1970年，美國人在醫(yī)療保健上的支出為745億美元——相當(dāng)于今天的4480億美元。到2017年，由于醫(yī)療保險(xiǎn)和醫(yī)療救助的存在，患者、醫(yī)療服務(wù)提供商以及制藥公司各方在醫(yī)療保健方面的支出已飆升至3．5萬億美元。

根據(jù)非營利性機(jī)構(gòu)平價(jià)醫(yī)療委員會(huì)的數(shù)據(jù)，想要維持美國醫(yī)療體系正常運(yùn)轉(zhuǎn)，總共需要60億筆保險(xiǎn)交易（比2016年增加了12億筆）。這意味著，每分鐘新增保單近11450件。

對(duì)于保險(xiǎn)公司來說，整個(gè)醫(yī)療保險(xiǎn)體系較為復(fù)雜。而人工智能（AI）技術(shù)的介入，能否幫助保險(xiǎn)業(yè)控制不斷上升的成本，處理大量復(fù)雜繁瑣的工作呢？動(dòng)脈網(wǎng)編譯了福布斯發(fā)布的相關(guān)文章，力求深度解析“人工智能＋醫(yī)療保險(xiǎn)”的發(fā)展前景。

首先，人工智能可以幫助保險(xiǎn)公司降低成本。埃森哲最近的一項(xiàng)研究顯示，通過簡化管理流程，保險(xiǎn)公司可以利用人工智能技術(shù)，在18個(gè)月內(nèi)節(jié)省70億美元。具體來說，對(duì)于100名全職員工，如果僅僅是將日常任務(wù)自動(dòng)化，健康保險(xiǎn)公司就可以節(jié)省1500萬美元。

此外，人工智能可以幫助保險(xiǎn)公司改善消費(fèi)者的整體健康狀況。安永會(huì)計(jì)師事務(wù)所 的醫(yī)療數(shù)據(jù)和分析咨詢主管Christer Johnson表示：“我們可以看到，越來越多的保險(xiǎn)公司開始對(duì)人工智能進(jìn)行投資，他們這樣做是為了給客戶帶來更好的體驗(yàn)，不斷改善患者的健康結(jié)果�！�

健康保險(xiǎn)公司已經(jīng)意識(shí)到了人工智能技術(shù)的潛力，并且已經(jīng)有所行動(dòng)。埃森哲的一項(xiàng)調(diào)查顯示，72％的醫(yī)療保險(xiǎn)公司高管表示，投資人工智能將是他們明年的三大戰(zhàn)略重點(diǎn)之一。

雖然醫(yī)療保險(xiǎn)行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者們還是著眼于長期的成本節(jié)約效果以及改善患者健康，但人工智能已經(jīng)對(duì)整個(gè)行業(yè)產(chǎn)生了一定影響。具體來說，科技帶來的轉(zhuǎn)變可分為以下四個(gè)領(lǐng)域。

AI聊天機(jī)器人：人機(jī)互動(dòng)新模式開啟個(gè)性化體驗(yàn)

作為中國最大的保險(xiǎn)公司，眾安保險(xiǎn)提供了醫(yī)保申請(qǐng)、福利查詢、醫(yī)療索賠等服務(wù)。而客戶可以直接與人工智能聊天機(jī)器人溝通。數(shù)據(jù)顯示，客戶有97％的時(shí)間都在與人工智能聊天機(jī)器人互動(dòng)。只有遇到最棘手的問題時(shí)，才會(huì)咨詢?nèi)斯た头��?/p>

未來，基于人工智能的客戶互動(dòng)將成為普遍情況，而不是個(gè)例。麥肯錫的一份報(bào)告顯示，到2030年，聊天機(jī)器人將成為大多數(shù)保險(xiǎn)客戶的主要接觸對(duì)象。與2018年相比，人工客服將減少70％至90％。

埃森哲的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，目前，68％的保險(xiǎn)公司已經(jīng)在其業(yè)務(wù)的各個(gè)領(lǐng)域使用聊天機(jī)器人。通過使用人工智能來管理客戶互動(dòng)，健康保險(xiǎn)公司每年可以節(jié)省20多億美元。

Premera Blue Cross的創(chuàng)新和戰(zhàn)略投資副總裁Torben Nielsen表示：“醫(yī)療保險(xiǎn)客戶越來越適應(yīng)這種人機(jī)互動(dòng)的模式。我們對(duì)用戶體驗(yàn)做了大量研究之后發(fā)現(xiàn)，越來越多的人非常樂于采用這種技術(shù)解決方案，而不是直接與人進(jìn)行溝通�！�

Premera是太平洋西北地區(qū)最大的健康保險(xiǎn)公司，擁有近220萬名會(huì)員。2017年，該公司推出了Premera Scout，這是一款全天候的聊天機(jī)器人，可以幫助客戶快速獲取索賠、福利和其他Premera服務(wù)的信息。

Torben Nielsen解釋道，“會(huì)員們想要的是一種個(gè)性化的體驗(yàn)。人工智能讓我們能夠獲取復(fù)雜的數(shù)據(jù)，并以更個(gè)性化的方式從中獲得價(jià)值�！�

信諾（Cigna）和Humana等大型醫(yī)療保險(xiǎn)公司也在利用機(jī)器人來提供服務(wù)。信諾推出了Answers聊天機(jī)器人，它可以使用自然語言處理來理解和回答150多個(gè)常見問題，并提供個(gè)性化的福利信息。由于推出了Answers聊天機(jī)器人和Digital One Guide服務(wù)平臺(tái)，在2017年，信諾的客戶滿意度上升了20％。

盡管目前機(jī)器人主要處理基本的客戶互動(dòng)，Torben Nielsen預(yù)計(jì)，“未來，機(jī)器人將訪問客戶的個(gè)人健康信息，并找出被忽略的醫(yī)療保健漏洞。最終，它們可以為客戶提供定制的、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的健康指導(dǎo)�！�

機(jī)器學(xué)習(xí)：更快、更智能的索賠管理，減少醫(yī)保欺詐行為

麥肯錫的一項(xiàng)研究顯示，每10起醫(yī)療保險(xiǎn)索賠中，保險(xiǎn)公司通常會(huì)將8起列為醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐行為。這意味著，多達(dá)80％的索賠必須由理算員進(jìn)行審核，這一過程會(huì)耗費(fèi)大量的時(shí)間、金錢和人力。

然而，人工智能正在改變整個(gè)保險(xiǎn)業(yè)的索賠處理方式，因?yàn)樗惴�能夠在幾秒�?nèi)就發(fā)現(xiàn)異常，而不需要幾天、幾周或幾個(gè)月的時(shí)間。

“多年來，接受還是拒絕索賠，主要是基于處理系統(tǒng)中硬編碼的既定規(guī)則，”安永會(huì)計(jì)師事務(wù)所的Johnson解釋說，“現(xiàn)在技術(shù)人員開始嵌入更多的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，這些模型可以考慮多種因素，而不是僅僅依靠硬性、快速的規(guī)則�！�

美國反保險(xiǎn)欺詐聯(lián)盟表示，在將人工智能技術(shù)引入保險(xiǎn)業(yè)的過程中，欺詐檢測是投資最多的領(lǐng)域之一。在2016年，超過75％的保險(xiǎn)公司使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來識(shí)別醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐行為。

更快的欺詐檢測意味著更快的處理過程。一項(xiàng)由保誠集團(tuán)牽頭的新加坡試點(diǎn)項(xiàng)目證明：人工智能將處理索賠的時(shí)間縮短了75％，曾經(jīng)花了九天時(shí)間處理的索賠現(xiàn)在只需2．3秒就能解決。

然而，Johnson發(fā)現(xiàn)，由于受到多種因素的限制，比如收集、整理來自醫(yī)院、醫(yī)生辦公室和藥店等不同地方的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，索賠處理中的人工智能自動(dòng)化比許多人想象中要慢。

預(yù)測分析：準(zhǔn)確預(yù)測疾病發(fā)生，提早做好預(yù)防措施

許多大型保險(xiǎn)公司正在探索，如何利用人工智能解決方案，來預(yù)防疾病的發(fā)生。同時(shí)，它們也投資于科技初創(chuàng)企業(yè)，計(jì)劃利用其創(chuàng)新分析技術(shù)。

例如，2017年，Premera Blue Cross投資了Cardinal Analytx。這家醫(yī)療人工智能初創(chuàng)企業(yè)由斯坦福大學(xué)孵化，它可以利用預(yù)測模型，在患者生病或者出現(xiàn)其他身體緊急情況之前，推薦干預(yù)措施。

Torben Nielsen表示：“Cardinal Analytx能夠非常準(zhǔn)確地預(yù)測出患者何時(shí)會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的健康問題，從而避免一些重大且棘手的事情。同時(shí)，這一技術(shù)也可以幫助我們降低成本。”

同樣，信諾也投資了Prognos，該公司將人工智能用于實(shí)驗(yàn)室診斷。通過分析擁有140億份醫(yī)療記錄的數(shù)據(jù)庫，Prognos可以預(yù)測客戶最有可能什么時(shí)候去急診室，或者進(jìn)行髖關(guān)節(jié)、膝關(guān)節(jié)置換，還可以提前三個(gè)月準(zhǔn)確診斷出抑郁癥。

早期干預(yù)有很多益處，特別是對(duì)于慢性病患者來說。Christer Johnson引用疾病預(yù)防控制中心的研究說：“目前，大約75％的醫(yī)療支出與慢性疾病有關(guān)，如非終末期癌癥和糖尿病。”

Johnson進(jìn)一步解釋道，“基于各項(xiàng)指標(biāo)的預(yù)測分析，比如患者在線搜索癥狀信息或拜訪專家等，可以預(yù)測即將發(fā)生的負(fù)面事件。通過及早采取干預(yù)措施，保險(xiǎn)公司可以提前提供相應(yīng)的醫(yī)療服務(wù)�！�

“對(duì)于患有慢性疾病的人來說，有了人工智能，他可以即時(shí)收到提示，然后向醫(yī)療服務(wù)提供者或保險(xiǎn)公司尋求幫助。我們可以看到，如果在正確的時(shí)間尋求幫助，那么患者的參與度可以提高800％以上�！盝ohnson說到。

遠(yuǎn)程信息技術(shù)：基于客戶行為的保險(xiǎn)模式成未來趨勢

在2014年，美國前進(jìn)保險(xiǎn)公司推出了一款手機(jī)應(yīng)用程序，用于其Snapshot項(xiàng)目。通過人工智能對(duì)數(shù)百萬個(gè)超速、急剎車或開車時(shí)發(fā)短信等數(shù)據(jù)點(diǎn)的分析，該應(yīng)用程序可以為遵章守法的駕駛員提供降低保費(fèi)的服務(wù)。好事達(dá)、State Farm和Nationwide等大型保險(xiǎn)公司也根據(jù)遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)提供了類似的激勵(lì)措施，為客戶節(jié)省了數(shù)十億美元的保費(fèi)。

在這一過程中，汽車保險(xiǎn)公司也節(jié)省了數(shù)十億美元的事故賠償費(fèi)用。相關(guān)研究表明，車輛遠(yuǎn)程信息技術(shù)可以減少60％的超速事件，對(duì)于年輕司機(jī)來說，這一技術(shù)可以讓大型事故發(fā)生率降低35％。

鑒于可穿戴傳感器的普及，比如Fitbit以及通過智能手機(jī)追蹤健康數(shù)據(jù)等，基于客戶行為的保險(xiǎn)模式似乎是醫(yī)療保險(xiǎn)的必然選擇。

Torben Nielsen表示：“我們可以看到，一些保險(xiǎn)公司已經(jīng)開始嘗試這種模式。比如，針對(duì)運(yùn)動(dòng)步數(shù)的獎(jiǎng)勵(lì)措施�！�

2018年，美國保險(xiǎn)巨頭恒康保險(xiǎn)宣布將停止承保傳統(tǒng)人壽保險(xiǎn)，只銷售通過智能手機(jī)和可穿戴設(shè)備追蹤健康數(shù)據(jù)的 “互動(dòng)式”保單。這家保險(xiǎn)公司的首席執(zhí)行官Brooks Tingle向《紐約時(shí)報(bào)》解釋說：“人們活得越久，我們賺的錢就越多�！�

但是，Torben Nielsen強(qiáng)調(diào)，“在健康保險(xiǎn)領(lǐng)域，基于客戶行為的保險(xiǎn)模式還處于早期發(fā)展階段。目前，行業(yè)相關(guān)人員還無法確定，是否應(yīng)該將這種模式進(jìn)一步推廣�！�

就消費(fèi)者而言，他們似乎非常愿意用個(gè)人數(shù)據(jù)換取更便宜的保險(xiǎn)。Troubadour Research對(duì)1194名美國消費(fèi)者進(jìn)行了調(diào)查，近一半的人表示，他們?cè)敢庀蜥t(yī)療保險(xiǎn)公司提供自己的生物特征數(shù)據(jù)，以換取保費(fèi)折扣。

當(dāng)大型健康保險(xiǎn)公司正關(guān)注基于行為的保險(xiǎn)模式時(shí)，一些保險(xiǎn)技術(shù)初創(chuàng)公司已經(jīng)研發(fā)了相關(guān)的產(chǎn)品。

BioBeats和FitSense正利用人工智能技術(shù)，對(duì)健身可穿戴設(shè)備生成的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以提供個(gè)性化的員工健康計(jì)劃。其他AI醫(yī)療保險(xiǎn)初創(chuàng)公司也在不斷創(chuàng)新，推出更加個(gè)性化的產(chǎn)品，比如Collective health、Bind和Oscar。

Torben Nielsen認(rèn)為，“這些科技公司會(huì)使所有的醫(yī)療保險(xiǎn)公司及其客戶受益。創(chuàng)業(yè)公司進(jìn)入醫(yī)療保險(xiǎn)市場會(huì)帶來積極的影響，因?yàn)樗麄儙�來了新的思維，這讓我們能夠真正深入了解我們的核心競爭力是什么，并確保我們開發(fā)的醫(yī)療產(chǎn)品是適應(yīng)未來趨勢的�！�

最終，向個(gè)性化的轉(zhuǎn)變會(huì)從根本上改變健康保險(xiǎn)公司的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式。長久以來，保險(xiǎn)公司的承保范圍都是基于使用統(tǒng)計(jì)抽樣構(gòu)建的風(fēng)險(xiǎn)池�，F(xiàn)在，人工智能可以幫助他們實(shí)時(shí)挖掘大量數(shù)據(jù)集，預(yù)測單個(gè)消費(fèi)者（而非群體）的健康狀況。

Torben Nielsen表示：“自然語言處理、機(jī)器人技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)——這些人工智能技術(shù)不僅可以幫助保險(xiǎn)公司提高效率，也可以為消費(fèi)者創(chuàng)造更好的體驗(yàn)，讓他們過上更健康的生活�！�