人工智能医保领域？人工智能医保领域包括

在中国，为什么人工智能可以在医疗领域发展起来

人工智能技术与医疗事业的契合点在哪里？现阶段的人工智能是否能够对医疗事业带来重大影响？我们简单的来分析一下。

传统医疗行业与模式存在众多弊端

医疗作为一个特殊的行业存在，由于其自身体系的独特性与封闭性，难免会存在着这样或那样的问题，就像大家知道的那样，看病难、看病贵已经成为人们普遍抱怨的对象。人民的生活水平得到了逐步的提高，对医疗资源的需求也日益增强。由此一来，卫生服务需求与医疗卫生资源的矛盾日益突显。

医疗资源集中、小病也去大医院，无形之中就给医院带来了很大的负担。大医院的功能本应是收治危重病人和疑难病人，却收治了大量常见病、多发病患者，不仅造成看病难、看病贵，还浪费了大量的宝贵资源；“以药养医”的畸形发展更是给病患就诊带来了不必要的经济负担，小毛病动辄开药几百上千元早就是家常便饭，回扣的潜规则导致一些医生并不是为患者考虑最优的诊疗方案，而是最贵的方案；地域之间的公共医疗资源分配不均，比如三甲医院大部分都分布在省会城市，先进的医疗器械和优质的医护资源也都集中在这些医院中，这就自然导致了大量的患者涌入这些医院，就诊效果难以保证。从另一个角度来看，传统医疗手段对于疾病诊断方面存在一定的误差，在某些疑难病症上的诊断与治疗更是存在两眼一抹黑的情况。

人工智能技术在哪些环节拥有优势？

可见，医疗是个“历史遗留”问题，在我国是这样，在很多发展中国家乃至发达国家也拥有类似的问题。而对于人工智能技术来说，其在大数据领域与运算速度上的先天优势可能为医疗事业带来惊人的进步。在最简单的化验分析阶段，如今已经拥有人工智能设备在进行这一环节的操作，虽然样本采集诸如采血、采便、穿刺等还需要人工来进行，但后续环节已经完全可以由人工智能技术代劳，样本分类、离心、推片、染色、划片等步骤要比人类操作的效率高很多，即便是鉴定也可以通过将样本数据与大数据进行分析比对来进行判定。

统计机构IDC的预测数据显示，到2020年医疗数据量将达40万亿GB，数据生成和共享的速度将迅速增长，其中80％以上的数据为非结构化数据。IDC认为，未来人工智能技术将在医疗领域被广泛应用，尤其在辅助诊断、药物研究、医学影像、基因科学等细分的医疗场景。从目前来看，IBM的“沃森”应该是全球领先的医疗人工智能系统，它将人工智能的数据整合、分析与判断能力与人类医生的诊疗经验相结合，提供辅助医疗的处理逻辑。

新医疗技术更加依赖人工智能

中医“望闻问切”的时代早已远去，今天的医疗技术更加追求缜密、严谨、细致，这恰好是人工智能技术所擅长的。在疑难杂症方面，人工智能技术可以把全球病例汇集成一个庞大的数据库，只要几毫秒的时间就能调取并检索关键数据；而基于神经网络、计算机视觉、深度学习和语音识别等技术的人工智能系统还能对阿尔兹海默症、精神分裂症等疾病进行早期预警与诊断。

Winterlight的机器学习软件对阿兹海默症患者和健康人的演讲进行分析，从语料中找到语速、语调和语法的区别，找出规律。普通人用这个软件去测试，能够得知自己未来罹患阿兹海默症或其他认知障碍的风险有多高这项技术能够帮助人们提早预测抑郁、中风、失语、自闭症、多动症等认知障碍，进而进行预防或提早接受治疗；波士顿生物医疗公司的BERG人工智能系统对比分析从癌症患者和健康人身上采集的样本，试图在14万亿个数据节点中找到能够“对症下药”的那些关键节点，而如此海量的数据节点完全无法依靠人类医生来分析。由此可见，因为数据量庞大、病例罕见等原因导致很难由人类医生的完成的工作，正在被人工智能技术一点点发现并解决，虽然人工智能要形成完全的诊疗能力还需要很长时间，但其已经影响到了医疗行业的工作模式，让新药研发、病理诊断等工作变得更加高效；同样，未来的新医疗技术也更加依赖人工智能。

大数据系统为人群提供量身定做的医疗服务

相对于雇佣家庭医生的高价格，人工智能技术可以通过人们的工作环境、工作时间、作息规律、饮食偏好、病患病史等众多细节来量身定做一套适合每一个个体的医疗服务，还包括健身、保健等等。通过智能手环、智能心率带、智能内衣等周边设备获取人们的数据，并上传到云端服务器，再通过系统制定一套可供参考的医疗服务细则，类似的事情已经在欧美国家开始部分试点，想必距离全面铺开也只是时间问题。而对于基因测序这种前沿科学，业内人士普遍认为基因测序在未来一定能够实现全民普及，把基因和锻炼、饮食、传感器等加起来，基于大数据进行深度分析就可以进行有效的健康预测、健康管理。

“人工智能＋医疗”，不是噱头，而是未来

总的来说，人工智能在医疗领域的机遇主要有七大方向：

一是提供临床辅助诊断等医疗服务，应用于早期筛查、诊断、康复、手术风险等评估场景；

二是医疗机构的信息化，通过数据分析，帮助医疗机构提升运营效率；

三是进行医学影像识别，帮助医生更快更准地读取病人的影像所见；

四是助力医疗机构大数据可视化及数据价值提升；

五是在药品研发领域，解决药品研发周期长、成本高的问题；

六是健康管理服务，通过包括可穿戴设备在内的手段，监测用户个人健康数据，预测和管控疾病风险；

七是在基因测序领域，将深度学习用于分析基因数据，推进精准医疗。

所以，人工智能在医疗领域的发展前景广阔，一定能发展起来。

数字医保是什么

数字医保是一种依托于大数据、人工智能、物联网、区块链等数字技术的医保治理方式1。具体来说，电子医保是通过国家医保信息平台统一签发的，它是基于医保基础信息库为全体参保人员生成的医保身份识别电子介质2。参保人可以凭借电子医保在国家医保App、微信、支付宝等经过国家医保局认证的第三方渠道进行激活和使用2。此外，电子医保是根据《社会保险法》的规定而建立的，旨在保障公民在面临年老、疾病、工伤、失业、生育等情况时能够依法获得国家的物质帮助

智慧医保的优缺点

智慧医保是利用大数据、云计算、人工智能等技术手段，实现医疗保障信息化、智能化的医保管理模式。以下是智慧医保的优缺点：

优点：

提高医保服务效率：通过线上系统办理各类业务，减少人工操作环节，提高办事效率。

减轻参保人员负担：在线办理业务，减少了参保人员前往医保局现场办理的时间和成本。

数据分析与决策支持：运用大数据分析技术，针对医保数据进行深入挖掘，为政府部门制定医疗保障政策提供决策支持。

降低医保欺诈风险：通过数据监测和异常报警机制，有效防范和打击医保欺诈行为。

增强政策宣传力度：利用移动端App、公众号等多途径发布政策信息，帮助群众更好地了解医保政策。

缺点：

技术依赖：智慧医保依赖于网络、服务器等技术设施，设备故障可能导致服务中断。

信息安全隐患：涉及个人隐私和敏感数据，可能面临黑客攻击、泄露等信息安全风险。

技术更新换代成本：需要持续投入资金用于技术升级、维护和人员培训等方面。

数字鸿沟问题：部分老年人或对技术不熟悉的人群可能难以适应线上办理业务。

法律法规滞后：现有的法律法规体系可能无法完全适应智慧医保模式下的管理

关于优化医保领域便民服务的意见

优化医保领域便民服务，可以从以下几个方面进行改进：

1.提升线上服务水平：可通过开发医保网上服务平台、手机应用程序等方式，为民众提供方便快捷的医保信息查询、在线挂号、电子报销、直接结算等在线服务，降低人员密集的现场服务。

2.加强信息公开透明：加强对医保政策和说明的公开透明，使群众更容易了解自己享有的医保权益、医疗费用待遇、报销标准等相关信息。

3.提高医保系统效率：采取有效措施加强运行管理，建立健全医保定点机构与医疗服务机构的协同工作机制，优化服务流程和手续，提高报销速度和准确性。例如，医保部门和医疗机构之间可以通过数据共享提高工作效率，群众可在线上查看自身医保账户。

4.建立负责任的监管体系：完善医保领域内的监管机制，加强对医保经费的管理，防止医保经费的滥用和浪费。

5.引入智能技术：将智能科技引入医保领域，如人工智能、大数据等，以帮助医保数据分析、欺诈检测等，提高医保服务效率和准确性。

6.加强培训和宣传：加强医保政策宣传，提高受众的自我管理意识和医保知识水平，加强医保人员的培训，提高服务意识和能力，为群众提供更加专业、高效的服务。

7.积极探索新模式：积极探索新的医保服务模式，如移动医保服务、异地就医互认、医保支付方式等，以提高医保服务质量和覆盖面，满足群众不断增长的需求。

总的来说，优化医保领域便民服务需要政府、医疗机构、医保部门、技术企业等多方联合合作，加强投入和创新，以提高公众的医保服务体验和获得感。