虽然人们可能会认为医疗保健公司在中国投资最大量的资金投入到AI的R＆d的努力，如临床试验，药物发现和手术机器人，顶部保健品企业似乎没有，如果他们要宣传他们的努力。
这可能是由于各种原因，我们在我们的文章中概述如何发现《财富》500强企业的人工智能创新，但我们可能认为这是为了防止他们的竞争对手获利竞争情报在这些公司。
相反，更常见的情况是，医疗保健公司宣传它们针对白领自动化和人工智能的举措商业智能麦凯森(McKesson)、联合健康集团(UnitedHealth Group)和卡地纳(Cardinal)这三家全球最大的医疗保健公司肯定也是如此。
在这篇文章中，企业领导者可以了解这三个顶尖的医疗保健公司目前AI的计划和项目。我们列出了下面一些他们的举措：
- 麦克森与简柏特公司合作，允许内部机器学习为主的大数据分析和后天改变医疗保健提供医疗保健公司白领的自动化，如合同管理，订单到现金，源工资，等等。
- 联合健康集团的子公司Optum提供OptumIQ预测分析平台，医疗保健公司与帮助他们的许诺销售预测，市场需求和价格的准确性。
- 卡地纳健康提供预测分析监测操作，估计资源患者可能会使用和保险理赔管理通过其Vitalsource GPO服务。
我们的概述从McKesson和他们与Genpact合作的人工智能大数据分析开始。
麦克森
McKesson是医疗供应链管理解决方案、医疗信息技术等领域的全球领导者肿瘤科。该公司目前排名第六位世界500强。
合作伙伴与简柏特：白领自动化
他们一直在改进使用机器学习他们的数据管理和分析系统自2016年与简柏特合作优化其业务范围内的众多方法，如：
- 以现金:客户销售订单的货物和服务，并为那些订单支付，如处方药的患者或医疗工具医院。
- 记录到报告：收集并及时传递相关信息。这可能包括心灵病理学和远程放射学信息或实验室测试的结果可能交流。
- 合同管理：当供应公司或制药公司的合同可能结束，这可能包括自动提醒。推荐的企业领导人把最好的下一步时分析系统也可考虑活跃的合约。
- 主数据管理:公司大数据的管理以及数据在公司内部的存储方式。在医疗保健领域，这主要是指将保存在客户公司数据库中的患者EHR数据。
- 源支付:管理公司支出的过程，以及资金可以或应该分配到哪里。这本质上是使用预测分析来进行预算，同时考虑患者数据，并可能识别这些患者未来的资源利用情况。
改变医疗保健的获取：理赔管理和预测分析
麦克森公司还收购了AI公司变更医疗保健，这似乎给了他们获得的预测分析解决方案基于价值的护理和报销，或根据病人所接受的价值来定价的服务。改变医疗保健的基于机器学习的分析软件也可以帮助McKesson确保支付的准确性，并通过减少错过的付款和退款来提高收入。
理赔管理软件
最近，Change Healthcare宣布了一个名为的解决方案声明生命周期人工智能。该公司在其产品中添加了该软件智能医疗网络和它的金融解决方案，以优化理赔处理的供应商和付款人。他们声称将溶液用于优化权利要求的整个生命周期制成，从当根据权利要求被第一日提交的，当它是支付或拒绝到。
据从下面的麦克森信息图表，该软件可以检测将索赔提交过程中被拒绝索赔。机器学习模型将比较声称过去接受的索赔，以验证其准确性：
它可能检测要求，将基于索赔或要求是，其他标准之间的量签名被拒绝。拒绝索赔可能允许申请人来完成他们已经错过任何信息或纠正任何不准确的信息本身。据称这导致了$ 6.2B的所有更改医疗集团客户管理的储蓄。
虽然没有对此时的解决方案很多信息，很可能是软件使用预测分析每项权利要求中的检测信息，并验证它是否正确，完整。我们可以推断这是因为更改医疗主要集中在数据分析和预测分析麦克森公司收购它之前，除了在号称生命周期人工智能似乎工作的方式。
预测分析软件
改变医疗保健提供了一个分析平台叫做HealthQx，该公司声称，它可以帮助医疗保健机构使用预测分析过渡到基于价值的关怀和报销。基于价值的关怀和报销都需要在支付得起的医疗法案（ACA）医疗服务提供者。
HealthQx使用情景要求分组以检测上升的运营成本的日期开始和结束。据称它可以给它贴上标签以明确专注于成本找到报销的确切金额激增这一时间段作为一个插曲。
这种技术可以让过程自动化通常放缓的人为错误。这可能会导致医疗服务提供者以较低的报销额度，这意味着较低的收入，为公司作为一个整体。然后HealthQx的预测分析部分可以使用每集内的数据，以找出未来分析项目额外的见解。改变医疗称之为“情景分析”。
HealthQx的机器学习模型可能需要在客户医疗服务提供商提供的数十万个表单和记录上进行培训，比如电子病历（电子病历），权利要求书数据，或财务数据。所有的数据将需要相关的公司资源和运营成本，病人的健康和满意度，以及物品或服务，可以由ACA报销。
很可能HealthQx也有自然语言处理（NLP）的部分，因为EMR数据通常包含写在共同语言，NLP软件可以更容易地分析非结构化数据。
我们采访了丹妮拉布拉加创始人兼首席执行官DefinedCrowd公司关于确定人工智能项目的数据需求，以及重要的是，她希望高管们能够更好地理解人工智能的需求、合理和可能。
DefinedCrowd公司是AI项目和倡议数据收集供应商。该公司提供的服务，为他们的客户的AI举措适当的数据训练机器学习模型。
当被问及因为她能传授给她的同胞高管一件重要的事情，布拉加说：
我认为，重要的是更多的人了解什么是高质量的数据。每个人都在谈论质量，但大多数人并不真正关心。很多产品都没有衡量质量。他们必须明白，我们有我们生产的每一个数据单元或工艺认证。很多企业并没有做到这一点，很多高管的定价，而不是质量去...。那会伤害企业的项目生命周期。我去过那儿。它只是延缓一切，原来是到底有多贵。这是我最大的痛......要注意，不要用言语，认证的嗡嗡声和外观所迷惑。
一旦公司选择了最高质量的数据集，他们可以准备，从客户公司变更医疗保健数据科学家或一个将机器学习模型暴露在所有这些数据。
这将训练机器学习模型相关联的数据点的机会报销，与医疗实践沿着导致在群体水平上改善患者治疗效果。然后HealthQx可以做出预测哪些业务将有机会报销和医疗实践可以使用改善。
麦克森和变更医疗保健声称他们的价值为基础的护理方案目前正在由一个数字，涵盖了集体健康计划提供者利用商业保险的公民的33％在美国。这就是说，他们不按名称在其网站上提及任何这些供应商。
尼克Giannasi为改变医疗保健的首席AI员，他拥有威尔士大学的分子，行为和形态演化的博士学位。在此之前他在改变医疗保健工作，Giannasi担任Oracle生命科学产品战略的副总裁。
联合健康集团
联合健康集团股份有限公司是中国最大的医疗保健服务公司在世界之一。他们声称能提供的服务和涉及当地市场的需求资源的组织，并通过他们的技术连接医疗保健的各个层面的解决方案。
此外，他们还声称提供收集、管理和分析服务保险企业数据，包括索赔，电子健康记录和销售。
联合健康保险服务客户公司和消费者从它的两个分支。公司从UnitedHealthcare的平台，提供医疗保险和福利服务。对消费者来说，这是由一个网站，一个做一个帐户，并用它来申请医疗或医疗服务的。
第二个平台被称为Optum，其中联合健康集团收购了提供信息和技术为基础的服务。Optum提供了一些基于机器学习，数据分析解决方案，健康保险公司，医疗服务提供商和生命科学公司，这些解决方案是由公司的所谓的人工智能平台供电OptumIQ。
据称，这款机器学习软件可以利用企业医疗保健数据，为客户预测销售、市场需求和定价准确性。在市场需求方面，该软件将利用过去的销售数据，以及客户公司可能需要上传到系统的任何当前市场数据。
然后，该软件可以预测需求显著上升，如果客户公司使用geolocational数据，该软件还可以能够确定在该国的需求将上升。
这是最有可能的是，OptumIQ软件同时具有预测分析部分和自然语言处理部分。这是因为Optum声称该软件可以从电子健康记录（EHR），其中包含来自医生的笔记非结构化数据是自然语言处理模型可以提取和检测数据点分析数据。
除了EHR数据和医疗保健提供者关于病人访问和他们的经验的说明，Optum声明该软件是在结构化数据上培训的。该数据包括关于特定医院的患者人数和医疗索赔支付数据的数据。
下面是从Optum图形，突出OptumIQ的主要组件和功能：
根据案例分析在Optum的网站上列出，该公司能够帮助NYUPN衡量有多少资源，他们的病人使用，而他们通过他们的网络之外的医院和提供照顾。NYUPN是纽约大学朗格尼医学中心和大学医生的网络之间的合作。
据称，NYUPN能够建立必要的数据报告，以便与医生就病人的就诊进行富有成效的讨论。据称，对医生进行网络外使用的培训，一年内可使网络内使用增加5%。
在一个视频Optum与执行董事NYUPN讨论他们的工作马修Penziner有以下说：
Optum性能分析汇集了临床和旁边社会经济数据要求数据支持最好的质量和成本的结果。我们可以灵活地扩大建在分析表面的附加数据点，回答进一步的问题，并创建自己的报告。
马修Versaggi是人工智能与认知技术在联合健康保险的高级总监。他拥有硕士学位的计算机科学与人工智能程度的专业化。在此之前他在联合健康保险的工作，Versaggi担任人工智能工程师想象一个技术与管理有限公司
卡地纳健康
卡地纳健康是全球领先的批发药品和医疗和外科用品的分销商之一。他们分发到医院，替代护理中心，连锁药店，超市和药店。
药品供应链内的众多企业依靠卡地纳健康的服务，他们的产品运到市场。该公司还提供基于机器学习，数据分析解决方案，医药保健企业商业智能的目的。
卡地纳健康的Vitalsource GPO（组性能优化）服务是在其所有的机器学习解决方案的中心。他们都充分利用了预测分析，和解决方案，手柄EHR / EMR数据也可能需要利用NLP。
虽然这些解决方案都是针对肿瘤取得，该公司列出了一些在泌尿科和跨学科的情况下，他们的解决方案。这些是由Vitalsource GPO服务覆盖的卡地纳健康集团AI的解决方案：
- GPO合同仪表板：评估投资回报率，合同履约
- 医师调剂:组织制药工作流程和提高患者的依从与药物
- 实践分析:用于测量，监控和日常活动的报告，以及确定资源利用率和最佳实践的医院或医务人员。
- 方案分析:估计总的治疗费用的患者，确定报销的机会，并且使大多数药物的支出。
- 汇款和索赔管理：寻找公平报销和改善与纳税人进行谈判，在重要的索赔数据更加透明。
- Jvion认知机肿瘤实践:从机器学习软件Jvion用于确定个体患者的最佳癌症护理实践作出。Jvion的软件与所有从Vitalsource GPO服务卡地纳健康公司自己的解决方案的访问。
根据案例分析从卡地纳健康的网站，该公司帮助田纳西肿瘤学管理他们的GPO合同。他们还声称已经帮助田纳西肿瘤实施新的库存管理系统为精确输送口服和静脉药物。
“数据管理将是那些谁成功的关键所在，”杰夫·巴顿，医学博士和田纳西州肿瘤CEO说，”你不能这样做你自己。作为Cardinal Health的专业解决方案的不断演变成一个数据分析公司，他们非常符合我们的需求保持一致。”
田纳西州肿瘤是据称能够口服和静脉药物集成到一个单一的仪表盘，它允许开支和更好地反映患者可用众多的治疗方案的更多的知名度。
随着更多的药物用于肿瘤治疗，它们将需要更好地整合到商业模式中。田纳西肿瘤学希望解决这个问题与他们的解决方案，并声称已找到成功的生机源GPO。
特洛伊Zimpfer是数据管理和分析服务在Cardinal Health的副总裁。他拥有硕士学位预测分析学位凯洛格管理学院。此前在Cardinal Health的工作，Zimpfer曾担任史考兹奇迹公司的执行顾问。
标题图片来源：U.W.马克思
