型利用了AI的速度和能力，同時(shí)結(jié)合人類的技能和直覺來進(jìn)行制衡，以減輕錯(cuò)誤和風(fēng)險(xiǎn)。重要的是，這個(gè)過程包括在擴(kuò)展到整個(gè)企業(yè)之前，在一小部分用戶中進(jìn)行能力測(cè)試和收集學(xué)習(xí)成果的階段。這種測(cè)試和學(xué)習(xí)策略使企業(yè)能夠降低擴(kuò)展過程中的風(fēng)險(xiǎn)，并衡量現(xiàn)有工作流程中的影響和采用情況。

如今，與醫(yī)療保健生態(tài)系統(tǒng)的互動(dòng)往往笨拙且缺乏消費(fèi)者期望的個(gè)性化。AI有潛力通過實(shí)現(xiàn)以消費(fèi)者為中心來重塑醫(yī)療保健旅程。構(gòu)建成功的、可擴(kuò)展的AI解決方案需要采用迭代方法、明確的受控啟動(dòng)策略以及關(guān)于如何與現(xiàn)有和重新構(gòu)想的工作流程集成的清晰計(jì)劃，還需要關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)來放大行之有效的做法。高層的承諾也是抓住飛輪效應(yīng)力量的關(guān)鍵。雖然實(shí)現(xiàn)這一革命需要有針對(duì)性的投資、數(shù)據(jù)進(jìn)步和風(fēng)險(xiǎn)緩解措施，但我們預(yù)期這些努力終將獲得回報(bào)。醫(yī)療保健AI的實(shí)施可以使企業(yè)的底線、運(yùn)營(yíng)和行政職能受益，同時(shí)消費(fèi)者可以更好地掌控自己的健康和養(yǎng)生之旅，并獲得更好的整體健康狀況。