OpenAI 和 Oscar 公司合作，将人工智能引入健康保险，降低成本并改善了患者护理。

借助人工智能打造的理赔助手，每年每年可以帮助处理 48,000 个工单，医生不再需要花几周时间阅读患者医疗记录。

以下是视频文稿：

我叫 Mario Schlosser。我是 Oscar 的联合创始人，担任技术总裁和首席技术官。我在 2012 年创办了这家公司，最初的动力很简单。我们认为医疗保健既昂贵又复杂，用户体验很糟糕。我们最引以为傲的成就之一就是，我们成为第一家与 OpenAI 签订 BAA 的保险公司。

语言模型让我们第一次看到了，可以把现实世界的复杂性转化为清晰的数字化计划。应用语言模型破解问题可能并不是最难的部分。更难的是要把找到的解决方案融入到工作流程中，用它替换现有的工作流程系统，并使其在公司运营中发挥作用。

我叫 Nikita Luthra。我在 Oscar Health 担任高级产品经理，领导我们的 AI 研发团队。我对 AI 感兴趣，因为我认为它将实现许多过去在医疗保健领域无法实现的应用场景。事实上，我们已经建立了一些专有数据集，以便根据医疗保健的特定用例对模型进行基准测试。OpenAI 的模型表现一直最佳。

GPT-4 帮我们构建了一个理赔助手，每月将用于处理至少 4,000 个工单，每年达到 48,000 个，这为我们的内部团队节省了大量时间，并使我们能更快地回应会员和服务提供商。

我们小组的六个人中有五个是女性，我们都在 20 多岁到 30 多岁的年龄段。我认为这非常酷，因为这显示了推动 AI 发展前沿的人并不是某一类型的刻板印象。我们希望能解决一些极端的社会临床问题，我们需要在未来三到五年内，将看病和住院的费用降低十倍。实现这一目标的唯一方式是让一个模型真正参与到整个过程中，不只是抄写，不仅仅是记录，更是要进行对话。

医疗记录是医疗保健中关于患者信息的宝库。对于我们最复杂的患者而言，医疗记录有时可以长达 500 页。我们在 Oscar 有一个特定的用例，其中医生们需要审阅超过 1700 份的医疗记录，每份记录大约需要 20 分钟。这样算下来，这些医生需要花费近九周的时间。在系统中存在一些选择性偏见，患有最严重和最复杂疾病的患者，他们的医疗记录往往最长。这就是我对 AI 如此兴奋的原因，因为现在我们有了一种方式，能确保最重病的患者能得到最好的护理，就像所有其他人一样。