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OpenAI在保险业的应用迎来新进展！据悉，OpenAI已经与美国健康险科技公司Oscar Health达成合作，将人工智能引入健康保险，通过文档自动化、理赔助手等应用，降低成本并改善患者护理。
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OpenAI与健康险公司Oscar Health达成合作
Oscar Health是一家医疗保健技术公司，旗下有健康下险业务和医疗业务，该公司是第一家与OpenAI签署业务合作协议(BAA)的保险公司。
应用环节：自动化文档、理赔助理
Oscar Health使用人工智能，加速并自动化繁琐的手动流程，具体用于两个方面：自动化文档以及理赔处理。
自动化文档记录：这一功能主要集中于临床医疗文件。常规而言，记录患者和医疗团队之间的一次对话可能需要20多分钟。借助OpenAI的API，Oscar将记录医疗护理对话和审查实验室测试结果所花费的时间减少了近40%，在整个公司层面节省了无数时间，允许护士和临床医生专注于更高阶的任务，从而减少倦怠。这仅仅是开始——研发表明GPT-4在某些情况下可以将生产力提高高达90%。
在此基础上，Oscar Health利用以前无法维持的医疗记录解锁非常强大的用例，具体包括：
—帮助临床医生找到患者的相关信息，以便更快地审查保险索赔；
—总结以前的医疗记录，为医生与患者的会面做好准备，使其更加高效和个性化；
—从许多医疗记录中提取信息并进行分析，回答诸如“哪些糖尿病患者适合连续血糖监测？”之类的问题。
—促进公平。在医疗系统中存在一种偏见，医疗状况最严重、最复杂的患者往往拥有最长的病历，而且查询、分析和总结起来也最麻烦。借助AI的效率，可以缩短时间，从而促进公平。
理赔助理：了解索赔的历史是一项极其复杂的工作，原因是有数百万个合同变量在起作用。当医生对索赔有疑问时，Oscar的团队必须浏览索赔处理过程中所做每个决定的详细日志。借助OpenAI的API，Oscar构建了一个助手，可以有效追踪索赔，并自动回答有关患者索赔问题的过程。
来与：OpenAI
据介绍，在实现理赔助手（Oscar Claim Assistant）这一功能上，Oscar Health构建了索赔系统及底层数据模型，运用堆栈追踪、骨架跟踪的数据结构、迭代检索等手段，实现了理赔自动化。
具体来看，堆栈追踪的数据结构是理赔处理过程中每个决定的详细日志，如果直接运用，追踪会超出GPT-4的Token限制。于是，引入骨架跟踪的数据结构，该结构类似于小说目录，但没有任何细节，显示了哪些模块运行以及哪些模块相互调用，运用这一结构，可以知道完整跟踪的哪些部分是真正回答问题所必需的，因此将范围从解决一个大问题缩小到解决几个较小的问题。
骨架跟踪图示 来源：Oscar Health官网
但这种追踪会降低准确性，因此引入了迭代追踪，使其有机会获取更多数据，增加第二次或第三次解决问题的几率。
迭代追踪 来源：Oscar Health官网
从效果来看，理赔助理将理赔处理团队解决问题所需的时间缩短了50%，其准确性与人工客服人员相当甚至更好。Oscar Health预计每月至少自动处理4,000张理赔单，到今年年底，预计自动处理4.8万张。
优势：准确性、合规性
OpenAI能够提供的优势有两点：准确性和合规性。
准确性：Oscar Health高级产品经理兼AI研发主管 Nikhita Luthra解释说：“我们定期对所有主要模型进行基准测试，并使用针对医疗保健特定用例的专有数据集。OpenAI模型始终表现最佳。”
合规性：合规也是一个主要因素。Oscar Health是第一家与OpenAI签署业务合作协议(BAA)的保险公司。得益于这一点，Oscar Health能够快速启动并运行，同时确保HIPAA合规性。
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OpenAI之外，Oscar Health积极拥抱人工智能
Oscar Health不仅成为第一家与OpenAI合作的健康险公司，同时也在积极探索AI的应用。该公司建立了一个集中式 AI Pod，其任务是通过将AI应用到用例的过程，引导产品、数据科学和运营等其他团队。该公司认为，提前充分了解业务问题才是成功的关键，而不是为了人工智能而使用人工智能。
此外，Oscar Health还进行自我监管，积极制定标准，确保人工智能在医疗保健领域得到负责任和合乎道德的使用。他们与白宫合作，领导了一个由37个最大的医疗保健支付者和提供者组成的联盟，共同制定并遵守人工智能使用原则。
Oscar Health首席执行官表示，利用人工智能不仅仅是想改变和简化医疗管理用例的边边角角，更应该使用这些模型，帮助医生解决核心的临床问题。
Oscar Health表示，在接下来的三到五年内，要将看医生和住院的费用降低10倍。要做到这一点，唯一的方法是在业务中心位置建立一个模型，将其融入会员与医疗提供商的互动中。
可以看到，从OpenAI推出到在保险业正式落地，相较于此前业内对应用方式和环节的预测、分析，生成式人工智能的应用方向和环节越来越清晰，目前通过实现文档记录自动化和理赔助手，提升了某些环节的效率。未来，预计随着生成式人工智能在更为核心环节的采用，保险行业，尤其是健康险行业，也会更加受益。
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