AI与价值医疗的协同困境与机遇 - 人工智能与价值医疗均被视为医疗健康领域的变革性力量，但面临在现有体系中难以落地和产生广泛影响的共同困境 [1] - AI在医疗领域的应用呈点状分布，缺乏统一战略系统性地瞄准高需求领域或持续评估其实际影响 [1] - 价值医疗在数据处理方面遇到瓶颈，而这是重塑医疗支付、组织和服务模式的关键 [1] - 解决之道在于将两者优势结合，以彼此之长克彼此之短 [1] AI助力构建整合医疗系统 - 价值医疗的关键战略支柱是形成整合式医疗系统，以提升医疗价值，尤其在管理复杂病患者方面 [2] - 患者数据的多样性、复杂性及孤岛现状导致大多数医疗系统仍处于碎片化状态，对医疗质量产生负面影响 [2] - AI可作为跨数据源和系统的“实际整合者”，利用生成式AI的自然语言处理能力提取、整合和解读海量异质、多模态数据 [2] - AI能减轻从互不联通的系统部门汇总数据带来的行政负担，为患者诊疗历程提供更全面视图，并识别改善结果的关键干预节点 [2] AI提升替代性支付模式的普及与透明 - 改变医疗支付方式是提升价值的最根本杠杆，捆绑支付和按人头付费等替代性支付模式最能激励优化成本下的高价值服务 [4] - 替代性支付模式在发达国家的采纳速度缓慢，健康计划提供者因缺乏明确性而对承担风险合同犹豫不决 [4] - AI能帮助满足三方面需求：预测特定医疗干预避免后续支出的最佳时间点、剖析患者诊疗旅程中成本发生的地点和原因、识别运营或临床浪费环节 [4] - 这将增强所有利益相关方对替代性支付模式定价和公平性的信心，通过强化财务依据激励其使用，并鼓励资源向高价值临床活动转移 [4] AI实现以患者为中心的结果测量 - 通常报告的医疗结果与患者真正关心的结果脱节，过程参数与医疗真实价值仅有间接关联 [5] - 以患者为中心的结果是价值医疗的核心，但测量更具挑战性 [5] - AI能极大提高从患者处获取反馈的效率，并能使用大语言模型将高度主观、多维度的反馈信息进行标准化处理 [5] - 这将把患者报告结果转化为可操作的决策支持工具，使医患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 [5][6] 实现潜力所需的改变与未来展望 - 必须克服医疗领域数据碎片化问题，确保有足够大且多样化的数据集用于训练能为患者带来真实价值的模型 [8] - AI模型对系统在医疗质量和经济方面的价值，必须使用公认标准在新的、多样化人群中进行外部验证和实证检验 [8] - 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 [8] - AI与价值医疗是相互赋能的关系，价值医疗为AI部署提供了极具吸引力的战略框架，帮助以系统化方式创建高价值医疗体系 [9]