生成式AI如何改变医疗保健业？

“颠覆”一词通常与技术替代联系在一起，它提供了完成特定任务的更好方法。但它更深刻的含义在于生态系统的转型，即重新连接和重设旧有孤岛的边界。这一区别对于应对生成式AI的影响至关重要。

比如Napster，这个网络文件共享系统颠覆了音乐产业。在它之前，音乐公司为如何参与音乐数字化争论了多年。后来，Napster的出现让它们失去了决定权——它打破了这一僵局。起初，音乐产业的领导者们对猖獗的知识产权盗窃敲响了警钟。但最终，音乐即数据（music-as-data）带来了新的利润黄金时代，因为Spotify和Apple Music等新的参与者将单首歌曲重新整合为个性化的音乐流。这种模式从专辑销售转变为可预测的按月订阅。如今，更多的人在更多的地方听到了更多的音乐，音乐公司也获得了前所未有的利润。生态系统转型释放价值。

当下，人们对ChatGPT等生成式AI语言模型的影响和意义争论不休，这与Napster引发的拐点有很多共同之处：突破性技术的采用速度之快令人惊叹，对他人数据（OPD）的占用，以及对末日和过时的预测。虽然OpenAI和ChatGPT也像 Napster一样，可能会被后来的组织和平台所取代，但它们所催生的AI革命是不会逆转的。（Napster能够盗用和传播他人的音乐是其价值的核心所在，而ChatGPT盗用他人的数据来训练其大语言模型，目前已引发了大量诉讼。可以预见，知识产权问题将成为AI未来的一个大问题。不过，我们在此关注的重点并不是原始训练数据，而是这些学习模型将应用的新的专有数据。）

大语言模型和其他新的AI方法的出现将如何重塑你的行业，领导者应该如何做好准备？我们的讨论重点是AI对美国医疗保健行业的影响，但我们的广泛观点适用于每一个与数字革命新阶段搏斗的复杂生态系统。作为一名技术高管和前医疗系统CEO（本文作者温斯坦），以及一名战略研究员和顾问（本文作者阿德纳），我们提出这些观点是希望领导者能构思出新的战略制定和互动方式。

三个试金石将帮助领导者调整战略，为转型做好准备：第一，区分AI在推动技术替代方面的作用和在生态系统转型方面的作用。第二，为新组织的挑战做好准备，这是生态系统转型实现其价值所必需的。第三，制定战略，利用组织内外新组合产生的新不对称。

ChatGPT打破了技术应用纪录，在两个月内获得了1亿用户。大多数讨论都集中在它将改善哪些工作、取代哪些工作的问题上。换句话说：技术替代以及如何应对。但是，改变游戏规则并带来最大变革机遇的是它对生态系统层面的破坏。通过对以前互不关联的孤岛上的数据进行组合和分析，生成式AI为提高整个医疗服务的效率和有效性创造了机会。请看三个例子：

计费和报销——在美国，行政支出占医疗支出的15%-30%，其中约一半用于医院管理账单和保险相关支出。即使是这样的估计也是不公平的，因为它们忽略了由病人及其家属承担的非美元间接成本——为争取保险范围和澄清账单所花费的时间。让AI打破保险公司、医院和消费者之间的隔阂，将实现理赔管理、事先授权，甚至付款计划和收款的自动化，有助于消除系统效率的巨大阻力。

资源管理——设备、药品、病房、床位和工作人员长期处于供过于求的状态（为应对紧急情况而储备的缓冲物资），而突然出现的短缺（当紧急情况比预期严重时）又使医疗系统备受困扰。病人流量管理不善造成不必要的长时间住院，并延误了急救病人的入院时间。缺乏与延续性护理和康复设施的协调，会增加在最昂贵的护理场所花费的时间，并使患者面临更高的住院并发症风险。AI将实现医院、系统、合作伙伴和供应商之间的跨平台协调，以创造更高的复原力和更好的患者安置，降低风险，缩短康复时间，同时提高疗效和降低成本。

重新定义医疗服务质量——本可避免的手术却带来了积极的结果？不必要的检查得出准确的结果？这些矛盾凸显了对质量和绩效衡量标准的需求，这些标准应更全面地考虑患者治疗过程。通过将医学科学的最新进展和真实世界的证据纳入治疗建议和衡量标准，AI可以改善患者的治疗效果并提高标准，从而减轻患者和医疗系统的负担。

在制定AI未来愿景时，请考虑内嵌式（inside-the-box）替代与跨孤岛（cross-silo）转型之间的平衡。这种平衡如何体现在你的投资重点中：比如资本支出、运营支出和能力发展？

在现行体制下取得成功的参与者无法找到新的平衡点，从而阻碍了变革。一张损益表上的高成本在另一张损益表上显示为高收入。这些收入报表，无论是字面意义上的还是具象意义上的，都是由组织边界、常规和记录决定的。上述AI在计费、资源管理和质量方面的变革都取决于以新颖的方式共享数据。然而，这种新颖性也带来了一系列新的组织挑战。

改变数据访问权限——从历史上看，指导组织内报告结构的决策层次结构与平行的信息层次结构是相匹配的——跨孤岛的不完整视图可能会导致次优决策，但却允许清晰的决策路径和更高效的执行。组织内部如此（例如，护士无法访问人力资源记录），组织之间也是如此（例如，医院无法访问保险公司的财务记录）。但是，变革性AI所承诺的好处有赖于跨越这些孤岛。这意味着，除了对隐私和安全的担忧之外，真正的转型还需要组织重新思考权力的信息基础。一旦在数据池中发布，AI就会消除组织的信息审查员。这是一个巨大的生态系统转型，将重点从确保内容的准确性（“数据是否正确”）转移到控制问题的广度（“允许谁问什么”）。从审查数据到审查问题的转变意味着行政和管理的基本原则发生了根本性的变化。

新信息需要新标准——新数据组合的新能见度引发了对相关和适当衡量标准的讨论，而这反过来又影响到目标和激励措施。成功的定义是什么，由谁来定义，这些核心问题都成为了焦点。在一个数据可以跨越孤岛查看的世界里，考虑外科医生的工作效率。你会衡量他们一个月内管理的手术数量吗？他们创造的收入？你给他们分配的权重是多少？在一个合并数据池和开放式查询的世界里，任何有权限的人都可以创建自己的新衡量标准，而系统需要找到一种新的平衡方式。

透明度带来新的责任——跨数据孤岛的可视性带来的必然结果是，人们期望做出更全面的决策，考虑到更广泛的情况。从历史上看，医生推荐“最佳”治疗方案的依据是优化医疗结果。但是，在AI的帮助下，病人在就诊之外的更广泛的情况——他们的保险范围、工作情况、家庭生活情况——“最佳”的概念可能会发生巨大的变化。如何将经济和社会视角纳入医疗建议，并以道德和法律上站得住脚的方式做到这一点，将成为医疗服务提供者和保险公司的一项重要新要求。

随着AI提高了孤岛之间的可视性，你需要重新审视组织结构图和治理的哪些部分。你必须未雨绸缪，确保让更多人获得更多信息的好处不会被新冲突源的意外坏处所淹没。对于生态系统中的每个组织来说，这都将导致规则和角色的重新定义。对于成功的组织而言，这将是经过深思熟虑的，而不是事后才想到的。

生态系统转型重新划定了边界。这意味着可能需要重新思考规模和范围带来的历史优势，并不一定意味着现有企业会倒下，新一代企业会胜出。相反，这意味着获胜的途径将发生变化。

当规模可以汇总时，大小就不那么重要了——传统上，规模和实现规模经济的能力是相互关联的。利用共享技术平台和以数字化方式聚合各行为体活动的潜力，使这种耦合关系有所松动。AI世界将聚合的承诺提升到了一个新的水平，允许信息库将谈判从价格基础转移到交付效果基础。这为分散化和更公平地分配医疗服务创造了潜力，提高了小型医疗机构的生存能力，这可能是当前革命的一个令人惊讶的结果。

新联系推动新协同——生态系统的转变与价值主张的扩大相吻合。这反过来又重置了范围逻辑。通过解锁以前无法访问的内部数据，AI可以在组织内部和组织之间创造新的协同效应，改变哪些活动共同开展更有意义或更无意义的理由。在过去的 20 年里，许多医疗系统都推出了自己的保险计划，但结果好坏参半，因为组织的支付和交付方面通常都是各自为政。AI不仅整合了这些方面的数据视图，还改变了对组织和患者的主动管理，从而提供了释放价值的机会。将患者作为一个人——健康、就业、生活状况、社会需求——进行真正全面的审视，为重新定义护理和服务提供了机会，方法是重新审视整个系统的活动组织，利用对这些健康社会决定因素的洞察力，提供有针对性的预防和缓解措施，从而在服务提供方面减少治疗需求和成本，同时在支付方面从节省费用中获益，最终体现以价值为基础的盈利性护理的承诺。

那些最早释放其内部协同作用的组织将拥有一个有利的起点，来建立合作伙伴联盟，以追求这种新的护理模式——催化一个由关键参与者组成的“最低限度可行生态系统”——这将使其组织在追求生态系统领导地位的过程中获得特权，并对他们的努力给予奖励。

虽然围绕AI的障碍和不确定性肯定依然存在——技术、监管、道德等等——但只有经过深思熟虑、能够推动协调变革的领导者的努力，并在其他领导者的支持下，他们自己的组织必须加入到这一努力中，这些障碍和不确定性才能得到解决。对于细心的行动者来说，边界的变化创造了机会，他们可以自己领导变革，或者为其他试图以互利方式推动变革的潜在领导者提供支持。要想更好地掌控生态系统的命运，就必须同时从个人和联盟的角度来看待问题。

在向新生态系统过渡的过程中，我的组织究竟准备好并愿意扮演什么角色？长达十年之久的关于是否参与AI革命的争论已经结束。但如何参与才是当今的关键问题：联盟领导者与有利的追随者是一个关键的角色选择，每种角色都有自己的机遇和要求。

Napster催化了音乐生态系统的变革。但它只是开了个头，并没有起到最后的作用。如果没有它的推动，很难想象一个安于自身结构和利润的音乐产业会接受如此大胆的尝试，比如基于订阅和广告的流媒体。但这个世界已经到来，我们也因此变得更加美好。

ChatGPT同样只是开场白。显而易见，那些忽视新一代生成式AI的人将会自取灭亡。不那么明显的是，那些仅仅将其视为技术颠覆的人有可能忽视其更大的影响。影响将由你的生态系统战略和技术本身共同决定。

鉴于医疗保健这一极其重要领域的紧迫性和机遇，我们将讨论的重点放在了这一领域，但这里也为企业、非营利组织以及众多经济部门的监管者提供了更广泛的信息。在打破僵局方面发挥积极作用，而不是任由他人以自己的方式打破限制，是驾驭不断变化的格局的关键。如果引导得当，AI确实可以成为一股兴起的浪潮，让许多船只扬帆起航。就像潮水一样，它已经来临。

罗恩·阿德纳（Ron Adner）詹姆斯·温斯坦（James N. Weinstein）| 文  

罗恩·阿德纳是达特茅斯学院塔克商学院工商管理学教授以及战略与创业学教授。詹姆斯·温斯坦是微软医疗集团的副总裁，领导全球的健康获取和公平工作。他曾任达特茅斯健康公司CEO兼总裁、达特茅斯研究所所长、脊柱外科医生、临床试验专家和美国国家医学科学院院士。他开创了以价值为基础的人口健康模式、患者报告结果测量、健康公平解决方案和远程健康创新。

张雨箫 | 译校   李全伟 | 编辑

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