人工智能能不能处理以后医疗“大病致贫”的成绩？

“看病难，看病贵”，置信每个去过医院的人都深有领会。尤其是城镇低支出群体和乡村居民的医疗担负更为繁重，一旦某团体患了严重的伤病，其全家都会堕入极度焦虑的形态。即便有了医保，大少数人还是会感慨：生不起病了。

如今，人工智能技术迅速崛起，被普遍使用在各行各业，医疗范畴更是重要的使用场景之一。据统计，到2025年，世界人工智能市场的总值将到达1270亿美元，其中，医疗行业将占据AI市场的1/5。

在这样的大背景下，人工智能能不能处理以后医疗“大病致贫”的成绩就成为了十分值得讨论的话题。

AI+医疗捐献可行吗

由于生活条件不好，安康维护不到位，穷人往往是越穷越生病，小病靠抗，大病靠天，纪录片《急诊室故事》里也表现了一个农民工在车祸前面对巨额手续费时的无法。

面对这样的状况，慈悲捐献似乎是一个可行的方法。但是，自知乎大V“童瑶”骗捐15万，再到冤家圈刷屏的“罗一笑，你给我站住”，心怀叵测的人应用平台诈捐让人们对互联网慈悲的信任度一跌再跌。除此之外，还有慈悲组织的善款流向不通明等成绩也在应战着人们的好心。《中国青年报》的一项调查也显示，虽然47.4%的受访者曾经过网络平台参与过捐款，但仅28.5%的受访者信任网络捐款中的慈悲组织或捐献团体，62.4%的受访者担忧在网络捐献中存在诈捐、骗捐的潜在风险。由此可见，慈悲捐献正面临着严重的“信任危机”。

所以，设计和完成慈悲智能捐助效劳平台，打造一个通明、公正的慈悲捐献环境就显得尤其重要了。在这里，我们也可以提出几点畅想。

首先，我们可以将AI捐献零碎与医院诊疗零碎衔接起来，取得患者的医疗数据，树立智能筛查项目，应用机器学习来审核患者能否需求接纳医疗捐献。

也就是说，医院接纳病人后，AI经过患者的医疗数据预估出医疗费用，再停止数据发掘和智能剖析，构建患者和家眷的需求构造模型，发掘患者的与身份、任务生活形态关联的关于捐献的需求，然后在征求患者赞同后自动地为其在平台上发起捐献。

其次，我们可以用AI的大数据和AR辨认来树立医疗捐献的诚信体系，正如《黑镜》中人们经过AR人脸辨认，可以看到对方的实时评分。我们的身份信息将与社会信誉评分零碎相衔接，假如捐献人曾呈现过不诚信行为，则会记入团体诚信记载。

同时，我们还可以搭建团体的数据处置和信息决策平台，AI对分散在各个医疗零碎的数据停止搜集、整理、剖析。经过完善的数据积聚，辅佐有善心的人停止决策剖析，为人们的捐献提供愈加迷信和精准的根据。

由AI来主导医疗捐献能够会改动将来慈悲的形状，但是，在这个进程中，依然有几个成绩值得我们沉思——智能慈悲的根底终究是品德和蔼意还是科技呢？假如以科技为主导，AI会不会堕入算法的窠臼，被多数人“挟持”呢？

如何均衡科技和品德？比方昔日头条的算法，总是会引荐同一种内容。那面对五花八门的病人，AI是不是也会为公益人引荐同一类“被赞助者”，这类人条件相仿，比方异样的经济困难，异样的身患癌症，甚至从事异样的任务。在AI冷冰冰的挑选中，患者的尊严、好意人的好心似乎都被“格式化”了。

我们置信，总有一天，AI+医疗捐献会变得愈加通明和公正，甚至更有温度，但是在短期内，正如互联网捐献被许多不法之徒应用，在法律法规和监管零碎尚未完善的状况下，AI医疗捐献免不了被钻空子。

如何降低医疗收入

医疗保健的账单大约是世界上最不合理的收入之一了。医院里一切的医疗效劳都是按项目付费，消费者为医疗效劳买单，却能够毫无疗效。即使如此，患者也很难自动去要求降低医疗本钱，没有人会在医院为了挂号费、药费和手术费和医生还价讨价。更令人介意的是，我们把钱交给医院，却不晓得这个钱会以什么样的比例流向医疗的哪些环节中。

面对这样的现状，智能绝对论行业剖析师颜璇就如何降低医疗收入的成绩提出了以下两点：

1.“货比三家”不吃亏

美国杜克大学的彼得·于贝尔临时积极地倡议应该向患者片面地下医疗价钱的信息。但是地下信息就能降低人们的医疗本钱吗？地下信息只是第一步，后续的环节才是最重要的。而在这个降低医疗费用的链条中，AI可以起到特殊的作用。

关于一个特定患者需求领取的实践自付费用终究是多少？能够连一个专业的医生都无法“铁口直断”。在医疗价钱通明化后，首先，人工智能可以树立医疗价钱的数据库，停止深度学习，掌握医疗中一切的项目和效劳信息，对每个医疗环节和资金流向一清二楚，从而剖析进项目的实时价钱以及给患者带来的实践经济担负。

其次，密码标价的最大益处是，人们可以“货比三家”。在医疗方面，国际上曾经有了这样的例子——俄克拉何马市手术中心的网站可以让患者在全国范围内停止比拟，找到更好的效劳提供商，这个中心的做法也引来了其它医疗中心的竞相模拟。

但才能无限的患者也只能经过某个网站平台去比拟多数几家医院的性价比，比方美国的HealthcareBluebook网站只能计算某一特定地域的医生和医院效劳的均匀费用，再以邮政编码的方式提供外地的“公允价钱”。

在将来，假如人工智能可以介入医疗效劳的“比价”进程，则可以扩展比价的范围，经过弱小的计算才能在全球范围内停止搜索，从而找到最优惠的医疗效劳。跨国公司康安途就经过深度发掘约2700万篇科研论文和各类材料，将各国的新药停顿、医疗价钱、医保掩盖率等目标停止了剖析，树立了全球医疗信息大数据库，为患者提供性价比最优的医疗征询方案。

2.少拿高科技来说事

在医疗收入上，有很多不用要的医疗顺序带来了额定的消费，最罕见的就是医疗影像。理想生活中，我们往往是看病三分钟，各种反省却要消耗一整天，其中，有多少扫描是必需的呢？在2014年，全球医疗影像设备的市场规模就高达320亿美元。

而智能绝对论剖析师颜璇也大胆地预估，在当前，另一个不加抑制的“糜费”估量就是以AI为主导的各种高科技疗法了（毕竟机器人想做手术不是一天两天了）。

在如今，就有一些未经证明的高科技疗法耗费着患者的金钱。比方机器人手术和质子束放疗。实践上，这两种高科技操作都还没无数据来证明其比传统疗法更适用于临床。

以机器人手术为例，医院购置手术机器人的费用极端昂扬，有名的“达芬奇”机器人每台售价约为60万至250万美元，假如租赁运用，年租金在10万至17万美元之间，这还不包括手术的一次性公用耗材的费用。而面对如此昂扬的设备，患者的医治费用肯定是廉价不了的。

即便价钱昂扬，还是有许多人信任这些高科技，以为其是更精准的医治技术。所以，在更无力的数据呈现之前，防止被高科技的名头所迷惑，恐怕是患者保住钱包的关键。

不只是费用，还有医疗体验

在我国，慢性病已成为我国城乡居民疾病死亡的次要缘由，城市和乡村慢性病死亡的比例高达85.3%和79.5%，许多贫穷县的慢性病死亡比例也已到达了60%。关于慢性病的危害，我们可以设计更多的多元产品，满足不同层级消费者的偏好和需求，比方全球范围内的医疗旅游。

医疗旅游除了寻求更佳的医治方案外，也可以在一定水平上增加医疗本钱，阿拉斯加州最大的医疗保险机构蓝十字蓝盾医保结合会为降低医疗本钱会将患者空运到西雅图去做手术，比方全膝关节置换术，即便算上交通开支，西雅图的价钱还是廉价了一半。

目前欧美、日韩等国度的医疗产业曾经渐成垂直化的市场，比方英国以肝移植享誉世界，韩国医美整形大名鼎鼎、美国重症医治非常突出等，而泰国、印度、则以其经济昂贵的价钱和高效的药物医治吸引了大批患者。据印度工业结合会的一份报告称，在医疗方面，印度的免费普通是欧美国度的1/10。

昂贵的价钱不代表医疗程度的滞后，相反，印度大局部私立医院的条件并不比欧美的医院差，甚至还有所逾越。印度的埃斯科特医院曾在一年中完成4200例心脏手术，死亡率只要0.8%，感染率只要0.3%，而在兴旺国度，异样的手术均匀死亡率到达1.2%，感染率则是1%。

这就反映出慢性病患者具有了医疗价钱的会谈才能，可以选择医疗旅游这一方式来降低医疗本钱，而以大数据和AI为创新技术手腕，在助力医疗旅游中的旅游体验上，能够具有较大的开展空间。

首先，AI可以应用人脸辨认等技术为某个地域的人提供某个国度的医疗零碎的准入资历，为患者提供世界级的医疗安康体系。除此之外，医疗旅游往往是国际性的，医患关系的言语沟通往往会成为最大的成绩，而应用AI的翻译功用和聊天机器人的设定，可以在这类特殊的医患沟通场景中提供便当。

其次，医疗旅游也包括了安康体检、美容、抗衰老之类的“轻医疗”，因而AI驱动轻医疗体验的平台也大有开展空间。智能绝对论行业剖析师颜璇曾在文章《看脸的时代，AI医美为什么没有成为风口》里提到，“从需求角度来看，盼望“变美”的客户有较强的志愿和才能去寻求优质的整形资源，甚至于为了“美丽”不计本钱，据统计，20%的潜在消费人群表示只需平安，价钱不是成绩。”AI在美容内科、皮肤科、牙科等都能起到作用。所以，打造一个AI平台，提升医美体验也是一个值得等待的事情。

最初，在裹挟了医疗保健目的的旅途中，AI还可以整合和剖析患者的医疗信息，制造特性化的医疗旅游方案。总部位于美国西雅图一个出游方案门户网站Utrip，就可以经过人工智能算法把数百万旅游目的地、活动和餐馆停止组合分类，一旦零碎理解到用户的首选目的地，就可以应用用户的旅游偏好，给出每日行程和工夫布置的建议。

关于AI降低医疗收入，即便我们有着有限的神往，但在短期内还是很难完成的，由于在医疗范畴，任何新技术的落地都要随同着昂贵的医疗账单，比方胰岛素疗法刚出生时，即便在糖尿病上疗效极佳，其费用却比传统医治办法贵上几成。所以，应用科技来处理民生成绩，让技术真正地为人民效劳恐怕还有很长的路要走。

【完】

文 | 颜璇

来源 | 智能绝对论（ID：aixdlun）