在醫療健康領域，隨著人工智能技術的飛速發展，AI輔助診斷與治療方案優化正逐步成為現實。近期，醫聯MedGPT會員版系統的測試報告，深入對比了病例原始記錄與測試分析記錄，探討MedGPT在未來醫療控費的應用場景，展示了MedGPT在治療和用藥方案方面的顯著成效。特別是其超高的診斷正確率，以及MedGPT推薦的治療和用藥方案帶來的控費能力全面提升，為醫保控費、商保控費以及降低個人醫療費用的可能帶來了新的曙光。

當前，國家醫保局推行的DRG/DIP付費2.0版分組方案落地實施，改革目標旨在引導醫療機構向低成本、高效率、高質量的“價值醫療”轉變。商業醫療險公司可以通過與醫療機構的合作，共同推動醫療資源的優化配置和醫療服務質量的提升。而MedGPT在醫保控費背景下為醫生提供了多方面的價值，包括提升診療效率與準確性、優化醫療資源配置、促進醫患溝通以及推動醫療技術創新等。這些功能也將有助于國家醫保和商業保險公司更好的控制醫療服務成本，實現醫療、患者、國家醫保、商業保險多方共贏的局面。

MedGPT幫助患者節省八成診療費

本次測試共收集了102個線下醫院的真實病例，涉及84個不同疾病，其中17個疾病擁有2-3個不同的病例，確保了測試數據的多樣性和代表性。測試人員記錄修改后的診斷和治療和用藥方案的價格，計算治療和用藥方案貴了還是省了。

在具體病例中，MedGPT都能提供精準的診斷和合理的治療方案。例如，在某個病例中，MedGPT可能會根據患者的具體癥狀（如尿頻、尿痛、下腹疼痛等）和檢查結果（如尿液分析）來制定治療方案，推薦使用適當的抗生素和合理的治療費用，從而達到治療效果并降低患者的經濟負擔。

同樣，在扁桃體炎等病例中，MedGPT也能根據患者的具體情況和檢查結果來制定個性化的治療方案。這些方案不僅考慮了疾病的診斷和治療，還兼顧了患者的經濟承受能力和藥物的副作用等因素，為患者提供了更加全面和貼心的醫療服務。

測試結果顯示，MedGPT在診斷方面的表現令人矚目。按疾病計算，正確率高達81%，顯示出MedGPT在疾病識別上的強大能力。

使用MedGPT推薦的藥物方案，其節約效果尤為顯著。在數百個病例中，有80%以上的病例使用MedGPT推薦的用藥方案，其價格較線下實際費用節省了近80%，平均節約比例為79%，顯示出MedGPT在優化治療方案、降低患者經濟負擔方面的巨大潛力。

此外，治療某疾病的線下總價格為17471元，而使用MedGPT推薦的用藥方案的總價格2821元，使用MedGPT幫助患者省了14650元，總價格僅占線下總價格的16%，這一數據直觀地反映了MedGPT在醫保控費或個人醫療費用節省方面的積極作用。

目前，MedGPT對于節省費用的價值和功能仍需要測試，不過其展現出來的控費價值已經足夠驚艷，這正好也與當下國家醫保基金推行DRG/DIP支付的目標不謀而合，與商業保險公司控制賠付率的目標異曲同工。

MedGPT幫助商保降低賠付率

通常商業保險公司的醫療險是在居民醫保報銷后，再以一定比例來報銷的。具體報銷比例和范圍會根據醫療險的保險條款和合同約定而有所不同。一般來說，醫療險會覆蓋一些居民醫保不報銷或者報銷比例較低的項目，比如一些高端的醫療檢查、藥品費用、住院費用等。

以上述測試為例，治療某疾病的線下總價格為17471元。假設一位患者購買了某家保險公司的門診險，報銷比例為80%。基本醫保能夠報銷60%（各地醫保報銷比例不同），在沒有起付線的情況下，基本醫保支付10483元，個人自付6988元，經商業保險公司門診險報銷5591元后，個人需要自付1397元。

而依據MedGPT推薦的治療和用藥方案，為患者平均節約79%費用的能力后，總費用為2821元。基本醫保只需要支付1692元，商業保險公司只需要支付903元，個人僅自付226元。

經MedGPT推薦的治療和用藥方案，基本醫保節省8791元，商業保險公司節省4688元，個人節省1171元。

一般來說，門診險的價格在幾百元到上千元不等。假設患者購買的門診險價格為1200元，如果沒有MedGPT的助力，在不算獲客成本的情況下，該商業保險公司至少虧損4391元。而在MedGPT的助力下，該保險公司在這個客戶的業務上成功實現扭虧為盈。

未來，MedGPT可實現的功能不止于此。

由于深入到各個疾病的醫療場景，MedGPT可以分析海量的醫療記錄、診斷報告和患者病史，幫助保險公司更準確地評估每個投保人的健康風險。通過深度學習和自然語言處理技術，MedGPT能夠識別出潛在的健康問題和風險因素，從而幫助保險公司制定更合理的保費和保險條款。

MedGPT可以自動化處理理賠申請中的常規任務，如文檔審核和初步評估，提高理賠處理的效率和準確性。快速的理賠處理不僅可以提升客戶滿意度，還能減少因延誤或錯誤處理而導致的賠付成本。

通過與投保人互動，MedGPT可以提供個性化的健康建議和指導，幫助投保人預防疾病、管理慢性病，從而降低未來的健康風險。這不僅有助于降低賠付率，還能提升保險公司的品牌形象和客戶忠誠度。

基于生成式AI的信息獲取能力和推理能力，MedGPT可以對歷史賠付數據進行深度分析，發現賠付趨勢和模式，為保險公司提供數據支持，以制定更有效的風險管理策略。基于數據分析的預測模型可以幫助保險公司預測未來的賠付情況，從而提前做好準備，降低賠付壓力。

MedGPT助力醫患保多方共贏

由于商業保險公司是基于基本醫保支付外的自付部分進行賠付，DRG/DIP支付在節省了基本醫保基金的同時，也為商業保險和個人醫療支出的降低起到決定性作用。

在DRG/DIP付費模式下，醫保控費的目標，無形之中給醫院和臨床醫生形成了壓力。因此臨床醫生需要技術“外掛”，患者也需要更好地理解DRG/DIP為自身疾病健康診療所帶來的價值，新的醫保支付方式必然會給舊的支付體系帶來挑戰，患者的就醫體驗也會有巨大的改變。

為了控制費用，醫保政策可能會對某些高費用或非必需的醫療項目和服務進行限制或排除，這可能導致患者在就醫時面臨選擇受限的情況，影響患者的治療體驗和滿意度。部分患者還會擔心，醫保控費會導致醫療機構為了降低成本而降低服務質量，如減少檢查項目、縮短住院時間等，從而影響治療效果和康復進程。

一直以來，醫患之間的溝通，是擺在醫療機構面前的一道難題。醫生每天面對大量排隊等待就醫的病人，無法對每個患者詳細講述診療建議和支付建議。

而在DRG支付的大背景下，醫生和患者之間的溝通可能更加重要。醫生需要向患者解釋治療方案的選擇依據、費用情況及醫保政策，而患者也需要更積極地參與治療決策過程，共同尋找性價比最高的治療方案。

在醫保控費過程中，增強患者就醫透明度是重要的一環。MedGPT可以通過提供詳細的治療方案說明和費用預測，讓患者更加清晰地了解自己的病情、治療方案以及可能的費用支出。這有助于患者做出更為明智的就醫決策，避免因信息不對稱而導致的醫療費用增加。

醫生可以借助MedGPT的智能分析結果，更為直觀地向患者解釋病情、治療方案以及費用情況，增強患者的信任感和滿意度。同時，患者也可以通過MedGPT提供的平臺向醫生提出疑問和反饋，形成更加良好的醫患互動關系。

對于患者而言，高昂的醫療費用一直是沉重的負擔，DRG/DIP支付方在降低基本醫保基金支付的同時，也會大幅降低個人的支付費用，商業保險公司也會因此而大大獲益。

在本輪測試中，由于MedGPT的使用，超過八成的病例都實現了顯著的費用節約，這對于緩解患者經濟壓力、提高就醫滿意度具有重要意義。未來，隨著MedGPT技術的不斷成熟和普及，將有更多患者受益于這一創新成果。與此同時，國家醫保基金、商業保險公司也將整體降低賠付率，節省下來的國家醫保基金和商業保險資金，將會大幅提升更多病種、更廣泛人群的保障覆蓋率，整體實現更好的社會福利保障。