医生人力成本刚性上升，AI医疗能否打破医疗服务的价格传导与议价困局？

医生人力成本刚性上升，是医疗服务价格传导困局的核心症结。AI医疗能够部分替代诊断、阅片、监护等环节，改变部分成本曲线，但受伦理与监管约束，它无法完全重构医疗服务的议价权。 依据鲍莫尔两部门模型，医疗服务属于劳动生产率增长缓慢的“停滞部门”，医生单位时间产出相对刚性，单位成本随时间推移不断上升；而AI医疗目前仍处于辅助阶段，只能在有限环节缓解这一压力，而非彻底打破价格传导链条。

鲍莫尔成本病：医生成本为何刚性上涨

美国经济学家鲍莫尔于1967年构建了两部门非平衡增长模型，将宏观经济分为具有正劳动生产率增长率的进步部门，以及不存在劳动生产率增长率的停滞部门。在几个关键假设下，进步部门的单位劳动力成本维持不变，而停滞部门的单位产品成本不断上升。

医疗服务正是典型的停滞部门。正如一位Tony老师单位时间能剪的头比较刚性，医生单位时间能完成的诊疗量也难以随技术进步大幅提升，其价格便持续上升。沃斯托在《改变医疗服务价格曲线的方式：解雇医生》中据此提出，用机器替代医生是解决医疗成本越来越昂贵问题的最好方式。

AI医疗的真实能力边界

仅以ChatGPT为例，其在医疗领域已展现出多种应用可能：远程医疗虚拟助手可帮助患者安排预约、接受治疗和管理健康信息；临床辅助决策可向医疗保健提供者提供实时的、基于证据的建议；远程患者监护则通过分析可穿戴设备、传感器等数据，在患者病情恶化时向医疗保健提供者发出警报。此外，在心理咨询、病历保存、医疗翻译、药物管理、疾病监测等领域，GPT也有着广泛的应用空间。

但埃里克·托普在《深度医疗》中将自动驾驶汽车与人工智能的医学实践相提并论。目前在理想环境和交通条件下，自动驾驶汽车已达到L3水平，而AI医疗仍处在L1到L2的路上。他认为，AI医疗不太可能超越自动设备的3级水平。有很多诊断工作、阅片工作可以用AI辅助完成，但就对医学整体而言，在任何时候、任何情况下，绝不能容忍没有人类医生和临床医生的监督。

部分替代而非完全重构议价权

AI医疗在诊断阅片等环节可辅助完成，但无法脱离人类医生监督，这决定了它在价格传导链条中只能部分替代，而非完全重构议价权。此外，医疗数据是AI医疗永远的痛点。医疗数据属于患者隐私，所有权理应属于患者，但实际中大数据权属基本在医院方。目前AI模型训练所需医疗数据，大都通过企业和医院签署研发协议获得，通常数据不出院、模型出院。埃里克·托普在分析IBM医疗AI沃森的失败时指出，“最基本的失误之一，就是将获取数百万页的医疗信息等同于理解或使用这些信息。”

常见问题

AI医疗能完全替代医生吗？

不能。埃里克·托普认为，AI医疗不太可能超越自动设备的3级水平，在任何时候、任何情况下，绝不能容忍没有人类医生和临床医生的监督。AI可在诊断、阅片等环节辅助完成，但无法独立承担医学整体责任。

AI医疗能降低医疗服务价格吗？

AI医疗有助于在部分环节改善成本结构，但医疗服务作为停滞部门，医生单位时间产出相对刚性，单位成本上升的机制难以根本扭转。沃斯托提出用机器替代医生以改变价格曲线，但受限于AI医疗仍处于L1到L2阶段，其替代范围有限，价格传导困局只能部分缓解。

医疗数据为什么是AI医疗的痛点？

医疗数据属于患者隐私，所有权理应属于患者，但实际中权属基本在医院方。目前训练数据多通过企业与医院签署研发协议获得，通常数据不出院、模型出院。对于现阶段AI医疗产品而言，理解医疗数据远比获得数据更重要也更困难。