编辑推荐：
研究人员探讨通用医疗 AI 报销难题，提出价值支付等模型，助力其融入医疗体系。
在医疗领域，人工智能正经历一场重大变革，从只能执行单一任务的 “窄人工智能（narrow AI）” 逐渐向能够处理多种复杂临床任务的通用人工智能（Generalist AI）转变。以往的窄人工智能就像是一个个 “小工匠”，只能专注于某一项特定工作，比如在医学影像中，有的只能检测头部 CT 里的颅内出血，有的仅能标记胸部 X 光片中的肺结节。但通用人工智能则像是一位 “全能大师”，可以同时处理多项任务，例如对整个胸部 CT 进行全面分析，同时检测肺栓塞、描述肺结节特征、识别冠状动脉钙化、评估骨密度、标记偶然发现的病变，还能生成一份全面的临床医生笔记。
这场变革为改善患者护理带来了前所未有的机遇，然而，现有的医疗技术报销框架却在应对通用人工智能时遇到了难题。目前的医疗支付系统大多围绕着离散、明确的医疗服务和护理阶段构建，每项具体的医疗操作，如医生进行特定手术、开具某项检查或提供特定咨询等，都有各自对应的计费代码和支付结构。但通用人工智能的多功能特性却打破了这种传统模式。以乳腺癌影像分析为例，窄人工智能工具可能只能精准测量肿瘤大小，这一单一功能能很好地对应现有计费方式；而通用人工智能系统却可以同时分析乳房 X 光照片、将其与病理切片关联、整合基因检测结果，并综合临床试验数据来推荐个性化治疗策略。这种差异使得通用人工智能在报销方面面临困境：现行框架难以衡量其多任务处理及综合分析所创造的价值，也难以确定医生监督和交互的合理补偿，同时在评估软件成本时也存在困难。此外，随着人工智能自主性增强，传统基于医生工作量的报销模式也受到挑战。
为了解决这些问题，来自哈佛医学院（Harvard Medical School）的 Arjun Mahajan 和英国斯特灵大学健康科学与体育学院的 Dylan Powell 开展了相关研究。研究成果发表在《npj Digital Medicine》上。该研究对于推动通用人工智能在医疗领域的广泛应用、完善医疗报销体系以及提升整体医疗服务水平具有重要意义。
在研究方法上，研究人员主要通过文献综述和案例分析的方式进行研究。他们梳理了大量关于通用医疗 AI 发展、医疗报销体系现状等方面的文献资料，并结合实际案例，如不同类型人工智能在临床应用中的表现、现行报销政策下遇到的问题等，深入剖析通用医疗 AI 报销面临的挑战与机遇。
研究主要分为以下几个部分：
- 通用人工智能：从单一功能迈向多功能工具：通用人工智能的出现是医疗技术领域的一次根本性转变。与传统窄人工智能不同，它能够在极少依赖特定任务训练或专门标注数据的情况下，处理多种任务，并对其给出的建议提供清晰的推理过程。这种转变对医疗服务产生了广泛影响，它减轻了医疗服务提供者的认知负担，减少了不同专业系统之间的交接环节，优化了复杂的临床工作流程。不过，要加速通用人工智能融入标准临床实践，可能需要类似美国《健康信息技术经济和临床健康法案（HITECH Act）》这样的综合性政策支持。
- 通用人工智能报销面临的挑战：当前医疗支付系统主要基于离散的医疗服务构建，窄人工智能工具因其单一功能，尚可适配现有计费代码，但通用人工智能的复杂功能难以简单归类。通用人工智能系统能执行多项任务并通过交互产生新见解，现有框架难以衡量其价值。此外，随着人工智能自主性增强，医生在其中的角色逐渐变化，现有的报销模式难以适应这种转变，如何确定合适的支付结构成为难题。
- 重新思考报销模式：构建未来框架：探索新的支付框架势在必行。价值支付（Value-based reimbursement）模式或许是一条可行之路，它突破了传统按服务收费模式的局限。例如，对于管理糖尿病等慢性病的通用人工智能系统，可根据其对患者的综合管理效果，如降低住院率、改善糖化血红蛋白（A1C）水平等来进行报销，而非针对每一次具体操作收费。现行的护理协调报销代码在一定程度上体现了向价值支付模式的转变，为整合多功能人工智能系统提供了参考。此外，还可参考美国医学协会（AMA）的人工智能分类法，根据人工智能在临床护理中的参与程度进行分层报销，这种分层方式能够更好地匹配人工智能系统不断提升的复杂性和自主性。
- 更广泛的影响和伦理考量：在设计新报销模式时，确保公平获取和严格监督至关重要。通用人工智能系统的出现为实现公平医疗提供了机遇，它可以通过单一平台处理多项任务，理论上能使不同医疗环境更均衡地获取技术能力。然而，资源丰富的大型医疗系统与资源有限的小型医疗机构之间仍可能存在差距。因此，需要合理的支付框架和政策干预，如政府补贴，来促进技术的公平分配。同时，报销框架要建立机制，持续监督通用人工智能系统的性能、结果和成本效益，确保在鼓励创新的同时，保证医疗质量、控制成本并防止资源错配。
研究结论指出，通用人工智能在医学领域的出现，对医疗报销系统既是前所未有的机遇，也是复杂的挑战。要实现成功应用，需要政策制定者、临床医生和人工智能开发者共同协作，构建既能促进创新，又能保障公平获取的框架。在医疗系统向新报销模式过渡的过程中，要制定出既能认可通用人工智能变革潜力，又能维持最高标准患者护理和系统可持续性的报销模型。这一研究为未来通用人工智能在医疗领域的发展和报销体系的完善指明了方向，对推动医疗行业的智能化转型具有重要的理论和实践指导意义。
