行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级 [1][2] 核心观点 - 人工智能（AI）尤其是生成式AI（gen AI）在医疗保健行业有潜力显著提升运营效率并改善消费者体验 [4] - 医疗保健行业的运营领导者面临高行政成本和员工流失率的挑战 行政成本占美国每年超过4万亿美元医疗支出的25% [3] - 45%的运营领导者将部署最新技术（包括AI）列为2023年的首要任务 较2021年增加了17个百分点 [4] 行业挑战与机遇 - 医疗保健行业的数字化转型项目通常只能实现不到三分之一的预期价值 仅有约30%的大型数字化转型项目成功 [5] - 25%的运营领导者表示 将AI和自动化用例从试点扩展到生产是最大的挑战 [5] - 仅有10%的受访者与医疗保健组织的对话式AI和聊天机器人的互动完全解决了他们的查询 无需后续与人工代理互动 [5] AI在服务运营中的应用 - AI在医疗保健服务运营中的应用包括财务交易 行业通用功能 行业特定功能 客户和患者服务以及行政临床支持功能 [4] - 具体用例包括优先处理索赔 改善诊断和治疗 增强聊天机器人功能 自动化生成利用率报告等 [12][15] - 生成式AI可用于生成合成数据 自动总结电子健康记录数据 生成自定义覆盖摘要等 [15] 最佳实践 - 领先组织通过优先考虑关键领域 定义清晰的AI用例 并设计AI解决方案来追求高优先级用例 [16] - 使用AI进行超个性化客户接触点 分析客户数据以生成个性化配置文件 并通过客户选择的渠道进行互动 [16] - 通过AI驱动的预测和调度优化 可以提高员工容量管理 增加占用率10%至15% [17] 实施AI的步骤 - 组织可以通过快速诊断评估 确定流程低效和潜在改进价值 并优先考虑关键领域 开发初始概念验证 [18] - 扩展用例需要采用敏捷迭代方法 建立跨职能运营模式 并确保其支持持续改进 [20] - 建立有效的治理框架 包括持续监控和审计机制 以确保AI系统行为符合伦理指南 [21] 人才战略 - 成功组织将人才战略与AI和生成式AI路线图保持一致 重点关注会员服务 索赔处理和政策开发等关键领域 [22] - 通过实施有针对性的培训计划和培养持续学习和创新的文化 来弥合技能差距 [22] 未来展望 - AI在医疗保健服务运营中的未来前景广阔 尽管许多运营活动仍需要人工干预 但AI可以通过简化流程和支持更便捷和个性化的服务来提高效率 [23]