📑 目錄

• 什麼是 Agentic AI？為何它將改變聯邦健康計畫交付？
• Maximus 的策略佈局：如何打造符合聯邦標準的 AI 解決方案？
• 患者管理與申請處理：AI 代理如何實現 24/7 智慧服務？
• 資源分配優化：即時數據驅動的決策革命
• 2026 年展望：聯邦醫療 AI 的發展趨勢與挑戰

在深入分析 Maximus 最新推出的 Agentic AI 解決方案之前，我們必須先理解這項技術與傳統 AI 的本質差異。傳統的人工智慧系統主要停留在「輔助建議」層面——它們能夠分析數據、產生洞察，但最終的決策與執行仍然需要人類介入。然而，Agentic AI 代表了一個根本性的範式轉移：這些智慧代理不僅能夠分析與建議，更能夠在預設的參數框架內自主做出決策並執行行動。

對於美國聯邦健康計畫而言，這個轉變意義深遠。根據美國政府問責署 (GAO) 的報告，聯邦醫療計畫每年處理超過 1.5 億件的福利申請，涉及 Medicare、Medicaid 以及 ACA 市場保險計畫的數以千萬計受益人。傳統的人工審核流程不僅耗時費力，更容易因人為因素導致延誤與錯誤。Agentic AI 的介入，預計能夠將平均處理時間縮短 65%，同時將準確率提升至 99.2% 以上。

Maximus 作為美國聯邦政府主要的健康計畫管理服務供應商，其年度營收超過 70 億美元，服務覆蓋全美 50 州及多個海外領土。這次推出 Agentic AI 解決方案並非突發奇想，而是深思熟慮的策略性布局。觀察 Maximus 近三年的技術投資軌跡，我們可以清晰看到一條從「流程自動化」到「智慧决策支援」再到「完整 Agentic AI 平台」的演进路径。

該解決方案的三大核心支柱分別是：患者管理、申請處理與資源分配。這三個環節構成了聯邦健康計畫交付的完整價值鏈，任何單一環節的效率提升都能產生顯著的乘數效應。Maximus 選擇從這三個面向同時切入，顯示其技術架構已達到相當成熟的水平。

值得特別關注的是，Maximus 在設計這套系統時將「聯邦合規」放在首要位置。根據聯邦資訊安全管理法 (FISMA) 以及健康保險可攜性と責任法案 (HIPAA) 的要求，任何處理聯邦健康數據的系統都必須滿足嚴格的安全與隱私標準。Maximus 採用了 Zero Trust Architecture 作為系統的核心安全框架，並已取得 FedRAMP High 授權認證。

聯邦健康計畫的患者管理面臨著前所未有的複雜性挑戰。以 Medicare 為例，其覆蓋超過 6,500 萬 65 歲以上老年人及數百萬殘障人士，每位受益人的健康狀況、福利資格與服務需求都存在巨大差異。傳統的人工管理模式不僅效率低下，更難以提供個人化的服務體驗。

Maximus 的 Agentic AI 系統採用了「主動式患者管理」模式，透過持續監測與分析受益人的健康數據、服務使用紀錄與福利資格狀態，主動識別潛在問題並即時介入。舉例而言，當系統偵測到某位受益人連續三個月未回診領取慢性病藥物時，AI 代理會自動觸發關懷聯繫，並同步通知個案管理員進行後續跟進。

在申請處理方面，Agentic AI 的優勢更是顯而易見。根據美國衛生與公眾服務部 (HHS) 的統計，聯邦醫療計畫的申請處理平均需要 45-60 天，其中相當大的時間花費在資料驗證與資格審核上。Maximus 的 AI 系統能夠在收到申請的數分鐘內完成大部分的自動化審核，將傳統 45 天的處理週期壓縮至 7-10 天。

聯邦健康計畫的資源分配長期以來都是一個複雜的數學最佳化問題。一方面，各州的人口結構、健康需求與經濟條件存在顯著差異；另一方面，聯邦預算的分配公式涉及數十項變數與約束條件。傳統的人工分配模式往往需要數月時間進行規劃與調整，很難即時响应突發需求。

Maximus 的 Agentic AI 系統透過整合多來源的即時數據——包括各州的醫療服務利用率、疾病爆發趨勢、經濟指標與人口變動——能夠動態預測未來的资源需求並提前調整配置。根據 Maximus 的内部測試數據，這套系統能夠將資源浪費降低 35%，同時將服務可及性提升 28%。

更具體地說，AI 代理可以預測特定地區在特定季節可能出現的流感高峰，並提前調度疫苗與醫療人員；可以識別高風險受益人群並優先安排預防性健檢；可以根據醫院床位使用率動態調配急診轉診資源。這種「預測式資源管理」模式正在徹底改變聯邦醫療服務的運作方式。

隨著 Agentic AI 技術的快速成熟，2026 年將成為聯邦醫療服務數位轉型的關鍵里程碑。根據業界分析機構的預測，美國聯邦政府在醫療 AI 領域的年度支出將從 2024 年的 180 億美元增長至 2027 年的 320 億美元，複合年成長率達到 21%。這個增長背後有三大驅動因素：人口老化導致的醫療需求增加、聯邦政府對服務效率的日益重視，以及 AI 技術本身性價比的快速提升。

然而，發展道路並非一帆風順。我們必須正視幾項關鍵挑戰：首先，聯邦機構的 IT 基礎設施普遍老化，與現代 AI 系統的整合需要大量投資與時間；其次，AI 人才在公共部門的招募與留任面臨私營部門的激烈競爭；第三，數據隱私與倫理問題仍是公眾關注的焦點，任何負面事件都可能引發監管收緊。

儘管如此，我們對聯邦醫療 AI 的長期發展保持審慎樂觀。Maximus 的案例已經證明，當技術能力與產業經驗完美結合時，Agentic AI 確實能夠為聯邦健康計畫交付帶來實質性的改善。隨著更多供應商跟進投入這個市場，競爭將推動創新與成本優化，最終受益的將是數以千萬計的聯邦醫療計畫受益人。

什麼是 Agentic AI，與傳統 AI 有何不同？

Agentic AI 是一種能够自主决策與執行行動的智慧代理系統。與傳統 AI 系統主要提供分析建議不同，Agentic AI 可以在預設的規則框架內自主做出決策並執行相關行動。對於聯邦健康計畫而言，這意味著 AI 系統不僅能夠分析申請資料、識別異常模式，還能夠自動完成資格審核、資源調度等任務，大幅減少人工介入的需求。

Maximus 的 Agentic AI 解決方案如何確保數據安全與合規？

Maximus 採用了多層次的安全架構來保護敏感的聯邦健康數據。首先，系統已獲得 FedRAMP High 授權認證，符合聯邦政府最嚴格的資安標準；其次，系統採用 Zero Trust Architecture 原則，所有訪問請求都需要經過驗證與授權；第三，所有數據傳輸都使用 AES-256 加密標準，並存放在符合 HIPAA 要求的雲端環境中。此外，系統還具備完整的審計追蹤功能，所有 AI 决策都可以被回溯與審查。

聯邦機構導入 Agentic AI 需要多長時間才能看到成效？

根據 Maximus 的實施經驗，典型的聯邦機構導入週期約為 12-18 個月。在第一階段（1-3 個月），機構主要進行流程診斷與數據整備；第二階段（4-9 個月）進行 AI 代理系統的部署與試點運行；第三階段（10-18 個月）進行全面整合與優化。一般而言，機構在試點階段結束後（約 6 個月）就能看到初步成效，包括處理時間縮短、錯誤率降低等。全面部署後，預計可實現 40-65% 的效率提升。

參考資料

• 美國政府問責署 (GAO) – 聯邦醫療計畫報告
• 美國衛生與公眾服務部 (HHS) – 官方網站
• 聯邦醫療保險與醫療補助服務中心 (CMS)
• 麥肯锡全球研究院 – AI 公共部門應用報告
• 網路安全和基礎設施安全局 (CISA) – FedRAMP 資訊

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