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医疗支付改革走向深水区，镁信健康探索AI「破壁实验」

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医疗支付改革走向深水区，镁信健康探索AI「破壁实验」

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医疗支付改革走向深水区，镁信健康探索AI「破壁实验」

随着大模型技术的兴起 ， AI医疗实践迈入了PK“场景与生态”能力的下半场 。

近日 ， 世界人工智能大会（WAIC）在上海举行 ， AI圈顶流汇聚于此 。 一个愈发清晰的趋势已然浮现：AI的的主战场 ， 正从大模型参数竞赛 ， 转向深入产业一线、寻求价值落地 ， 解决真实问题 。
【医疗支付改革走向深水区，镁信健康探索AI「破壁实验」】“AI+医疗健康” ， 是此次WAIC的核心板块之一 。 如今行业讨论的焦点已不再是模型跑分的高低 ， 而是AI如何切实地赋能诊疗、支付、新药研发等真实场景 ， 并完成商业化闭环 。
医疗体系中 ， 长期存在一个被称为“医疗不可能三角”的结构性困境：高质量服务、广覆盖人群与低成本共计 ， 三者难以兼得 。 然而 ， 随着AI和大数据能力的加速成熟 ， 产业平台的场景理解力不断增强 ， 打破三角桎梏、推动医疗支付、动态优化医疗资源的重构 ， 为大众提供更高质量的普惠医疗 ， 未来有望成为可能 。
值得注意的是 ， 在这场产业变革中 ， 兼具技术整合能力与场景理解力的产业平台公司正在崭露头角 。 以医疗支付环节为例 ， 总部位于上海的科技平台医药多元支付平台型公司镁信健康正尝试将AI作为重构医疗支付生态的“底层操作系统” ， 从理赔等硬核场景切入 ， 部署AI Agent集群 ， 逐渐实现“医-药-险”三方价值链的重构 。
“今年WAIC将AI+医疗健康推向舞台中心 ， 意味着大模型技术到了产业落地阶段 。 对企业来说 ， AI能否助力效率提升、成本优化、生态共赢 ， 显得至关重要 。 只有当技术扎根于场景、服务于人 ， 才可能真正兑现‘智能时代同球共济’的愿景 。 ”镁信健康副总裁、战略创新部负责人瞿育绮在WAIC现场表示 。
当前 ， 在基本医保与商保加速融合的背景下 ， 行业正密切关注如何通过AI破解医疗支付体系的结构性矛盾？镁信健康打造的“AI+医疗支付”智能新基建 ， 又将怎样完成从数据融合、模型迭代到场景验证的闭环飞轮？
01. 当AI从“炫技”走向“基建”数字化、智能化 ， 是医疗赛道技术演进的趋势之一 。 过去十年间 ， AI+医疗健康的探索也一直在进化 ， 从单点突破走向系统整合 。 AI医学影像、辅助诊断阶段 ， 企业积极刷新自家算法在国际权威竞赛上的评分 ， 在识别肺结节、冠心病等单点任务上 ， 与人类医生“卷”速度与精度 。
很快 ， 行业便意识到仅有算法能力 ， 很难形成商业闭环 。 竞争随即进入到争夺数据与合规的阶段 ， 企业关注的焦点从“跑分” ， 转向了谁能与更多三甲医院合作 ， 获取高质量、精标注的数据 ， 以及谁能率先拿到国家药监局颁发的医疗器械注册证 。 这是AI产品入院和商业化必不可少的“资格证” 。
然而在医保控费、医疗支付进入深水区的时代 ， 停留在辅助诊断阶段的AI工具 ， 即便拥有了入场券 ， 仍难以融入诊疗流程 ， 更无法系统解决医疗体系的效率与成本难题 。 于是 ， 随着大模型技术的兴起 ， AI医疗实践迈入了PK“场景与生态”能力的下半场 。 竞争焦点 ， 不再是单一工具的优劣 ， 而是谁能将AI贯穿患者就医的全流程 ， 从诊前、诊中到诊后 ， 直至最终的支付 。
支付 ， 是验证医疗AI商业模式、形成价值闭环的关键 。 因此 ， 将AI能力沉淀为稳定、公平、可规模化调用的“基础设施” ， 去赋能这一这个核心场景 ， 成为不不容忽视的必然选择 。
02. AI革命 进军医疗支付多年来 ， 在医疗支付的链条上 ， 患者、药企和保险公司三方 ， 各自面临着难解的挑战 。 对患者而言 ， 药费高昂、理赔繁琐 ， 让不少家庭“因病致贫、因病返贫”；药企端 ， 经历了漫长的研发周期后 ， 还面临新药准入和商业化难的困境；保险公司 ， 则在营销理赔成本高、风控精细化不足等泥潭中挣扎 。
医药、保险行业的认知壁垒极高 ， 面临信息不对称的问题 ， 再叠加数据孤岛 ， 保司和单个药企之间往往难以高效互动 。 因此 ， 市场需要能够串联起各方的多元支付平台 ， 既具备药品供应链管理能力 ， 又能为患者设计多元支付方案、支持保司产品销售创新 ， 来打通“医药险”产业断点 。
在这样的行业呼唤中 ， 一批具备跨领域整合能力的平台型企业开始崭露头角 ， 它们试图以技术为纽带、以生态为支撑 ， 填补 “医药险” 协同的空白 。 镁信健康便是其中的探索者与实践者 。
自2017年成立以来 ， 镁信健康便锚定这一方向 ， 如今规模效应初显 。 据其6月30日发布的招股书显示 ， 截至去年底 ， 平台已累计服务超过160万名患者 ， 相关总医疗支付额（GPV）达到397亿元；合作保司超过90家 ， 服务支持的保单数量约3.93亿份；合作药企超过140家 ， 其中包括全球前20大药企中的90% 。
在收入规模扩大的同时 ， 镁信健康的营销开支等却显著降低 ， 这其中离不开其AI智能中枢的建设 。 在镁信内部 ， 这套名为“mind42.ai”的AI中枢平台 ， 被定义为协同医-药-险生态的底层操作系统 。
“从2024年开始 ， 镁信健康尝试全面打通医药健康产业价值链 ， 包括保险端从产品设计、风控、销售到运营理赔的全流程 ， 患者服务端的健康管理、数据价值应用等 。 ”瞿育绮介绍道 ， “目前 ， 在理赔、客服等关键节点 ， 我们已经找到了智能体的应用场景 。 虽然现在还比较初级 ， 但未来随着更多智能体的完善 ， 我们希望通过智能中枢平台mind42.ai ， 进行统一任务调度 ， 打通长价值链的各个节点 。 ”
医疗支付的决策链条复杂 ， 需要融合多领域知识体系 。 据招股书显示 ， 该AI智能中枢基于先进开源模型自主开发的底座 ， 已累计拥有3.85亿条详细理赔数据资产；集成了临床医学路径、保险条款、药品适应症等垂直领域知识 ， 构建起医疗支付知识图谱 。 “既懂医药又懂保险” ， 让AI推动核心流程自动化、提高决策效率成为可能 。

在处理和调度数据的过程中 ， 平台开展的理赔、购药、健康管理等服务 ， 又将继续产生结构化数据 ， 实时反馈给AI模型进行训练和优化 ， 以形成“数据飞轮” ， 让mind42.ai模型更加智能 ， 逐渐形成短期难以复制的壁垒 。
“当前 ， 数据正在成为‘活水’ ， 更具动态价值 。 在医疗支付场景 ， 保险公司理赔都是事后理赔 ， 但我们现在尝试借助AI和大数据 ， 让它往‘事前预防、过程干预’走 。 比如针对慢病人群 ， 我们可以提前识别风险 ， 主动做健康管理干预 ， 未来甚至做到动态保险定价 。 ”瞿育绮分享道 。
03. AI智能体“抱团作战”医疗支付本质是金融问题 ， 场景决策的容错率极低：多付 ， 会增加保司和平台的成本；少付 ， 将导致患者利益受损 。 这种特殊性 ， 决定了其对决策精准度的要求远高于普通领域 。
既往健康险的赔付高度依赖多领域的专业协作：既需要拥有专业医学背景的工作人员对患者病历、诊疗报告、基因检测报告等进行细致审核 ， 判断就医路径的合理性 ， 特别是一些适应症很新且狭窄的创新药 ， 需要极强的医学专业判断；同时还需要保险专家解读和匹配保险复杂专业的保险条款、风控与合规专家把控风险 。 这种多角色协同的模式 ， 虽能保障精准度 ， 却也带来了流程繁琐、效率偏低的行业痛点 。
这就对AI的决策能力提出严苛要求 ， 它得“像医学专家一样理解诊疗逻辑 ， 又要像保险精算师一样计算分摊规则 ， 还需像侦探一样能识别欺诈” 。显然 ， 传统人工或单一通用型 AI 难以胜任这样的复杂任务 —— 这也让 AI Agent 集群的价值得以凸显：通过多个智能体 “抱团作战” ， 能高效协同完成单一个体难以承载的综合任务 。
在这一思路下 ， 当前镁信健康的AI Agent集群 ， 正打造覆盖“前端交互、中台决策、后端履约”的协同网络 。 mind42.ai则是智能体矩阵的“总指挥官” ， 会根据场景需求自动调用对应智能体 ， 实现高效协同 。
在前端 ， C端用户通过“Xiaofu智能助手”进行交互 ， 处理保险条款查询、药品查找等客服内容；在理赔与支付层 ， 以“ClaimMaster理赔大师”为核心 ， 用户一键上传资料 ， 智能体便能自动完成文档分类、关键信息结构化提取 ， 并计算赔付金额 。

镁信健康 Xiaofu智能助手
镁信健康选择“理赔”作为AI Agent的首发落地场景 ， 绝非偶然 。 这一场景不仅因流程繁琐、耗时过长成为用户体验的核心痛点 ， 更因数据完整度高、操作环节可重复性强 ， 与智能体的技术能力形成了高度适配 。
“当一位患者提交了理赔材料 ， 传统的方式是理赔人员要一张张查看审核 ， 最多的理赔材料能有上千页 ， 普通的案子大概也有几十页材料 。 ”瞿育绮解释道 ， ”但现在应用理赔智能体后 ， 用OCR识别加上多模态补偿等一系列技术 ， 整体理赔时长从原来约定的一天左右 ， 最快可以提升到10分钟内 。 ”
据介绍 ， 目前在镁信平台 ， AI赋能的医疗审核覆盖率达到60% ， 显著解决了健康险药品理赔环节材料处理低效、病程分析粗放、条款解析滞后等难题 。 提升患者体验、减轻家庭垫资压力的同时 ， 也节省了镁信的运营费用 。
未来 ， 随着AI Agent集群的任务处理更加成熟 ， 镁信用户与多个AI智能体互动的场景可能是这样：当一位用户进入平台 ， 询问适合自己的健康险产品 ， Xiaofu会根据他的身体情况（健康体或带病体） ， 推荐相应的保险或多元支付产品 。 用户购置保险后 ， 需要理赔时 ， 系统会调取ClaimMaster为他处理药品赔付等需求 。 同时 ， 后端的药品配送管理系统（包括商保智慧云药房的智能机器人） ， 可完成药品的拆盒分拣、配送 。
基于其AI中台能力和在智能体方面的探索 ， 镁信健康正尝试将能力延伸至更多场景 ， 如为慢病患者提供健康管理服务 ， 帮助药企进行患者管理等 。 与客户深度融合、提供更多增值服务 ， 既是现有能力的自然拓展 ， 也为开拓更多价值增长点奠定了基础 。
04. 医疗AI的边界与未来近期 ， 招商银行研究院指出：AI医疗支付正从“流程自动化”向“风控智能化”与“精算驱动化”演进 。 这不仅是效率的提升 ， 更是对健康险行业“风险定价管理”逻辑的重塑 。
这一判断与镁信健康的行业观察不谋而合 ， 其更敏锐地捕捉到技术平台角色的深层转变 。 瞿育绮表示：“医疗支付正从人工主导到智能驱动升级 ， 支付平台有望变成‘制度参与者’ ， 参与制定新的行业标准 ， 比如支付流程、理赔规范 ， 甚至药品准入方式等 。 未来 ， 希望借助科技 ， 推动医疗资源分配从静态错配转向动态优化 。 ”
的确 ， 更为个性精准的AI医疗支付与健康管理 ， 高度依赖“全链路数据”的打通 ， 目前患者诊疗、用药、医保及日常健康数据等分散在不同领域的主体中 。 不过 ， 国家医保局正尝试打通数据壁垒 ， 探索向部分合规企业开放医保数据的可能性 ， 推动数据互联 。 这也为镁信健康等多元化支付平台提供了新的时代机遇 。
不过 ， AI深度参与保险定价与理赔决策的同时 ， 也引发了业界对于数据黑箱、算法歧视等问题的担忧 。 对于用户而言 ， 这些风险具体而切身：如果不透明的AI核保模型基于难以解释的关联性 ， 判定某一慢病患者为高风险人群而拒绝承保 ， 那其便可能失去获得保障的机会 。
对此 ， 在系统规划之初 ， 镁信健康就对AI的严谨性、公平度进行了设计 。
首先 ， 保证训练数据的海量、多样与高质量 ， 专门处理可能产生偏见的数据 ， 以消解其潜在影响 。 第二 ， 坚持关键节点的人工复核与介入 ， 以消除AI幻觉带来的影响 。 第三 ， 保持决策链条的透明度及可追溯性 。
“在后台 ， 我们的复核人员可以看到模型如何一步步做出决策 ， 比如一位患者患有何种疾病、处于哪个阶段、为何推荐此种药物、是否排除了不合理用药的可能性等 ， 以此审核用药合理性 。 此外 ， 我们拥有严格的质检（QC）团队 ， 每月会对AI处理的案例进行细致的抽样审核 ， 以确保整个系统的可靠性 。 ”
在瞿育绮看来 ， AI可以提升效率 ， 但医疗服务始终需要人的温度 ， 像销售环节的人情关怀 ， 理赔环节需要人类专家的经验来处理复杂问题、界定边界等 ， 这些都是技术无法替代的 。
伴随着医疗数据共享的推进 ， 未来AI Agent在医疗支付领域还可能有更丰富的畅想空间 ， 包括跨机构的“一站式”智能结算；为带病体设计个性化保险和支付方案等 。
医疗支付的本质 ， 不应是横亘在患者与健康之间的层层关卡 ， 而该是守护生命尊严的安全垫 。 对这场AI支付革命的评判 ， 不只是理赔时长缩短了多少 ， 更在于它为病痛中挣扎的家庭缓解了焦虑、带去了安心 。 当AI技术回归服务本质 ， 才有可能让“普惠医疗”和“价值医疗”更触手可及 。

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