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人工智能能不能解決當(dāng)前醫(yī)療“大病致貧”的問題?

人工智能能不能解決當(dāng)前醫(yī)療“大病致貧”的問題?

“看病難,看病貴”,相信每個去過醫(yī)院的人都深有體會。尤其是城鎮(zhèn)低收入群體和農(nóng)村居民的醫(yī)療負(fù)擔(dān)更為沉重,一旦某個人患了重大的傷病,其全家都會陷入極度焦慮的狀態(tài)。即使有了醫(yī)保,大多數(shù)人還是會感嘆:生不起病了。

如今,人工智能技術(shù)迅速崛起,被廣泛應(yīng)用在各行各業(yè),醫(yī)療領(lǐng)域更是重要的應(yīng)用場景之一。據(jù)統(tǒng)計,到2025年,世界人工智能市場的總值將達(dá)到1270億美元,其中,醫(yī)療行業(yè)將占據(jù)AI市場的1/5。

在這樣的大背景下,人工智能能不能解決當(dāng)前醫(yī)療“大病致貧”的問題就成為了非常值得探討的話題。

AI+醫(yī)療募捐可行嗎

因為生活條件不好,健康保護(hù)不到位,窮人往往是越窮越生病,小病靠抗,大病靠天,紀(jì)錄片《急診室故事》里也表現(xiàn)了一個農(nóng)民工在車禍后面對巨額手續(xù)費時的無奈。

面對這樣的情況,慈善募捐似乎是一個可行的辦法。但是,自知乎大V“童瑤”騙捐15萬,再到朋友圈刷屏的“羅一笑,你給我站住”,別有用心的人利用平臺詐捐讓人們對互聯(lián)網(wǎng)慈善的信任度一跌再跌。除此之外,還有慈善組織的善款流向不透明等問題也在挑戰(zhàn)著人們的善意!吨袊嗄陥蟆返囊豁椪{(diào)查也顯示,雖然47.4%的受訪者曾通過網(wǎng)絡(luò)平臺參與過捐款,但僅28.5%的受訪者信任網(wǎng)絡(luò)捐款中的慈善組織或募捐個人,62.4%的受訪者擔(dān)憂在網(wǎng)絡(luò)募捐中存在詐捐、騙捐的潛在風(fēng)險。由此可見,慈善募捐正面臨著嚴(yán)重的“信任危機”。

所以,設(shè)計和實現(xiàn)慈善智能捐助服務(wù)平臺,打造一個透明、公正的慈善募捐環(huán)境就顯得尤其重要了。在這里,我們也可以提出幾點暢想。

首先,我們可以將AI募捐系統(tǒng)與醫(yī)院診療系統(tǒng)連接起來,獲得患者的醫(yī)療數(shù)據(jù),建立智能篩查項目,利用機器學(xué)習(xí)來審核患者是否需要接收醫(yī)療募捐。

也就是說,醫(yī)院接收病人后,AI通過患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)預(yù)估出醫(yī)療費用,再進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和智能分析,構(gòu)建患者和家屬的需求結(jié)構(gòu)模型,挖掘患者的與身份、工作生活狀態(tài)關(guān)聯(lián)的對于募捐的需求,然后在征求患者同意后主動地為其在平臺上發(fā)起募捐。

其次,我們可以用AI的大數(shù)據(jù)和AR識別來建立醫(yī)療募捐的誠信體系,正如《黑鏡》中人們通過AR人臉識別,可以看到對方的實時評分。我們的身份信息將與社會信用評分系統(tǒng)相連接,如果募捐人曾出現(xiàn)過不誠信行為,則會記入個人誠信記錄。

同時,我們還可以搭建個人的數(shù)據(jù)處理和信息決策平臺,AI對分散在各個醫(yī)療系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、整理、分析。通過完善的數(shù)據(jù)積累,輔助有善心的人進(jìn)行決策分析,為人們的募捐提供更加科學(xué)和精準(zhǔn)的依據(jù)。

由AI來主導(dǎo)醫(yī)療募捐可能會改變未來慈善的形態(tài),但是,在這個過程中,仍然有幾個問題值得我們深思——智能慈善的基礎(chǔ)究竟是道德和善意還是科技呢?如果以科技為主導(dǎo),AI會不會陷入算法的窠臼,被少數(shù)人“挾持”呢?

如何平衡科技和道德?比如今日頭條的算法,總是會推薦同一種內(nèi)容。那面對形形色色的病人,AI是不是也會為公益人推薦同一類“被資助者”,這類人條件相仿,比如同樣的經(jīng)濟(jì)困難,同樣的身患癌癥,甚至從事同樣的工作。在AI冷冰冰的篩選中,患者的尊嚴(yán)、好心人的善意似乎都被“格式化”了。

我們相信,總有一天,AI+醫(yī)療募捐會變得更加透明和公正,甚至更有溫度,但是在短期內(nèi),正如互聯(lián)網(wǎng)募捐被許多不法之徒利用,在法律法規(guī)和監(jiān)管系統(tǒng)尚未完善的情況下,AI醫(yī)療募捐免不了被鉆空子。

如何降低醫(yī)療支出

醫(yī)療保健的賬單大概是世界上最不合理的支出之一了。醫(yī)院里所有的醫(yī)療服務(wù)都是按項目付費,消費者為醫(yī)療服務(wù)買單,卻可能毫無療效。即便如此,患者也很難主動去要求降低醫(yī)療成本,沒有人會在醫(yī)院為了掛號費、藥費和手術(shù)費和醫(yī)生討價還價。更令人介意的是,我們把錢交給醫(yī)院,卻不知道這個錢會以什么樣的比例流向醫(yī)療的哪些環(huán)節(jié)中。

面對這樣的現(xiàn)狀,智能相對論行業(yè)分析師顏璇就如何降低醫(yī)療支出的問題提出了以下兩點:

1.“貨比三家”不吃虧

美國杜克大學(xué)的彼得·于貝爾長期積極地倡導(dǎo)應(yīng)該向患者全面公開醫(yī)療價格的信息。但是公開信息就能降低人們的醫(yī)療成本嗎?公開信息只是第一步,后續(xù)的環(huán)節(jié)才是最重要的。而在這個降低醫(yī)療費用的鏈條中,AI可以起到非凡的作用。

對于一個特定患者需要支付的實際自付費用究竟是多少?可能連一個專業(yè)的醫(yī)生都無法“鐵口直斷”。在醫(yī)療價格透明化后,首先,人工智能可以建立醫(yī)療價格的數(shù)據(jù)庫,進(jìn)行深度學(xué)習(xí),把握醫(yī)療中所有的項目和服務(wù)信息,對每個醫(yī)療環(huán)節(jié)和資金流向一清二楚,從而分析出項目的實時價格以及給患者帶來的實際經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。

其次,明碼標(biāo)價的最大好處是,人們可以“貨比三家”。在醫(yī)療方面,國際上已經(jīng)有了這樣的例子——俄克拉何馬市手術(shù)中心的網(wǎng)站可以讓患者在全國范圍內(nèi)進(jìn)行比較,找到更好的服務(wù)提供商,這個中心的做法也引來了其它醫(yī)療中心的競相模仿。

但能力有限的患者也只能通過某個網(wǎng)站平臺去比較少數(shù)幾家醫(yī)院的性價比,比如美國的HealthcareBluebook網(wǎng)站只能計算某一特定地區(qū)的醫(yī)生和醫(yī)院服務(wù)的平均費用,再以郵政編碼的方式提供當(dāng)?shù)氐摹肮蕛r格”。

在未來,如果人工智能可以介入醫(yī)療服務(wù)的“比價”過程,則可以擴(kuò)大比價的范圍,通過強大的計算能力在全球范圍內(nèi)進(jìn)行搜索,從而找到最優(yōu)惠的醫(yī)療服務(wù)?鐕究蛋餐揪屯ㄟ^深度挖掘約2700萬篇科研論文和各類資料,將各國的新藥進(jìn)展、醫(yī)療價格、醫(yī)保覆蓋率等指標(biāo)進(jìn)行了分析,建立了全球醫(yī)療信息大數(shù)據(jù)庫,為患者提供性價比最優(yōu)的醫(yī)療咨詢方案。

2.少拿高科技來說事

在醫(yī)療支出上,有很多不必要的醫(yī)療程序帶來了額外的消費,最常見的就是醫(yī)療影像,F(xiàn)實生活中,我們往往是看病三分鐘,各種檢查卻要耗費一整天,其中,有多少掃描是必須的呢?在2014年,全球醫(yī)療影像設(shè)備的市場規(guī)模就高達(dá)320億美元。

而智能相對論分析師顏璇也大膽地預(yù)估,在以后,另一個不加抑制的“浪費”估計就是以AI為主導(dǎo)的各種高科技療法了(畢竟機器人想做手術(shù)不是一天兩天了)。

人工智能能不能解決當(dāng)前醫(yī)療“大病致貧”的問題?

在如今,就有一些未經(jīng)證實的高科技療法消耗著患者的金錢。比如機器人手術(shù)和質(zhì)子束放療。實際上,這兩種高科技操作都還沒有數(shù)據(jù)來證明其比傳統(tǒng)療法更適用于臨床。

以機器人手術(shù)為例,醫(yī)院購買手術(shù)機器人的費用極其高昂,有名的“達(dá)芬奇”機器人每臺售價約為60萬至250萬美元,如果租賃使用,年租金在10萬至17萬美元之間,這還不包括手術(shù)的一次性專用耗材的費用。而面對如此高昂的設(shè)備,患者的治療費用必定是便宜不了的。

即使價格高昂,還是有許多人信賴這些高科技,認(rèn)為其是更精準(zhǔn)的治療技術(shù)。所以,在更有力的數(shù)據(jù)出現(xiàn)之前,避免被高科技的名頭所蠱惑,恐怕是患者保住錢包的關(guān)鍵。

不只是費用,還有醫(yī)療體驗

在我國,慢性病已成為我國城鄉(xiāng)居民疾病死亡的主要原因,城市和農(nóng)村慢性病死亡的比例高達(dá)85.3%和79.5%,許多貧困縣的慢性病死亡比例也已達(dá)到了60%。對于慢性病的危害,我們可以設(shè)計更多的多元產(chǎn)品,滿足不同層級消費者的偏好和需求,比如全球范圍內(nèi)的醫(yī)療旅游。

醫(yī)療旅游除了尋求更佳的治療方案外,也可以在一定程度上減少醫(yī)療成本,阿拉斯加州最大的醫(yī)療保險機構(gòu)藍(lán)十字藍(lán)盾醫(yī)保聯(lián)合會為降低醫(yī)療成本會將患者空運到西雅圖去做手術(shù),比如全膝關(guān)節(jié)置換術(shù),即使算上交通開支,西雅圖的價格還是便宜了一半。

目前歐美、日韓等國家的醫(yī)療產(chǎn)業(yè)已經(jīng)漸成垂直化的市場,比如英國以肝移植享譽世界,韓國醫(yī)美整形赫赫有名、美國重癥治療十分突出等,而泰國、印度、則以其經(jīng)濟(jì)低廉的價格和高效的藥物治療吸引了大批患者。據(jù)印度工業(yè)聯(lián)合會的一份報告稱,在醫(yī)療方面,印度的收費一般是歐美國家的1/10。

低廉的價格不代表醫(yī)療水平的滯后,相反,印度大部分私立醫(yī)院的條件并不比歐美的醫(yī)院差,甚至還有所超越。印度的埃斯科特醫(yī)院曾在一年中完成4200例心臟手術(shù),死亡率只有0.8%,感染率只有0.3%,而在發(fā)達(dá)國家,同樣的手術(shù)平均死亡率達(dá)到1.2%,感染率則是1%。

這就反映出慢性病患者具有了醫(yī)療價格的談判能力,能夠選擇醫(yī)療旅游這一方式來降低醫(yī)療成本,而以大數(shù)據(jù)和AI為創(chuàng)新技術(shù)手段,在助力醫(yī)療旅游中的旅游體驗上,可能具有較大的發(fā)展空間。

首先,AI可以利用人臉識別等技術(shù)為某個地區(qū)的人提供某個國家的醫(yī)療系統(tǒng)的準(zhǔn)入資格,為患者提供世界級的醫(yī)療健康體系。除此之外,醫(yī)療旅游往往是國際性的,醫(yī)患關(guān)系的語言溝通往往會成為最大的問題,而利用AI的翻譯功能和聊天機器人的設(shè)定,可以在這類特殊的醫(yī)患溝通場景中提供便利。

其次,醫(yī)療旅游也包括了健康體檢、美容、抗衰老之類的“輕醫(yī)療”,因此AI驅(qū)動輕醫(yī)療體驗的平臺也大有發(fā)展空間。智能相對論行業(yè)分析師顏璇曾在文章《看臉的時代,AI醫(yī)美為什么沒有成為風(fēng)口》里提到,“從需求角度來看,渴望“變美”的客戶有較強的意愿和能力去尋求優(yōu)質(zhì)的整形資源,甚至于為了“美麗”不計成本,據(jù)統(tǒng)計,20%的潛在消費人群表示只要安全,價格不是問題!盇I在美容外科、皮膚科、牙科等都能起到作用。所以,打造一個AI平臺,提升醫(yī)美體驗也是一個值得期待的事情。

最后,在裹挾了醫(yī)療保健目的的旅途中,AI還可以整合和分析患者的醫(yī)療信息,制作個性化的醫(yī)療旅游計劃。總部位于美國西雅圖一個出游計劃門戶網(wǎng)站Utrip,就可以通過人工智能算法把數(shù)百萬旅游目的地、活動和餐館進(jìn)行組合分類,一旦系統(tǒng)了解到用戶的首選目的地,就可以利用用戶的旅游偏好,給出每日行程和時間安排的建議。

對于AI降低醫(yī)療支出,即使我們有著無限的憧憬,但在短期內(nèi)還是很難實現(xiàn)的,因為在醫(yī)療領(lǐng)域,任何新技術(shù)的落地都要伴隨著昂貴的醫(yī)療賬單,比如胰島素療法剛出世時,即使在糖尿病上療效極佳,其費用卻比傳統(tǒng)治療方法貴上幾成。所以,利用科技來解決民生問題,讓技術(shù)真正地為人民服務(wù)恐怕還有很長的路要走。

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