随着大模型技术的兴起七星，AI医疗实践迈入了PK“场景与生态”能力的下半场。
近日，世界人工智能大会（WAIC）在上海举行，AI圈顶流汇聚于此。一个愈发清晰的趋势已然浮现：AI的的主战场，正从大模型参数竞赛，转向深入产业一线、寻求价值落地，解决真实问题。
“AI+医疗健康”，是此次WAIC的核心板块之一。如今行业讨论的焦点已不再是模型跑分的高低，而是AI如何切实地赋能诊疗、支付、新药研发等真实场景，并完成商业化闭环。
医疗体系中，长期存在一个被称为“医疗不可能三角”的结构性困境：高质量服务、广覆盖人群与低成本共计，三者难以兼得。然而，随着AI和能力的加速成熟，产业平台的场景理解力不断增强，打破三角桎梏、推动医疗支付、动态优化医疗资源的重构，为大众提供更高质量的普惠医疗，未来有望成为可能。
值得注意的是，在这场产业变革中，兼具技术整合能力与场景理解力的产业平台公司正在崭露头角。以医疗支付环节为例，总部位于上海的科技医药多元支付平台型公司镁信健康正尝试将AI作为重构医疗支付生态的“底层操作系统”，从理赔等硬核场景切入，部署AI Agent集群，逐渐实现“医-药-险”三方价值链的重构。
“今年WAIC将AI+医疗健康推向舞台中心，意味着大模型技术到了产业落地阶段。对企业来说，AI能否助力效率提升、成本优化、生态共赢，显得至关重要。只有当技术扎根于场景、服务于人，才可能真正兑现‘智能时代同球共济’的愿景。”镁信健康副总裁、战略创新部负责人瞿育绮在WAIC现场表示。
当前，在基本医保与商保加速融合的背景下，行业正密切关注如何通过AI破解医疗支付体系的结构性矛盾？镁信健康打造的“AI+医疗支付”智能新基建，又将怎样完成从数据融合、模型迭代到场景验证的闭环飞轮？
01. 当AI从“炫技”走向“基建”
数字化、智能化，是医疗赛道技术演进的趋势之一。过去十年间，AI+医疗健康的探索也一直在进化，从单点突破走向系统整合。AI医学影像、辅助诊断阶段，企业积极刷新自家算法在国际权威竞赛上的评分，在识别肺结节、冠心病等单点任务上，与人类医生“卷”速度与精度。
很快，行业便意识到仅有算法能力，很难形成商业闭环。竞争随即进入到争夺数据与合规的阶段，企业关注的焦点从“跑分”，转向了谁能与更多三甲医院合作，获取高质量、精标注的数据，以及谁能率先拿到国家药监局颁发的医疗器械注册证。这是AI产品入院和商业化必不可少的“资格证”。
然而在医保控费、医疗支付进入深水区的时代，停留在辅助诊断阶段的AI工具，即便拥有了入场券，仍难以融入诊疗流程，更无法系统解决医疗体系的效率与成本难题。于是，随着大模型技术的兴起，AI医疗实践迈入了PK“场景与生态”能力的下半场。竞争焦点，不再是单一工具的优劣，而是谁能将AI贯穿患者就医的全流程，从诊前、诊中到诊后，直至最终的支付。
支付，是验证医疗AI商业模式、形成价值闭环的关键。因此，将AI能力沉淀为稳定、公平、可规模化调用的“基础设施”，去赋能这一这个核心场景，成为不不容忽视的必然选择。
02. AI革命 进军医疗支付
多年来，在医疗支付的链条上，患者、药企和保险公司三方，各自面临着难解的挑战。对患者而言，药费高昂、理赔繁琐，让不少家庭“因病致贫、因病返贫”；药企端，经历了漫长的研发周期后，还面临新药准入和商业化难的困境；保险公司，则在营销理赔成本高、风控精细化不足等泥潭中挣扎。
医药、保险行业的认知壁垒极高，面临信息不对称的问题，再叠加数据孤岛，保司和单个药企之间往往难以高效互动。因此，市场需要能够串联起各方的多元支付平台，既具备药品供应链管理能力，又能为患者设计多元支付方案、支持保司产品销售创新，来打通“医药险”产业断点。
在这样的行业呼唤中，一批具备跨领域整合能力的平台型企业开始崭露头角七星，它们试图以技术为纽带、以生态为支撑，填补 “医药险” 协同的空白。镁信健康便是其中的探索者与实践者。
自2017年成立以来，镁信健康便锚定这一方向，如今规模效应初显。据其6月30日发布的招股书显示，截至去年底，平台已累计服务超过160万名患者，相关总医疗支付额（GPV）达到397亿元；合作保司超过90家，服务支持的保单数量约3.93亿份；合作药企超过140家，其中包括全球前20大药企中的90%。
在收入规模扩大的同时，镁信健康的营销开支等却显著降低，这其中离不开其AI智能中枢的建设。在镁信内部，这套名为“mind42.ai”的AI中枢平台，被定义为协同医-药-险生态的底层操作系统。
“从2024年开始，镁信健康尝试全面打通价值链，包括保险端从产品设计、风控、销售到运营理赔的全流程，患者服务端的健康管理、数据价值应用等。”瞿育绮介绍道，“目前，在理赔、客服等关键节点，我们已经找到了智能体的应用场景。虽然现在还比较初级，但未来随着更多智能体的完善，我们希望通过智能中枢平台mind42.ai，进行统一任务调度，打通长价值链的各个节点。”
医疗支付的决策链条复杂，需要融合多领域知识体系。据招股书显示，该AI智能中枢基于先进开源模型自主开发的底座，已累计拥有3.85亿条详细理赔数据资产；集成了临床医学路径、保险条款、药品适应症等垂直领域知识，构建起医疗支付知识图谱。“既懂医药又懂保险”，让AI推动核心流程自动化、提高决策效率成为可能。
在处理和调度数据的过程中，平台开展的理赔、购药、健康管理等服务，又将继续产生结构化数据，实时反馈给AI模型进行训练和优化，以形成“数据飞轮”，让mind42.ai模型更加智能，逐渐形成短期难以复制的壁垒。
“当前，数据正在成为‘活水’，更具动态价值。在医疗支付场景，保险公司理赔都是事后理赔，但我们现在尝试借助AI和大数据，让它往‘事前预防、过程干预’走。比如针对慢病人群，我们可以提前识别风险，主动做健康管理干预，未来甚至做到动态保险定价。”瞿育绮分享道。
03. AI智能体“抱团作战”
医疗支付本质是金融问题，场景决策的容错率极低：多付，会增加保司和平台的成本；少付，将导致患者利益受损。这种特殊性，决定了其对决策精准度的要求远高于普通领域。
既往健康险的赔付高度依赖多领域的专业协作：既需要拥有专业医学背景的工作人员对患者病历、诊疗报告、基因检测报告等进行细致审核，判断就医路径的合理性，特别是一些适应症很新且狭窄的创新药，需要极强的医学专业判断；同时还需要保险专家解读和匹配保险复杂专业的保险条款、风控与合规专家把控风险。这种多角色协同的模式，虽能保障精准度，却也带来了流程繁琐、效率偏低的行业痛点。
这就对AI的决策能力提出严苛要求，它得“像医学专家一样理解诊疗逻辑，又要像保险精算师一样计算分摊规则，还需像侦探一样能识别欺诈”。 显然，传统人工或单一通用型 AI 难以胜任这样的复杂任务 —— 这也让 AI Agent 集群的价值得以凸显：通过多个智能体 “抱团作战”，能高效协同完成单一个体难以承载的综合任务。
在这一思路下，当前镁信健康的AI Agent集群，正打造覆盖“前端交互、中台决策、后端履约”的协同网络。mind42.ai则是智能体矩阵的“总指挥官”，会根据场景需求自动调用对应智能体，实现高效协同。
在前端，C端用户通过“Xiaofu智能助手”进行交互，处理保险条款查询、药品查找等客服内容；在理赔与支付层，以“ClaimMaster理赔大师”为核心，用户一键上传资料，智能体便能自动完成文档分类、关键信息结构化提取，并计算赔付金额。
镁信健康选择“理赔”作为AI Agent的首发落地场景，绝非偶然。这一场景不仅因流程繁琐、耗时过长成为用户体验的核心痛点，更因数据完整度高、操作环节可重复性强，与智能体的技术能力形成了高度适配。
“当一位患者提交了理赔材料，传统的方式是理赔人员要一张张查看审核，最多的理赔材料能有上千页，普通的案子大概也有几十页材料。”瞿育绮解释道，”但现在应用理赔智能体后，用OCR识别加上多模态补偿等一系列技术，整体理赔时长从原来约定的一天左右，最快可以提升到10分钟内。”
据介绍，目前在镁信平台，AI赋能的医疗审核覆盖率达到60%，显著解决了健康险药品理赔环节材料处理低效、病程分析粗放、条款解析滞后等难题。提升患者体验、减轻家庭垫资压力的同时，也节省了镁信的运营费用。
未来，随着AI Agent集群的任务处理更加成熟，镁信用户与多个AI智能体互动的场景可能是这样：当一位用户进入平台，询问适合自己的健康险产品，Xiaofu会根据他的身体情况（健康体或带病体），推荐相应的保险或多元支付产品。用户购置保险后，需要理赔时，系统会调取ClaimMaster为他处理药品赔付等需求。同时，后端的药品配送管理系统（包括商保智慧云药房的智能机器人），可完成药品的拆盒分拣、配送。
基于其AI中台能力和在智能体方面的探索，镁信健康正尝试将能力延伸至更多场景，如为慢病患者提供健康管理服务，帮助药企进行患者管理等。与客户深度融合、提供更多增值服务，既是现有能力的自然拓展，也为开拓更多价值增长点奠定了基础。
04. 医疗AI的边界与未来
近期，招商银行研究院指出：AI医疗支付正从“流程自动化”向“风控智能化”与“精算驱动化”演进。这不仅是效率的提升，更是对健康险行业“风险定价管理”逻辑的重塑。
这一判断与镁信健康的行业观察不谋而合，其更敏锐地捕捉到技术平台角色的深层转变。瞿育绮表示：“医疗支付正从人工主导到智能驱动升级，支付平台有望变成‘制度参与者’，参与制定新的行业标准，比如支付流程、理赔规范，甚至药品准入方式等。未来，希望借助科技，推动医疗资源分配从静态错配转向动态优化。”
的确，更为个性精准的AI医疗支付与健康管理，高度依赖“全链路数据”的打通，目前患者诊疗、用药、医保及日常健康数据等分散在不同领域的主体中。不过，国家医保局正尝试打通数据壁垒，探索向部分合规企业开放医保数据的可能性，推动数据互联。这也为镁信健康等多元化支付平台提供了新的时代机遇。
不过，AI深度参与保险定价与理赔决策的同时，也引发了业界对于数据黑箱、算法歧视等问题的担忧。对于用户而言，这些风险具体而切身：如果不透明的AI核保模型基于难以解释的关联性，判定某一慢病患者为高风险人群而拒绝承保，那其便可能失去获得保障的机会。
对此，在系统规划之初，镁信健康就对AI的严谨性、公平度进行了设计。
首先，保证训练数据的海量、多样与高质量，专门处理可能产生偏见的数据，以消解其潜在影响。第二，坚持关键节点的人工复核与介入，以消除AI幻觉带来的影响。第三，保持决策链条的透明度及可追溯性。
“在后台，我们的复核人员可以看到模型如何一步步做出决策，比如一位患者患有何种疾病、处于哪个阶段、为何推荐此种药物、是否排除了不合理用药的可能性等，以此审核用药合理性。此外，我们拥有严格的质检（QC）团队，每月会对AI处理的案例进行细致的抽样审核，以确保整个系统的可靠性。”
在瞿育绮看来，AI可以提升效率，但医疗服务始终需要人的温度，像销售环节的人情关怀，理赔环节需要人类专家的经验来处理复杂问题、界定边界等，这些都是技术无法替代的。
伴随着医疗数据共享的推进，未来AI Agent在医疗支付领域还可能有更丰富的畅想空间，包括跨机构的“一站式”智能结算；为带病体设计个性化保险和支付方案等。
医疗支付的本质，不应是横亘在患者与健康之间的层层关卡，而该是守护生命尊严的安全垫。对这场AI支付革命的评判，不只是理赔时长缩短了多少，更在于它为病痛中挣扎的家庭缓解了焦虑、带去了安心。当AI技术回归服务本质，才有可能让“普惠医疗”和“价值医疗”更触手可及。
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