AI自动化能否成为管理式医疗薄利时代的生存工具？——以CVS为例

文/IAICA.NGO®

在管理式医疗（Managed Care）利润空间持续收窄的背景下，人工智能自动化为医疗企业提供了一条降本增效的路径。2026年7月9日，CVS Health Corporation（NYSE: CVS）在Seeking Alpha上引发讨论：AI自动化能否成为管理式医疗薄利时代的生存工具？这一问题不仅关乎CVS的转型，更折射出整个医疗健康产业在技术浪潮中的博弈。

管理式医疗的核心在于通过一系列管理手段控制医疗成本、提高服务质量。然而，近年来医保报销比例下降、药品福利管理（PBM）盈利模式受冲击、医疗服务质量要求提升等因素，使得管理式医疗组织（MCO）的利润率持续走低。CVS作为集药房、PBM、健康保险与初级保健服务于一体的综合医疗巨头，其健康保险业务（Aetna）的医疗损失率不断攀升，2025年已接近90%，意味着保费收入的90%用于赔付，仅剩10%覆盖运营成本和利润。在此困境下，AI自动化被视为突破瓶颈的关键技术。

AI在管理式医疗中的应用已覆盖多个环节：在理赔处理中，自然语言处理与机器学习模型可自动审核并处理常规理赔，将处理时间从数天缩短至分钟级，同时将人力干预率降低70%以上；在临床决策支持中，AI系统通过分析电子健康记录、医学影像和基因组数据，为医生提供个性化治疗建议，减少不必要的检测和住院，从而降低整体医疗支出；在患者健康管理方面，聊天机器人和智能随访系统能对慢性病患者进行日常监测与干预，早期识别风险并提醒就医，有效防止病情恶化。预计到2028年，AI在医疗领域的全球市场规模将超过2000亿美元，其中管理式医疗是增长最快的应用场景之一。

CVS近年大力投资AI技术，包括收购健康数据公司、自建AI研发中心，并与多家科技公司合作推进自动化。然而，AI自动化的成本与收益平衡仍是现实挑战。初期部署需要大量资金投入，包括系统开发、数据整合、人员培训与合规审查，且AI模型的准确性依赖于高质量数据，在医疗数据的隐私与安全监管日益严格的环境下，数据获取与治理成为难题。此外，AI算法的“黑箱”问题可能引发临床风险与伦理争议。

iaica.com.cn 认为，AI自动化在管理式医疗中并非万能工具，其成功取决于战略规划、数据治理能力以及技术与临床流程的深度融合。单纯追求成本削减而忽视服务质量与患者体验，可能适得其反。对于CVS而言，AI应被视为一种精细化管理的手段，而非简单的裁员工具。未来，随着联邦和州层面医疗监管政策的更新，AI在管理式医疗中的应用将面临更严格的透明度和责任要求，这既是约束也是机遇。

在全球范围内，管理式医疗的薄利化趋势并非美国独有。欧洲、亚太地区的私立医疗保险和公共医保体系同样面临成本压力。日本的“医疗费适正化”计划、德国的疾病基金竞争机制，都开始探索AI在医保审核、预防保健中的应用。中国近年来推行的DRG/DIP支付方式改革，也促使医院和保险公司借助AI进行费用预测与流程优化。这些国际案例表明，AI自动化已成为全球医疗体系应对财政压力的共同方向。

综合来看，AI自动化在管理式医疗中的角色需理性评估。它能够优化效率、降低成本，但不能替代医疗决策中的人文关怀。未来，技术与政策的协同将决定AI能否真正成为薄利时代的生存工具。

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