微软、Alphabet、Meta 和亚马逊今年预计将花费超过 7000 亿美元的资本支出，以扩大支持人工智能所需的基础设施。为了让如此规模的支出获得回报，人工智能需要在整个经济中带来有意义的生产力提升。
很少有行业能比医疗保健提供更多的空间来证明这一点。 2024 年，美国医疗保健支出将达到 5.3 万亿美元，占 GDP 的 18%。据估计，仅行政管理就有近 1 万亿美元。
对护理的需求也继续超过可用的临床劳动力。如果人工智能能够降低提供护理的成本，同时让临床医生能够为更多患者服务，那么经济机会可能是巨大的。
主要的人工智能公司已经深入医疗保健领域。微软和 Mayo Clinic 正在开发专为医疗保健设计的前沿人工智能模型，而 Google Cloud 和 CVS Health 已建立长期合作伙伴关系，为 CVS 与 Gemini 的新 Health100 平台提供支持。
但对于医疗保健提供者来说，人工智能的机会是有时间限制的。随着更高的效率体现在报销中，今天创造的优势可以成为供应商明天需要满足的基准。
捕捉人工智能收益的窗口正在缩小
对于提供商来说，人工智能的经济效益可以很简单。减少提供护理所需的行政工作可以降低提供护理的成本。但在报销赶上之前，提供商从这些效率中受益的时间可能有限。
医疗保险已经将生产力纳入医院、专业护理机构、家庭健康和其他环境的支付更新中。到 2026 年，CMS 将这种逻辑引入到医生支付中，对某些非基于时间的服务的工作部分进行 2.5% 的效率调整。调整考虑了 CMS 预计随着时间的推移这些服务的交付方式会增加的效率。
这让提供商有理由尽早实现人工智能驱动的节省。那些使用人工智能来减少文档、摄入或协调成本的人现在可以降低他们的成本结构，然后更高的效率更充分地反映在他们的报酬方式上。另一方面，那些等待的人可能会面临同样的付款压力，而没有获得这些节省。
随着时间的推移，更高效的提供商可以通过对员工、能力和护理进行再投资来增强这一优势。
人工智能的真正回报是工作速度加快后发生的事情
医疗保健拥有许多行业所缺乏的东西：一个明确的地方来放置人工智能创造的生产力收益。需求已经超过了可用的临床劳动力，因此从文档、日程安排或占用中解放出来的时间并不一定意味着做同样工作的人会更少。这可能意味着更多的患者可以更快地得到治疗。
获得这种价值需要从工作开始，而不是从技术开始。最好的机会往往隐藏在显而易见的地方：让临床医生一直盯着屏幕的文档、延迟访问的接收过程，或者在护理机构之间停滞的转诊。成功也应该同样具体。人工智能应该给临床医生带来有意义的时间，让他们有机会花更多有意义的时间与患者相处，或者消除不必要的工作，而不是简单地将其转移到其他地方。
考虑一名患者从医院转至急性后期护理。延迟转诊或丢失信息可能会触发电话和人工随访、延误护理并增加再次入院的风险。如果人工智能能够帮助第一次正确地进行交接，其价值就不仅仅是更快的转介。它可以消除下游工作和成本，同时让患者更快地接受护理。一个可以节省五分钟但增加了另一个登录、数据孤岛或切换的工具只是转移了负担。
提供商还需要预先决定他们将如何处理他们创建的容量。临床医生重新获得时间可能意味着可以看到更多的病人，或者减轻本已捉襟见肘的劳动力的压力。当生产力的提高降低了提供护理的成本时，他们就可以提高利润，并为员工投资、扩大服务范围和改善护理创造更多空间。
7000亿美元的赌注需要现实世界的回报
衡量人工智能繁荣下一阶段的标准将不再是计算能力的构建，而是企业可以利用计算能力做什么。医疗保健提供了一个异常重要的测试：人工智能能否从一个庞大的行业中消除足够的成本和摩擦来改变其经济状况，同时扩大其可以提供的护理量？
大型科技公司已经投入数千亿美元来建设人工智能基础设施。更难的问题是，该技术是否能够产生一定规模的生产力，使投资值得。医疗保健可能是最容易找到答案的地方之一。
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