医院市场集中度与人工智能及机器学习应用关联的研究：系统隶属关系与ACO参与的影响

《Health Affairs Scholar》：Hospital Market Concentration and Hospital Adoption of Artificial Intelligence and Machine Learning

　　

摘要

背景

我们考察了医院市场集中度与组织特征同人工智能（AI）和机器学习（ML）应用之间的关联。

方法

我们分析了2025年医院调查数据，使用赫芬达尔-赫希曼指数（HHI）衡量集中度。主要结局指标衡量了当前AI/ML的使用情况，包括集成于电子健康记录（EHR）中以及EHR外部的使用，以及需要EHR开发商和另一来源工具的功能计数。替代测量指标允许选择任一设置或来源。标准误按医院转诊区域进行聚类。

结果

与低集中度相比，高集中度与两种设置下生成式AI使用率的调整后概率高出6.7个百分点相关（95%CI，0.2–13.2），但与任何使用方式无关（0.2；95%CI，?4.9至5.2）。中度集中度与需要两种来源的生成式功能数量减少0.20相关（95%CI，?0.39至?0.01）。系统隶属关系和问责制医疗组织（ACO）参与在所有五种结局指标的两种定义下均呈正相关。

结论

市场集中度与不同技术和结局定义下的AI/ML使用并未表现出一致的相关性。系统隶属关系和ACO参与则始终与更高的使用率相关。

医院市场集中度, 人工智能, 机器学习, 卫生系统, 问责制医疗组织