可负担医疗的未来：释放人工智能的潜力，以改造东南亚的卫生系统

中心思想

AI应对医疗成本危机的紧迫性

东南亚卫生系统面临人口老龄化、城市化、慢性病负担加剧等宏观趋势，导致需求上升、资源受限、成本不可持续。人工智能（尤其是自主型AI）有潜力显著提升效率、准确性和个性化，预计可解锁全球每年2.6万亿至4.4万亿美元的生产力增长，为控制医疗成本提供变革性机会。

AI在医疗价值链中的实际应用验证

多个真实案例已证明AI在筛查诊断、临床决策支持、文档自动化、风险管理、运营优化等领域能带来可衡量的影响，包括降低诊断成本、缩短住院时间、减少再入院率、降低运营成本等，显示AI在控费提质方面的有效性与可行性。

主要内容

执行摘要

• 概述东南亚卫生系统面临压力，人工智能（尤其是自主型AI）可提高效率、准确性和个性化，本白皮书探讨AI采用的紧迫性、现实用例及战略建议。

紧迫性：为什么人工智能对控制医疗成本至关重要

• 人口结构变化：东南亚65岁以上人口比例预计到2035年从8%增至约15%。
• 城市化：每周超12万人从农村迁往城市，增加城市医疗基础设施压力。
• 慢性病负担：如马来西亚超54%成年人超重或肥胖，非传染性疾病造成年经济损失64亿美元。
• 这些趋势使护理更复杂昂贵，同时面临劳动力短缺、基础设施过时、数据系统分散等问题。人工智能可提高效率、准确性、个性化，实现更快的诊断、更少的错误、减少行政负担、更好的患者结果，且成本更低。

人工智能在行动：医疗保健价值链中的应用案例

• 1. 筛查和诊断
  • 新加坡国家医疗集团与Lunit合作推出AI驱动胸部X光分析工具，帮助分诊和加速报告。
  • 梅奥诊所使用AI分析心电图数据，在症状出现前检测无症状心脏疾病。
  • 伊利诺伊大学等研究表明AI与放射科医师在乳腺X线摄影筛查中任务共享可将成本降低30%且不影响准确性。
• 2. 临床决策支持
  • 哈特福德医疗保健与麻省理工学院合作部署预测患者结果的AI模型，平均住院时间减少12%，年利润增加高达7200万美元。
  • IQVIA开发风险分层AI算法在新冠疫情期间帮助分配ICU病床等资源。
  • IQVIA为房颤患者开发中风风险预测模型，使中风发病率降低22%，估计每年节省700万美元。
• 3. 文档和流程自动化
  • 凯撒永久与Abridge合作推广环境AI书记员，非工作时间文书工作量减少60%，医生职业倦怠率下降55%。
  • 美国一家医疗提供者与Waystar合作实施AI收入周期管理工具，理赔拒付管理时间减少35%–40%，拒付撤销率提高40%。
• 4. 复学及风险管理
  • 梅奥诊所部署AI预测再入院风险，通过定制干预使再入院率降低25%。
  • IQVIA风险分层算法在新冠期间帮助资源分配。
  • IQVIA房颤患者中风风险预测模型使中风发病率降低22%，年节省700万美元。
• 5. 运营优化
  • 新加坡国立大学健康系统实施Endeavour AI平台，提前14天预测床位可用性，运营成本降低20%。
  • 美国医疗提供者借助AI收入周期管理改善现金流，减轻行政负担。

在医疗保健中实施人工智能的挑战和风险

• 数据隐私和安全性：医疗数据敏感，缺乏完善数据治理框架，需投资安全数据基础设施、匿名化协议和同意机制。
• 遗留系统和碎片化基础设施：许多医院仍用陈旧IT系统，难以集成依赖实时数据的AI工具，需数字化现代化和互操作性标准。
• 技能和文化差距：医疗人员不熟悉AI导致怀疑，数据科学家缺乏临床知识；需AI翻译者弥合差距。
• 变革管理和领导力：引入AI需重新设计工作流程、培训员工、调整激励；首席信息官和首席医疗信息官需作为战略推动者。
• 监管和道德不确定性：关于责任、可解释性、公平性问题未解决，政策制定者需制定基于风险的敏捷框架。

前方之路：在医疗保健领域充分捕捉人工智能的全部价值

• 三个“P”：
  • 优先级：识别高影响用例，关注明确ROI和技术可行性。
  • 合作关系：与技术提供者、学术机构、监管机构合作加速规模化。
  • 人：能力建设，尤其是AI翻译者；首席信息官需评估ROI并领导变革管理。
• 真正变革在于从疾病治疗转向预防性护理模式，利用AI预见风险、赋权患者、减轻系统负担，实现主动、个性化的护理。

IQVIA的作用：在医疗保健领域推动可扩展的AI解决方案

• 利用全球数据资产和分析专业知识开发可扩展解决方案，包括：
  • 理解疾病进展：通过纵向数据预见并发症并调整护理计划。
  • 个性化治疗优化：预测模型推荐最有效的治疗方案，减少副作用。
  • 预测治疗依从性：识别可能偏离方案的患者，及时干预。
  • 减少急诊室就诊和再次入院：主动接触高风险患者，改善护理连续性。

总结

本白皮书指出东南亚卫生系统因人口老龄化、城市化和慢性病负担面临成本不可持续的压力，人工智能（尤其是自主型AI）在筛查诊断、临床决策支持、文档自动化、风险管理和运营优化等价值链环节已展现出降低诊断成本、缩短住院时间、减少再入院率、降低运营成本等实际成效。然而，数据隐私、系统碎片化、技能文化差距、变革管理和监管不确定性构成主要挑战。报告建议通过“三个P”（优先级、合作关系、人）推动AI落地，并强调从治疗转向预防性护理模式的变革前景。IQVIA凭借其数据与分析能力已在疾病预测、个性化治疗、依从性管理等领域推出可扩展解决方案，助力卫生系统实现价值。