首次亮相世界以来，ChatGPT在医疗保健界引起了极大的兴趣。它是使用深度学习算法处理自然语言并以对话方式生成对用户输入的响应的大型语言模型的示例。这项技术有可能改善患者与医疗保健提供者互动的方式并提高医疗保健服务的整体质量。
我相信，虽然从表面上看，这种能力似乎对医疗保健系统的未来很有希望，但一旦我们考虑医疗保健中的经济激励和市场结构，它们就会呈现出互操作性和公平性的暗淡前景。
CHATGPT 将把互操作性变成对医疗保健提供商的真正业务威胁
美国医疗保健市场主要由传统供应商组成，他们相互划分市场，每家都占有很大一部分没有面临来自其他人的重大竞争。类似于互联网提供商彼此的领土不重叠，它们之间不存在显着的竞争。
正如许多研究人员和行业专家之前指出的那样，一个主要美国医疗保健系统互操作性的障碍是缺乏商业激励。尽管意义重大在政府的支持下，医疗保健提供者通常缺乏经济动力来开展促进互操作性所必需的重大数字化转型项目。医疗保健提供者一直在有利的市场结构中运营，竞争有限。如果有更多的竞争，他们将更不愿意分享他们的数据，因为研究表明当患者更容易访问他们的医疗记录时，他们更有可能离开他们目前的提供者并寻求其他人的服务。
然而，自大流行以来，由于技术、经济和社会变化，医疗保健市场发生了快速转变。由于以下原因，远程医疗访问变得更加容易宽带的可用性，更高的保险报销率和广泛接受患者和提供者。由于这些变化，一个强大的新竞争者正在出现，它不受传统医疗保健市场区域界限的限制。亚马逊最近与 OneMedical 合作，以订阅为基础提供初级保健服务，这就是我和我的同事之前预测的医疗保健服务新模式的一个例子。正如我在下面详述的那样，预计新的竞争对手将对传统医疗供应商构成真正的威胁，从而促使传统供应商积极避免共享他们的数据。
在努力颠覆医疗保健市场的过程中，亚马逊 OneMedical 等技术公司拥有必要的资源、知识、兴趣和动力，可以采用大型语言模型来促进患者与医疗保健提供者之间的互动。例如，OneMedical 会直接激励使用专门针对大量医疗数据进行训练的大型语言模型，以与人类医生无法区分的方式为患者提供针对特定疾病的精确医疗建议；这种人工智能生成的建议甚至可能超过人类医学专家提供的建议质量。
我几乎相信，这种模式将成功地为大多数常见疾病提供低成本、基于订阅的医疗服务。尽管如此，医疗保健提供者可以通过加强对其宝贵医疗数据的保护来大大延缓其发作。医疗保健提供者很快就会意识到，共享可能被竞争对手用来训练大型语言模型的医疗数据就像喂养一头最终会反抗他们的野兽。这些语言模型将对医疗保健提供者的商业模式构成实际威胁，迫使他们尽可能减少信息交换。医疗保健提供者可能会努力通过技术手段来阻碍互操作性，但主要是通过他们的法律和游说策略。
同时，医疗保健提供者将有既得利益来利用这项技术来发挥自己的优势，利用他们自己的医疗数据来训练他们自己的模型并提高他们自己组织内的运营效率。这可能会导致具有多个 AI 程序的碎片化景观，每个 AI 程序都使用全部可用数据的专有部分进行训练，因此与所有数据可用的情况相比，其质量和诊断敏锐度较低。
CHATGPT 可能会导致两级医疗保健系统
大型语言模型对医疗保健服务的影响是复杂的，不能简单地一概而论。主要问题之一是这些系统有可能加剧现有的医疗保健差距。由于通过这种技术提供医疗服务对提供者来说边际成本可以忽略不计，因此他们最终可能会创建一个两级系统，在该系统中，拥有更好保险的患者会优先接受亲自就诊，而那些社会经济地位较低的患者则可以使用 AI-基于聊天机器人。
技术的类似效果由疫情期间的学生。当公立学校转向在线教育和远程学习时，私立学校使用他们的维持面对面教育的额外资源，扩大了两者之间的教育差距私立和公立学校的学生更多。
前进的道路
作为技术乐观主义者，我相信从长远来看，医疗保健服务将通过研究和创新得到极大改善。我还认为，鉴于美国医疗保健服务的筹资方式，政府在支持此类努力方面的作用不容忽视。
正如我之前所讨论的，在短期内，政府应该更新其对什么是可报销医疗服务的看法，认识到远程医疗和人工智能支持的医疗保健提供方法的出现。这些服务的报销应与传统的亲自访问相同。尽管如此，报销平等应以结果平等为条件。政府不应平等对待所有服务，而应确定虚拟或人工智能介导的服务在广泛的医疗结果中产生相同结果的具体服务。政府应该以单一的、与交付机制无关的费率只为这些服务付费。
鉴于许多提供者不愿与技术公司和其他医疗提供者共享医疗数据，政府应继续大力执行旨在禁止提供者阻止医疗数据自由流动的规则。与此同时，政府应该修改旧的法规，这些法规削弱了共享医疗数据的经济激励。
从长远来看，保持对基于价值的支付模式的关注至关重要。他们激励供应商积极寻找机会，利用包括人工智能和远程医疗在内的技术优化他们的服务。这种方法将确保提供者可以自由采用最适合他们（更重要的是他们的患者）需求的技术。
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