美國醫療健保體制困境重重，「區塊鏈技術」如何成為救命解方？|數位時代 BusinessNext

美國醫療健保體制困境重重，「區塊鏈技術」如何成為救命解方？

美國醫療保險體制面臨高成本與效率問題，Web3 技術可能為醫療支付、數據管理帶來改革，改善病患體驗與降低成本。

##### 體制裂縫浮現，健保擋路疑雲端美國聯邦醫療保險、私人保險計畫與龐大醫療費用之間的錯綜交織，使美國醫療健保體制長期面臨高昂成本與效率低落的矛盾。近來，UnitedHealthcare 執行長 Brian Thompson 的不幸去世，更讓人關注保險公司在醫療服務中扮演的角色。

根據華盛頓郵報報導，Thompson 曾坦言許多美國民眾將保險商視為「阻礙」，批評其嚴苛的事前審核（prior authorization）與拒賠政策影響病患獲得必要治療的權利。此番爭議再度折射出美國健保系統的頑疾：過度官僚與商業利益糾纏，不僅扼殺了價格競爭空間，也讓病患在保險理賠與療程之間難以找到平衡。

同時，龐大的市場規模進一步凸顯問題根源。美國醫療保險產值今年預估達 1.4 兆美元，UnitedHealth Group、CVS Health、Anthem、Humana 等巨頭壟斷近七成市占，也使政策調整與市場所能帶來的變革侷限重重。而在疫情之後，醫療需求與成本持續上揚，讓外界更加意識到，單純在傳統金融體系內進行改革或許力有未逮。

##### Web3 與加密：破解成本和可及性瓶頸？隨著區塊鏈與加密貨幣逐漸成熟，新興的 Web3 思維正被視為重整醫療健保的一條潛在出路。類似比特幣「去仲介化、銀行自助化」的概念，若能在醫療支付與數據管理產業推廣，可能為目前以保險公司、院所與政府補助等多層仲介為主的美國健保模式帶來另一種選擇。例如透過區塊鏈交易的不可篡改性與公開透明，可以降低保單審核、支付流程中間的龐大行政費用，也能藉由智能合約自動執行費用結算，減少錯誤索賠與爭議空間。

同時，有關 Web3 與加密市場衍生出來的 DeFi（去中心化金融）方案，提供病患與醫療機構更靈活的融資選擇，如小額貸款、跨境支付等，減少病患因等不到保險核准而耽誤療程的情況。對於缺乏完整信用紀錄或財務管道的族群（類似「無銀行服務人士」），去中心化借貸平台還能協助他們籌措資金進行治療或購買補充保險。這種「重新定義醫療支付」的模式，讓成本與可及性得以在更廣大使用者間取得平衡。

##### 數據共享與激勵：重塑醫療體驗除了支付與保險，Web3 在醫療數據管理上也具重大潛力。傳統醫療系統中，個人病歷常散落在多家院所或保險公司，大幅增加重複檢查與誤診風險。若透過區塊鏈建立分散式醫療紀錄平台，病患可透過私鑰掌握自身完整醫療檔案，授權醫師或研究機構時能更快、更準確地獲取資訊。

同時，為了鼓勵病患貢獻數據供製藥、AI 分析或公共衛生研究，Web3 也提供以加密代幣回饋當事人的激勵模式，形塑全新「醫患-研究-保險」的生態網路。

另一層面，針對「保費昂貴、審核冗長」的投訴，區塊鏈保險平台亦可利用智能合約自動執行審批程式，並將過程記錄不可竄改地上鏈，以避免保險公司片面刁難或誤導。更重要的是，若數據能經過統一標準化格式處理，保險計費更趨科學透明，院所與保險商的利益衝突也可降低。

針對上述的內容，台灣其實早在 2019 年就開始發展「保險科技運用共享平台」；透過「聯盟鏈」的方式打造出全台最大規模的金融區塊鏈「理賠/保全聯盟鏈」，現在已經成為多家保險公司、多家醫院和數十萬名保戶最重要的應用。更在 2023 年推出「理賠聯盟鏈 2.0」，持續優化並提供更多元的金融服務。

##### 政策挑戰與未來可能當然，想讓 Web3 與加密貨幣在美國醫療體系大規模落地，仍然有法規合規與市場習慣等挑戰。合規成本高、數據隱私問題、貨幣波動風險等，都是目前的現實難題。然而市場對改革的需求與年輕群體對保險及付款方式的開放接受度，正推動各方勢力嘗試突破。越來越多新創企業與研究單位也已投入此產業，從去中心化數據共享平台，到以加密代幣建立健康獎勵機制等，皆在積極試水。

事實上，前 UnitedHealthcare 總裁身亡事件在社會上所引發的嘆息或憤怒，更彰顯人們對美國醫療體系繁瑣低效的不滿。若能藉區塊鏈與加密技術重構支付與管理模式，也許有助緩解美國醫改的困局。

這不代表加密就能一蹴而就修補整個架構，但至少提供了「更節省成本、更符合使用者體驗」的方向。倘若各界從政府到民間都願意嘗試這項創新，或許我們才能真正擺脫「保險公司即阻礙」的既有印象，邁向「以病患為中心」的醫療新時代。

本文授權轉載自：[加密城市][1]

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。