在医疗健康领域，随着人工智能技术的飞速发展，AI 辅助诊断与治疗方案优化正逐步成为现实。近期，医联 MedGPT 会员版系统的测试报告，深入对比了病例原始记录与测试分析记录，探讨 MedGPT 在未来医疗控费的应用场景，展示了 MedGPT 在治疗和用药方案方面的显著成效，包括其在诊断正确率方面的提高，以及 MedGPT 推荐的治疗和用药方案带来的控费能力全面提升，为医保控费、商保控费以及降低个人医疗费用的可能带来了新的曙光。
当前，国家医保局推行的 DRG/DIP 付费 2.0 版分组方案落地实施，改革目标旨在引导医疗机构向低成本、高效率、高质量的「价值医疗」转变。商业医疗险公司可以通过与医疗机构的合作，共同推动医疗资源的优化配置和医疗服务质量的提升。而 MedGPT 在医保控费背景下为医生提供了多方面的价值，包括提升诊疗效率与准确性、优化医疗资源配置、促进医患沟通以及推动医疗技术创新等。这些功能也将有助于国家医保和商业保险公司更好的控制医疗服务成本，促进实现医疗、患者、国家医保、商业保险多方共赢的局面。
MedGPT 帮助患者节省八成诊疗费
本次测试共收集了 102 个线下医院的真实病例，涉及 84 个不同疾病，其中 17 个疾病拥有 2-3 个不同的病例，确保了测试数据的多样性和代表性。测试人员记录修改后的诊断和治疗和用药方案的价格，计算治疗和用药方案贵了还是省了。
在具体病例中，MedGPT 都能提供精准的诊断和合理的治疗方案供参考选择。例如，在某个病例中，MedGPT 可能会根据患者的具体症状（如尿频、尿痛、下腹疼痛等）和检查结果（如尿液分析）来制定治疗方案，推荐使用适当的抗生素和合理的治疗费用，从而达到治疗效果并降低患者的经济负担。
同样，在扁桃体炎等病例中，MedGPT 也能根据患者的具体情况和检查结果来制定个性化的诊疗方案。这些方案不仅考虑了疾病的诊断和治疗，还兼顾了患者的经济承受能力和药物的副作用等因素，为患者提供了更加全面和贴心的医疗服务。
测试结果显示，MedGPT 在诊断方面的表现令人瞩目。按疾病计算，正确率高达 81%，显示出 MedGPT 在疾病识别上的强大能力。
使用 MedGPT 推荐的药物方案，其节约效果尤为显著。在数百个病例中，有 80% 以上的病例使用 MedGPT 推荐的用药方案，其价格较线下实际费用节省了近 80%，平均节约比例为 79%，显示出 MedGPT 在优化治疗方案、降低患者经济负担方面的巨大潜力。
此外，治疗某疾病的线下总价格为 17471 元，而使用 MedGPT 推荐的用药方案的总价格 2821 元，使用 MedGPT 帮助患者省了 14650 元，总价格仅占线下总价格的 16%，这一数据直观地反映了 MedGPT 在医保控费或个人医疗费用节省方面的积极作用。
目前，MedGPT 对于节省费用的价值和功能仍需要测试，不过其展现出来的控费价值已经足够惊艳，这正好也与当下国家医保基金推行 DRG/DIP 支付的目标不谋而合，与商业保险公司控制赔付率的目标异曲同工。
MedGPT 帮助商保降低赔付率
通常商业保险公司的医疗险是在居民医保报销后，再以一定比例来报销的。具体报销比例和范围会根据医疗险的保险条款和合同约定而有所不同。一般来说，医疗险会覆盖一些居民医保不报销或者报销比例较低的项目，比如一些高端的医疗检查、药品费用、住院费用等。
以上述测试为例，治疗某疾病的线下总价格为 17471 元。假设一位患者购买了某家保险公司的门诊险，报销比例为 80%。基本医保能够报销 60%（各地医保报销比例不同），在没有起付线的情况下，基本医保支付 10483 元，个人自付 6988 元，经商业保险公司门诊险报销 5591 元后，个人需要自付 1397 元。
而依据 MedGPT 推荐的治疗和用药方案，为患者平均节约 79% 费用的能力后，总费用为 2821 元。基本医保只需要支付 1692 元，商业保险公司只需要支付 903 元，个人仅自付 226 元。
经 MedGPT 推荐的治疗和用药方案，基本医保节省 8791 元，商业保险公司节省 4688 元，个人节省 1171 元。
一般来说，门诊险的价格在几百元到上千元不等。假设患者购买的门诊险价格为 1200 元，如果没有 MedGPT 的助力，在不算获客成本的情况下，该商业保险公司至少亏损 4391 元。而在 MedGPT 的助力下，该保险公司在这个客户的业务上成功实现扭亏为盈。
未来，MedGPT 可实现的功能不止于此。
由于深入到各个疾病的医疗场景，MedGPT 可以分析海量的医疗记录、诊断报告和患者病史，帮助保险公司更准确地评估每个投保人的健康风险。通过深度学习和自然语言处理技术，MedGPT 能够识别出潜在的健康问题和风险因素，从而帮助保险公司制定更合理的保费和保险条款。
MedGPT 可以自动化处理理赔申请中的常规任务，如文档审核和初步评估，提高理赔处理的效率和准确性。快速的理赔处理不仅可以提升客户满意度，还能减少因延误或错误处理而导致的赔付成本。
通过与投保人互动，MedGPT 可以提供个性化的健康建议和指导，帮助投保人预防疾病、管理慢性病，从而降低未来的健康风险。这不仅有助于降低赔付率，还能提升保险公司的品牌形象和客户忠诚度。
基于生成式 AI 的信息获取能力和推理能力，MedGPT 可以对历史赔付数据进行深度分析，发现赔付趋势和模式，为保险公司提供数据支持，以制定更有效的风险管理策略。基于数据分析的预测模型可以帮助保险公司预测未来的赔付情况，从而提前做好准备，降低赔付压力。
MedGPT 助力医患保多方共赢
由于商业保险公司是基于基本医保支付外的自付部分进行赔付，DRG/DIP 支付在节省了基本医保基金的同时，也为商业保险和个人医疗支出的降低起到决定性作用。
在 DRG/DIP 付费模式下，医保控费的目标，无形之中给医院和临床医生形成了压力。因此临床医生需要技术「外挂」，患者也需要更好地理解 DRG/DIP 为自身疾病健康诊疗所带来的价值，新的医保支付方式必然会给旧的支付体系带来挑战，患者的就医体验也会有巨大的改变。
为了控制费用，医保政策可能会对某些高费用或非必需的医疗项目和服务进行限制或排除，这可能导致患者在就医时面临选择受限的情况，影响患者的治疗体验和满意度。部分患者还会担心，医保控费会导致医疗机构为了降低成本而降低服务质量，如减少检查项目、缩短住院时间等，从而影响治疗效果和康复进程。
一直以来，医患之间的沟通，是摆在医疗机构面前的一道难题。医生每天面对大量排队等待就医的病人，无法对每个患者详细讲述诊疗建议和支付建议。
而在 DRG 支付的大背景下，医生和患者之间的沟通可能更加重要。医生需要向患者解释治疗方案的选择依据、费用情况及医保政策，而患者也需要更积极地参与治疗决策过程，共同寻找性价比最高的治疗方案。
在医保控费过程中，增强患者就医透明度是重要的一环。MedGPT 可以通过提供详细的治疗方案说明和费用预测，让患者更加清晰地了解自己的病情、治疗方案以及可能的费用支出。这有助于患者做出更为明智的就医决策，避免因信息不对称而导致的医疗费用增加。
医生可以借助 MedGPT 的智能分析结果，更为直观地向患者解释病情、治疗方案以及费用情况，增强患者的信任感和满意度。同时，患者也可以通过 MedGPT 提供的平台向医生提出疑问和反馈，形成更加良好的医患互动关系。
对于患者而言，高昂的医疗费用一直是沉重的负担，DRG/DIP 支付方在降低基本医保基金支付的同时，也会大幅降低个人的支付费用，商业保险公司也会因此而大大获益。
在本轮测试中，由于 MedGPT 的使用，超过八成的病例都实现了显著的费用节约，这对于缓解患者经济压力、提高就医满意度具有重要意义。未来，随着 MedGPT 技术的不断成熟和普及，将有更多患者受益于这一创新成果。与此同时，国家医保基金、商业保险公司也将整体降低赔付率，节省下来的国家医保基金和商业保险资金，将会大幅提升更多病种、更广泛人群的保障覆盖率，整体实现更好的社会福利保障。