人工智慧（AI）在醫療保健領域的應用日益廣泛，但同時也引發了支付者（保險公司）和供應者（醫療機構）之間的緊張關係。支付者利用 AI 來審查醫療索賠、預測醫療成本，而供應者則利用 AI 來輔助診斷、優化治療方案。然而，雙方對 AI 的使用方式和目的存在差異，導致了數據共享、算法透明度以及最終決策權等方面的衝突。Optum Real 的出現，是否能成為打破僵局的關鍵？

AI 在醫療保健領域的應用現狀與挑戰

支付者：成本控制與風險管理

支付者利用 AI 的主要目標是控制醫療成本和管理風險。他們使用 AI 來：

索賠審查自動化：

AI 可以自動審查醫療索賠，檢測欺詐、錯誤和不合規行為，從而減少不必要的支出。例如，一些保險公司使用 AI 來識別異常的編碼模式或不常見的治療組合。

風險預測：

AI 可以分析大量的患者數據，預測哪些患者可能需要高成本的醫療服務，從而幫助支付者提前干預，降低醫療成本。

精準定價：

AI 可以根據患者的風險狀況和預期醫療需求，更精準地制定保險費率。

然而，支付者使用 AI 也面臨一些挑戰：

算法不透明：

支付者通常不願意公開其 AI 算法的細節，這使得供應者難以理解索賠被拒絕的原因，也難以評估算法的公平性和準確性。

數據質量問題：

AI 算法的準確性高度依賴於數據的質量。如果數據存在偏差或不完整，AI 的預測結果可能會出現錯誤，導致不公平的決策。

道德倫理問題：

AI 在醫療決策中的應用引發了道德倫理方面的擔憂。例如，AI 是否會歧視某些患者群體？AI 的決策是否應該完全取代醫生的判斷？

供應者：提升診療效率與改善患者體驗

供應者利用 AI 的主要目標是提升診療效率和改善患者體驗。他們使用 AI 來：

輔助診斷：

AI 可以分析醫學影像、病理報告和基因組數據，幫助醫生更準確地診斷疾病。例如，AI 可以檢測 X 光片中的微小腫瘤，或者預測患者對特定藥物的反應。

個性化治療：

AI 可以根據患者的個體差異，制定個性化的治療方案。例如，AI 可以根據患者的基因組信息，選擇最有效的化療藥物。

優化工作流程：

AI 可以自動化一些重複性的工作，例如預約排程、病歷整理和藥物配發，從而釋放醫生的時間，讓他們能夠更專注於患者護理。

然而，供應者使用 AI 也面臨一些挑戰：

數據孤島：

醫療機構通常擁有大量的患者數據，但這些數據分散在不同的系統中，難以整合和分析。

技術門檻：

開發和部署 AI 應用需要專業的技術知識和資源，許多醫療機構缺乏這方面的能力。

信任問題：

醫生和患者可能對 AI 的準確性和可靠性存在疑慮，不願意完全信任 AI 的決策。

Optum Real 的潛在作用

Optum Real 是一個由 Optum 公司開發的醫療保健數據平台，旨在連接支付者、供應者和患者，實現數據共享和協作。Optum Real 的目標是建立一個統一的數據生態系統，讓各方能夠更有效地利用 AI 來改善醫療保健服務。

Optum Real 有可能通過以下方式來緩解支付者和供應者之間的 AI 衝突：

數據共享：

Optum Real 提供了一個安全可靠的平台，讓支付者和供應者能夠共享患者數據，從而提高 AI 算法的準確性和公平性。

算法透明度：

Optum Real 鼓勵支付者公開其 AI 算法的細節，讓供應者能夠理解索賠被拒絕的原因，並評估算法的公平性和準確性。

協作決策：

Optum Real 促進支付者和供應者之間的協作，共同制定醫療決策，從而減少不必要的衝突。

然而，Optum Real 也面臨一些挑戰：

數據隱私：

數據共享可能會引發數據隱私方面的擔憂。Optum Real 需要採取嚴格的安全措施，保護患者的個人信息。

競爭問題：

Optum Real 由 Optum 公司開發，而 Optum 公司同時也是一家大型的醫療保健服務提供商。這可能會引發競爭問題，其他醫療機構可能不願意與 Optum Real 共享數據。

互操作性：

Optum Real 需要與不同的醫療系統進行集成，這可能會面臨互操作性方面的挑戰。

結論與研判

Optum Real 的出現為解決支付者和供應者之間的 AI 衝突提供了一個潛在的解決方案。通過數據共享、算法透明度和協作決策，Optum Real 有可能建立一個更公平、更高效的醫療保健生態系統。

然而，Optum Real 的成功取決於多個因素，包括數據隱私保護、競爭問題解決以及互操作性實現。此外，Optum Real 還需要獲得支付者、供應者和患者的信任，才能真正發揮其作用。

總體而言，Optum Real 是一個值得關注的項目，它有可能改變醫療保健領域的 AI 應用格局。但要真正終結支付者與供應者之間的人工智慧戰爭，還需要各方的共同努力和持續改進。Optum Real 僅僅是個起點，未來還需要更多類似的平台和機制，才能實現醫療保健領域 AI 的真正價值。

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原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: October 29, 2025