作者：Lianne Dehaye
TDCX AI高级副总裁

远程医疗（Telehealth）已从权宜之计发展为战略优势。仅在美国，88% 的医生表示远程医疗改善了医疗服务的可及性，而 94% 的患者（尽管存在一些顾虑）已将其视为医疗选择的必要组成部分。

在之前的文章中，我们探讨了生成式人工智能（GenAI）如何优化患者支持 —— 从智能分诊、基于语音的虚拟助手、上下文感知对话式聊天机器人，到为客户体验（CX）专员和医疗一线人员提供支持工具。

这些进步不仅限于提升患者支持。生成式人工智能还为医疗服务提供商和医疗科技（HealthTech）品牌创造了可持续增长营收的新机遇：通过从产品或服务中创造并交付更多价值，如推荐个性化服务、自动化诊后互动，以及支持远程患者管理等高端护理模式，GenAI 能够同时驱动临床价值和财务表现。

重新思考远程医疗营收优化：从频次导向到价值导向

在传统远程医疗模式中，营收往往与服务量挂钩（例如每日接诊量、单医护人员接诊量或平台整体咨询量）。然而，虚拟护理技术的进步和患者期望的变化，正推动行业向更具目的性、以质量为核心、以结果为导向的互动模式转型。例如，美国商业医疗计划中 “基于价值的服务” 占比自 2018 年以来增长了 50%，而近 40% 的远程医疗问诊已涉及中至复杂病例。

如今，营收优化的核心在于提升患者终身价值，同时改善诊疗结果。这意味着需基于患者的临床需求、偏好和护理目标，在恰当的时机提供适配的服务。

生成式人工智能（GenAI）可进一步强化这一目标：通过帮助医疗服务方精准推荐相关且及时的服务（如预防性筛查、个性化营养方案或高端远程监测支持），这些并非为提升利润而进行的推销或向上销售，而是从临床层面合理延伸的护理服务，切实满足患者真实需求。

在后端运营中，营收优化已演变为 “运营智能” 的一部分 —— 从 “基于问诊的计费模式” 转向 “服务协同管理”。当 GenAI 与电子健康记录（EHR）、客户关系管理（CRM）系统及其他患者互动平台集成时，可分析结构化和非结构化健康数据，评估患者需求、偏好及行为模式，并在整个护理周期中推荐 “最优下一步行动”。

图 1：生成式人工智能（GenAI）用于最大化预防性检查与健康筛查价值的可视化工作流程

GenAI 驱动的远程医疗营收优化：预防性检查与健康筛查推荐用例

患者预约缺席可能导致医疗机构和医生损失 2.3 万至 15 万美元，而错过一次预约的患者在未来 18 个月内不再回访的概率高出 70%。爽约和筛查延迟不仅意味着营收损失，更错失了早期干预的机会。

GenAI 通过主动提供定制化、循证推荐并将其转化为预约行动，为填补这些缺口提供了解决方案。与诊后随访不同，该用例聚焦于前瞻性护理——GenAI 会标记预防性护理中的潜在疏漏或延迟。事实上，这类个性化提醒已帮助某知名医院将参保患者的用药依从性提升至 97%。这也将常规检查转化为战略增长杠杆，尤其适用于订阅制或价值导向的护理模式。

从患者视角看，这些提醒是及时、精准且多渠道的，反映其健康历程。它们可能以个性化建议的形式出现在患者的应用程序或收件箱中，列出相关筛查项目、可用时段及便捷的预约方式。

幕后，GenAI 系统获取并分析多源数据，如电子健康记录（EHR）、既往检验结果、人口统计学特征、预约历史、生活方式指标及客户关系管理（CRM）活动数据。该模型应用实时风险评分技术，将健康档案与临床指南和分层框架进行交叉比对，从而基于个体风险因素识别逾期或推荐的筛查项目。例如，算法并非依赖硬编码的年龄触发条件，而是利用历史数据和患者特定趋势生成适时的检查提示。

随后，系统生成合规且易于理解的患者通知，并附带个性化健康套餐或筛查建议。当与 CRM 和预约系统对接时，GenAI 可提供可操作的后续步骤，如优选预约时段、推荐护理套餐或远程问诊随访。患者反馈和参与指标会回流至 AI 模型，实现持续学习和投资回报率归因。

生成式人工智能驱动的远程医疗营收优化：咨询服务用例

远程医疗中，诊后阶段是关键但常被忽视的环节。例如，不到 25% 的患者会在咨询后 30 天内进行随访，这一缺口可能削弱治疗依从性和长期护理效果。

GenAI 有助于将这一阶段转化为更持续、个性化的护理历程，将支持延伸至咨询之外，并强化长期健康 outcomes。在此用例中，GenAI 会预判患者就诊后的需求，并跟进后续步骤。通过自动生成个性化总结、调整随访计划、推荐相关健康资源，GenAI 在支持更有效护理的同时，也为以患者为中心的可持续营收创造新机遇。

对患者而言，AI 增强型咨询强化了护理的连续性。例如，虚拟就诊后，系统会引导他们梳理医疗计划，明确用药事项，并提供针对具体病情的生活方式建议。从这一环节开始，体验可延伸至其他互动 —— 系统能帮助患者在最佳时间预约随访，而虚拟营养指导或健康讲座等相关增值服务，也会作为护理历程的一部分呈现，而非促销干扰。

美国一家运营着 40 多家医院和 614 个医疗办公室的综合管理医疗公司已在使用这种 AI 辅助工作流程。其试点项目显示，该流程改善了文档记录，减轻了行政负担。值得注意的是，81% 的参与患者认为医生在就诊过程中更 “在场”。

 

在后端，GenAI 的输出可包含置信度评分或参考依据，以便临床医生和医疗服务提供者（HCPs）在向患者交付前进行审核和验证，确保推荐具备可解释性和可审计性。从架构上看，这依赖于模块化 AI 流水线 —— 通过独立模型处理总结生成、风险分析及业务决策逻辑，确保输出符合监管和运营标准。当与患者互动平台集成时，GenAI 可通过患者偏好的渠道提供符合医疗规范、基于上下文的服务，且交付过程由符合《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）或《通用数据保护条例》（GDPR）的系统管控。

 


图 2：可视化患者旅程图，展示生成式人工智能（GenAI）如何将远程患者管理（RPM）规模化作为面向患者的高端服务

GenAI 驱动的远程医疗营收优化：远程患者管理用例

远程患者管理（RPM）已从临床安全网演变为可行的商业模式 ——2022 至 2024 年，美国患者对 RPM 的采用率每年增长近 11%，且近 40% 的美国人现使用可穿戴设备追踪健康数据。随着居家护理和个性化监测需求的增长，医疗服务提供商和医疗科技（HealthTech）品牌正将 RPM 服务打包为高端护理产品的一部分，内容可包括 concierge 服务、可穿戴设备租赁、优先远程问诊权限及健康报告。GenAI 通过充当智能协同层持续分析多模态患者数据，使这一模式具备可规模化能力。

该流程从数据摄入与标准化开始：系统采集来自电子健康记录（EHR）、可穿戴设备、生活方式与人口统计学数据、CRM 日志及患者自述结果与偏好等多源结构化和非结构化数据，并将其标准化后输入经医疗领域训练和微调的大型语言模型（LLMs）。基于此，医疗服务提供者和 HealthTech 品牌可实现以下功能：

分诊警报：GenAI 持续监测生物特征和行为信号，若数据偏离预设临床阈值，将触发警报。这些警报会结合近期用药调整等上下文信息，通过 API 集成发送给相应护理团队。

智能排班：AI 系统基于预测模型（如再入院风险评分、用药依从性风险）判断何时需要随访，建议远程问诊时段并与日历 API 或患者门户同步。

• 随访指令生成：在触发事件或预约问诊后，GenAI 会结合患者病史、当前症状和护理协议起草随访指南，以易读格式呈现（如需可由临床医生审核），并通过患者偏好渠道（如邮件、应用程序、短信）发送。

实际上，GenAI 系统不仅是观察患者数据，更在协调整合可执行的护理路径，将远程患者管理（RPM）转化为智能化、可规模化且可计费的持续护理体系。

对患者而言，启用 GenAI 的 RPM 成为实时适配的个性化护理层。加入 RPM 计划后，患者会配备联网设备（如可穿戴设备或家庭监护仪），并接入一个后台运行的护理系统，主动预判其需求。

若系统检测到早期预警信号，会记录数据并向护理团队发出警报，建议远程健康检查，并提供定制化随访指导。若患者漏记用药或活动量减少，可能会收到支持性提示或代其安排的随访提醒。这种前瞻性护理不再是被动响应服务，更像是围绕患者真实行为和目标构建的 “礼宾式” 模式 —— 其高端体验并非源于技术本身，而是技术如何无缝衔接日常生活与专业医疗。

从上述用例可见，GenAI 是提升医疗、健康科技及远程医疗服务方护理交付与个性化能力的战略层。它既能创造新的触达点，又能在患者预后与商业表现间形成闭环。

真正的优势在于将 GenAI 落地运营 —— 以尊重医疗复杂性并开启新商业可能的方式，将其集成到工作流、数据系统和护理模式中。然而，医疗组织和健康科技品牌需要具备领域专业知识以定义最优客户体验（CX），具备技术成熟度以在电子健康记录（EHR）和客户关系管理（CRM）等系统中集成 GenAI，同时需要治理模型来管理风险、合规性与信任。

若无激活 GenAI 的基础设施或支撑其应用的临床判断，GenAI 将无法发挥作用。当以合适的技术系统为基础、以围绕患者体验的 CX 策略为核心、并与创造长期价值的商业模式保持一致时，GenAI 才能成为高影响力增长与高接触护理之间的连接纽带。

我们的咨询团队致力于协助医疗组织构建技术基础设施与战略框架，推动 GenAI 实施落地。若您正探索如何在聚焦患者预后的同时将 GenAI 集成到运营中，我们期待与您探讨具体挑战与目标。

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