综述：人工智能在健康保险中的应用：一项范围综述

本综述系统探讨了人工智能（AI）在健康保险领域的应用与挑战，涵盖政策制定、财务优化、欺诈检测（FWA）、疾病预测（如CKD、HIV、COVID-19）及伦理风险。研究强调AI在提升保险效率（如DRG/DIP支付模型）和个性化服务（如基于穿戴设备的风险评估）的潜力，同时呼吁加强数据隐私与算法透明度治理。

　　

人工智能重塑健康保险：应用、挑战与未来方向

随着医疗成本攀升和保险收支失衡，人工智能（AI）正成为健康保险领域革新的核心驱动力。本文基于2000–2024年间文献的系统分析，揭示AI如何从政策设计、风险管理到客户服务全面重构保险生态，同时直面伦理与数据安全的严峻挑战。

国际与国家议程：政策与标准的协同

机器学习（ML）通过因果推断和反事实分析，助力 policymakers 设计更精准的医疗保险政策。例如，AI可基于客户数据生成定制化保险方案，动态调整保费、覆盖范围及保单期限。政府需协同建立医疗大数据标准体系，确保数据真实性与可靠性，尤其在药房福利管理（PBM）和健康管理服务中，AI能实现处方实时审核与并发症预测，加速新药研发并优化资源分配。

财务管理的智能化变革

AI显著提升保费定价与成本控制的精确性。ML模型在预测健康 outcomes 和保费定价上超越传统精算模型，例如通过分析年龄、BMI、吸烟史等变量构建的保费预测模型，误差率显著降低。在支付方式上，诊断相关分组（DRGs）和疾病干预项目（DIP）依托大数据监控医疗支出，遏制过度医疗。研究显示，AI驱动的混合模型（HM）可辅助DRG政策制定，优化高值耗材的报销策略，减少医院扣款并节约成本。

欺诈管理：从检测到预防

健康保险欺诈（FWA）导致巨额损失，AI通过模式识别与历史数据学习，大幅提升欺诈检测效率。例如，模糊专家系统和数据挖掘技术可识别自我转诊、双重计费等欺诈行为。沙特阿拉伯的AI模型成功定位欺诈主因，而Kirontech的CaseHound软件利用公共数据训练模型，Azati平台则基于异常索赔历史发出预警。这些工具不仅加速合法索赔处理，还通过早期预警系统降低司法误判风险。

监测能力：个性化与公平性提升

AI通过因果机器学习评估保险政策对特定人群的差异影响。例如，印尼研究发现贡献型医疗保险显著改善孕产妇保健，而补贴型保险效果有限，算法据此提出资格标准重设建议。健康保险索赔（HIC）数据结合AI可分析医疗资源消耗模式，优化资源配置，如分析Celecoxib的 adverse drug reaction（ADR）信号，验证药物安全性。

诊断与医疗革命：从预测到干预

AI在疾病预测与管理中发挥关键作用。卷积神经网络（CNN）模型精准预测慢性肾病（CKD），识别糖尿病、年龄与痛风为主要风险因素。在结核病（TB）诊断中，专家系统促进知识共享与多层转诊效率。AI还通过电子健康记录（EHRs）推荐实验室检查，提升患者安全。针对COVID-19，AI关联保险数据与临床报告，分析生存率与死亡率风险因子，为高危群体干预提供依据。此外，AI识别胰腺癌的性别特异性风险，助力个性化防治。

私营保险应用：精准定位与风险选择

AI细分未投保人群，支持定向政策制定。例如，聚类分析揭示无保险群体特征，引导公共服务资源投放。在寿险领域，数据挖掘预测潜在客户，缓解信息不对称，使保险公司基于健康画像提供个性化保单，减少逆向选择。

风险管理：数据驱动决策

AI整合地理信息系统（GIS）、环境污染与疾病数据，优化保险风险评估。研究显示，HIV管理中的高死亡率与并发症可通过AI筛查心血管疾病与癌症，降低医疗支出。在COVID-19中，AI分析ACEIs/ARBs药物对感染风险的影响，发现女性、低收入及近期住院者风险更高，为免疫策略提供数据支持。

技术分析：深度学习与数据挑战

面对电子健康记录、医学影像等非结构化数据，深度学习（如CNN）实现端到端学习，提升分析精度。穿戴设备数据结合组织文化与技术政策，增强保险公司竞争优势。健康保险大数据改革需聚焦数据质量、隐私保护与流程优化，以提升服务效能。

价值创造：从企业到消费者的转移

AI重新定义保险价值链，在定价、承保、营销与理赔管理中创造价值。例如，韩国国家健康保险共享服务（NHISS）数据库支持骨关节炎（OA）诊断阈值研究，优化症状管理。行为分析助力保险公司识别市场机会，提供个性化服务，同时降低道德风险与逆向选择。

伦理挑战：隐私与透明度博弈

AI应用引发严峻伦理问题，如数据挖掘侵犯隐私、算法偏见加剧不平等。研究呼吁建立可信AI治理框架，强调透明度、证据型风险预测与消费者知情权（如生命评分工具）。网络安全与对抗性攻击需通过法律标准与人类中心主义设计缓解，监管机构、保险公司与政策制定者需协同确保数据安全，避免滥用导致社会危害。

结论

AI深度融入健康保险，推动行业从“检测-修复”向“预测-预防”范式转型。其在成本控制、欺诈预防与个性化服务中展现巨大潜力，但伦理困境与数据安全风险亟待系统性治理。未来需强化跨部门合作，构建兼顾创新与责任的AI监管生态，最终实现保险服务的公平、高效与可持续发展。