公司战略定位 - 甲骨文是全球最旗帜鲜明押注AI医疗的科技巨头，将AI与云能力作为相较于竞争对手Epic的最显著优势 [1] - 公司当前最紧迫的议题之一是借助全栈技术整合能力，把握AI浪潮，扭转自收购Cerner以来面临的客户流失与市场份额下滑趋势 [1] - 公司有意将生成式AI与AI智能体融入云业务架构的成功经验复刻到医疗领域，通过构建完整产品解决方案将AI能力内化于医疗系统各个环节 [1] 数据平台建设 - Oracle Health子公司成为美国合格健康信息网络候选机构，通过可信交换框架和通用协议实现标准化、安全的全国性健康信息交换共享 [2] - 公司构建了具备军用级网络安全防护的交互系统Oracle Health Connection Hub [4] - 去年发布基于云的全新解决方案Oracle Health Clinical Data Exchange，让支付方与服务提供者能够无缝共享数据 [5] 技术栈架构 - 公司语义数据库不仅基于临床数据，还整合保险规则、编码、研究、治疗指南以及客户希望添加的任何内容，支持AI使用实时、持续更新的数据 [6] - 在数据库之上构建知识图谱作为"秘密武器"，为数据提供关键上下文层，映射诊断、药物、手术、保险规则等不同领域之间的关系 [7][8] - AI智能体能跨广泛数据源发起查询，结合前沿AI模型推理能力，理解指令并从数据中推断结论，经人类批准后执行填写预授权、发送处方等任务 [10] AI应用产品 - 发布健康AI应用套件，包含一系列协同工作的AI代理作为协作式数字助手与医护人员并肩工作 [10] - 全新电子健康记录构建于云基础设施之上，以语音为先，AI在医患对话中环境式倾听，自动建议计费代码、检验项目、药物处方等 [10] - 临床内容商店让医生自由选择集成到工作流的工具和方案，医生可开发并商业化自己的方案，公司将自身定位为操作系统 [11] - 企业资源计划包含AI驱动的财务和运营工具，旨在提高预测准确性、自动化财务结算流程并降低风险 [11] 运营与报销系统 - 劳动力AI智能体利用患者病情严重程度、住院人数和员工资质等实时数据，提前数天推荐最优人员配置，降低安全风险并提升效率 [11] - 新一代自主报销系统为患者提供清晰费用预估，确保编码准确，预判拒赔风险并在提交前纠正错误 [11] - 美国多家顶级保险公司同意共享预授权规则，帮助医疗机构提交更规范申请，实现更少拒赔的诊疗 [12] 研发与临床试验 - 将推出生命科学AI数据平台，基于1.2亿真实世界数据集的安全访问，制药和研究机构可加速药物发现、优化试验设计等 [12] - 平台允许医疗机构将自有临床数据与公司真实世界数据结合，利用AI开展研究，将项目周期从数月缩短至数天 [13] - 计划于2027年推出临床试验套件，允许所有EHR客户使用环境监听工具自动填充数据参与临床试验 [13] 生态与转型支持 - AI智能体工作室允许客户根据自身数据、工作流和患者群体创建专属AI智能体，内置测试工具验证安全性、性能等指标 [14] - 健康市场推动创新共享和变现，为相关工具开放API接口，同时简化医疗保健企业的采购方式 [15] - 打造AI卓越中心，汇聚顶尖团队和关键合作伙伴，帮助客户重新设计业务流程，确保AI投资实现预期价值 [15] - 通过构建开放创新生态与专业转型支持，加速AI重塑医疗价值进程，推动更高效、更人性化、更可持续的未来医疗 [16]

文章核心观点 - Oracle Health发布一套由人工智能驱动的新应用套件，旨在加强医疗服务提供方和支付方之间的协作 [1] - 该AI解决方案旨在解决每年约2000亿美元医疗账单和保险相关行政成本问题 [2] - 通过自动化事前授权、减少拒赔和加强护理协调，目标为显著降低行政成本并改善基于价值的护理计划 [1][3] 产品战略与目标 - 公司计划推出一套全面的AI应用，以增加行政流程的自动化 [1] - 解决方案旨在帮助双方加快处理速度，确保支付方及时响应，以更好地满足患者护理需求 [2] - 最终目标是最大化护理质量，同时优化资源分配 [1] 解决的行业问题 - 医疗账单和保险相关的行政成本估计每年约为2000亿美元，且成本持续上升 [2] - 当前医疗和财务处理规则复杂，支付模式快速演变，导致流程耗时、低效且容易出错 [2] - 行业普遍存在传真、索取更多信息和电话跟进等低效流程 [4] AI应用套件具体功能 - **事前授权**：AI代理可发现授权需求、检索文件要求、自动预填信息并数字提交请求，有望消除传真和电话跟进 [4] - **资格和覆盖范围确定**：帮助提供方准确确定资格信息，提供详细覆盖信息以实现价格透明，避免“意外账单” [4] - **医疗编码**：编码代理与文档代理并行工作，自主生成所有医疗代码，支付方可提供编码指南以减少错误 [4][5] - **理赔处理**：多个AI代理协同工作，支持准确收费捕获和合规理赔提交，支付方可将分组和计费规则左移至提供方工作流 [5] 预期效益与协作改进 - AI代理应用支付方特定规则，有助于提高提交准确性，显著减少文档处理时间，促进更快理赔处理 [3] - 支付方理赔处理可大幅简化并近乎实时完成，有助于减少理赔查询和拒赔，可能为整个行业节省数亿美元行政成本 [3] - 通过Oracle Health Data Intelligence，支付方可提供风险编码和质量差距洞察，集成到提供方工作流，帮助改善HEDIS和按绩效付费结果 [5] 技术集成与数据交换 - 计划产品将与Oracle Health Clinical Data Exchange集成，旨在用集中网络取代繁琐的手动医疗记录传输，减少行政时间和成本 [6] - 解决方案更新使支付方能直接从EHR检索就诊数据，验证资格，在提供方工作流中显示编码和质量差距，并利用事件驱动更新 [6]