精選解讀｜當 ChatGPT 介入保險選擇與帳單爭議，美國醫療的入口權力正在轉向

OpenAI 把「全球每天 4,000 萬人」當成規模訊號，但更關鍵的是資料接取、責任歸屬與州政府監管，將如何重畫「先問誰」的順序。

外媒在 2026 年 1 月披露，根據由OpenAI 提供給的報告指出：每天全球有超過 4,000 萬人把 ChatGPT 當成健康相關資訊入口；而且在 ChatGPT 的全球訊息中，健康照護相關占比超過 5%。值得注意的是：這份報告在外媒報導中多以摘要與重點呈現，並未完整公開「4,000 萬」的量測定義與抽樣細節，因此在引用此數字時，我們更適合的理解是，把它視為一個「入口規模訊號」，而不是可精準對應到單一口徑的營運指標。

此外，在解讀這則新聞時，也不能用「大家開始用 AI 問症狀」這麼簡單，因為，同一份分析還把焦點指向更具體、也更現實的需求：每週約有 160 萬到 190 萬則提問，都是與「健康保險」有關，包含了比較方案、處理理賠與帳單爭議等。若把它解讀成「AI 進軍醫療」，很容易誤判；更精準的解讀是：ChatGPT 正在扮演美國醫療系統的「翻譯層」與「流程導覽」，而這個位置一旦被大量使用，就會開始改寫平台權力。

未來人們遇到保險與醫療行政問題時，第一個開口詢問的對象，可能不是保險客服、也不是診所櫃台，而是聊天機器人。

01｜這不是「AI 看診」，而是「AI 帶路」

外媒引述 OpenAI 的分析與研究工具 Knit 的使用者調查，指出人們把 ChatGPT 當成「盟友」，用來解讀醫療帳單、找出疑似超收、撰寫申訴、甚至在難以及時看診時做自我管理。

更有意思的是，從圖表顯示，在過去三個月用 AI 工具處理健康問題的美國成年人中，55% 用來檢查症狀、52% 用來「任何時間都能問」、48% 用來理解醫療術語、44% 用來了解治療選項。

這些百分比不必被解讀為臨床能力的替代，而是一種「可近性」的替代：當人們需要把破碎資訊拼成可行下一步時，AI 提供的是低門檻的整理與翻譯。需要留意的是，這組數字描述的是「美國成年人使用 AI 工具」的用途分佈，並不必然等同於「僅 ChatGPT 使用者」樣本；在敘事上把它當成「使用行為輪廓」會更穩健。

這也解釋了另一個關鍵細節：OpenAI 在報告中說，七成健康照護對話發生在一般診所營業時間之外。它指向的不是「AI 多準」，而是「人們什麼時候需要有人（或某個系統）在」。在醫療資源不足或流程冗長的地方，AI 的吸引力常常來自「不用等」。

02｜越接近「個人情境」，越不像搜尋引擎

外媒引述 OpenAI 報告的說法：當回答能被正確的「病患特定情境」所支撐時，可靠性會提升，例如保險方案文件、臨床指示、以及健康照護入口網站資料。

這句話其實把下一階段的競爭規則講得很清楚：AI 在醫療領域的價值，不是多背幾篇醫學文獻，而是能不能拿到「你是誰、你的保單是哪一張、你被要求做什麼、你收到了哪一份帳單」這些結構化或半結構化的上下文。

因此，醫療場景的勝負常常不是模型本身，而是「在合法、可稽核的前提下」把資料接進來的能力。醫療隱私、資料治理與跨系統權限管理，會讓「接得進來」比「回答得出來」更難，這也決定了產品能否被機構採用的關鍵因素。

所以，ChatGPT 在健康情境最容易被驗收的場景，往往不是「判斷你得了什麼病」，而是「幫你把文件讀懂、把選項列清楚、把申訴信寫得像樣」。另有外媒曾報導一則在 Threads 上流傳的案例：發文者聲稱在 Anthropic 的 Claude 協助下，把一張 19.5 萬美元的醫院帳單爭議處理到 3.3 萬美元，但該媒體也明確提醒此事件無法被獨立證實。

這類故事對於我們來說其價值不在於金額真假，而在於它揭示了「AI 可被信任地用在流程與文字戰」：找出重複項、指出可能的編碼問題、把情緒化經驗轉成可被機構受理的陳述。

03｜誰拿到資料，誰就能定義「第一個入口」

一旦 AI 被廣泛用於保險比較與理賠爭議，它就會自然靠近兩個最敏感的權力場：第一是「保險決策與理賠決策」的解釋權；第二是「病患資料」的接取權。

Manatt（Manatt, Phelps & Phillips）指出，2025 年在美國有 47 個州提出超過 250 件會影響健康照護的 AI 法案，其中 21 州共有 33 件成為法律；其中一個主要主題，就是對 AI 聊天機器人（尤其心理健康）風險的關注，以及對透明度與使用邊界的要求。

這些法案會直接影響平台型產品的發展路徑。因為「能不能用」往往不是產品團隊說了算，而是相關法規是否允許、你的責任邊界是否清晰、你的資料治理是否能過關。此外，外媒也指出，州政府正在針對 AI 在健康照護這方面提出各種防護，包含對聊天機器人的規範。當入口權力的競爭拉到醫療與保險這種高責任場域時，平台想要走得更深，往往得先學會把「邊界」寫得比功能更清楚。

04｜心理健康先被立法「封邊」

在醫療場景裡，最先被監管盯上的往往不是帳單，而是心理健康。伊利諾州主管機關的新聞稿說明，伊利諾州州長 J.B. 普利茲克（JB Pritzker）於 2025 年 8 月上旬簽署法案，禁止任何人使用 AI 提供心理健康與治療決策，但仍允許在行政與輔助支援上使用 AI。它的政策訊號很明白：在高風險、難以回溯責任的情境裡，州政府寧可先把「AI 直接扮演治療者」這條路封起來。

同時，外媒也提到 OpenAI 面臨多起訴訟，指控 ChatGPT 與自殺或心理傷害有關。無論訴訟最終結果如何，這對市場的影響是立即的：只要「可能造成傷害」的案例進入司法程序，企業就會把風險成本往採購條款、產品限制與資料隔離上加碼。這也是為什麼，醫療場景的 AI 競爭，最後常常會回到「責任到底落在誰身上」這個能決定成敗的問題上。

05｜當「付不起」變成常態，「先問 AI」會更像基本動作

外媒在報導中點出一個時間上的推進力：平價醫療法案（Affordable Care Act，ACA）「加強版」保費稅額抵免補助在 2025 年底到期，可能會讓未投保或保障不足者更依賴聊天機器人取得健康照護指引。這裡的重點不是把它寫成已被證實的因果，而是理解它提供了一個合理的加速機制：當醫療成本壓力升高，更多人會先把「先算清楚」與「先弄懂流程」當成必要動作，而 AI 剛好能填補這個空缺。

美聯社同樣在 2026 年初報導了根據凱薩家庭基金會（KFF, Kaiser Family Foundation）的分析指出，因補助到期，2026 年超過 2,000 萬名在 ACA 計畫中領取補助的投保人，其保費支出平均上升 114%。同一篇報導也引述 Urban Institute 與 Commonwealth Fund 在 2025 年 9 月的預測：較高的保費可能促使約 480 萬人於 2026 年退保。這些數字提供的不是「人們一定會改用 AI」的結論，而是一種現實壓力的邊界：當退保、換方案、或降低保障變成更常見的選項，任何能降低理解成本與時間成本的工具，都更容易成為第一個入口。

美國國會研究處在其常見問題文件中，引用國會預算處的估計指出：若補助未延長，2026 年「基準保費」平均會上升 4.3％，並使 2026 年無保險人口增加 220 萬。這看起來與「114％」落差很大，但其實兩者談的是不同的比較基準，不能直接對照。國會預算處（CBO）談的是保險市場的基準保費；凱撒家庭基金會（KFF）談的則是個人實際要付出的保費支出，也就是在補助減少後的自付負擔。把兩者放在一起看，才更接近現實：市場價格未必劇烈震盪，但個人負擔可能跳升，而保險的「可負擔門檻」往往就在這種落差裡被重新劃線。

06｜把 AI 當「平價醫療替代品」會出現三個錯位

第一個錯位是可靠性

外媒也提醒，ChatGPT 可能給出錯誤甚至危險的建議，特別是在心理健康對話裡。就算產品端願意加上更多「請尋求專業協助」的防線，使用者是否照做仍不受控。

第二個錯位是責任

當 AI 建議被用來做保險選擇或延誤就醫判斷時，責任鏈條會牽動平台、模型提供者、以及部署它的機構。這也是為什麼州政府立法常先從「不得假裝自己是治療者」與「不得在高風險場景單獨做決策」下手。

第三個錯位是資料

OpenAI 自己在報告裡把「要有正確的病患情境」當成可靠性前提，這等於承認：沒有資料接取與整合，就不可能穩定地把 AI 變成醫療助手。也因此，下一個競爭點很可能不是模型排行榜，而是誰能在合規前提下，把保單文件、理賠流程、醫療入口網站資料「接進來」。

07｜企業與機構接下來會怎麼問

當 AI 走進健康照護流程，採購與導入的問法會很務實，且逐漸標準化。以下不是「建議清單」，而是從已出現的政策與風險訊號，推回去推測最可能被用來驗收的問題語言：你能否清楚界定哪些情境屬於資訊整理、哪些已接近臨床建議；你是否提供可稽核的引用依據與對話紀錄保存機制；你是否能在偵測到心理危機訊號時，導向真人資源；以及你是否能證明自己符合各州對聊天機器人與心理健康相關限制的要求。更現實的問題還包括：當你「接入保單或入口網站資料」時，權限如何授與、資料如何留痕、出錯時責任如何分攤，是否能被法務、資安與風險管理部門接受。

外媒也提到 OpenAI 正在強化 ChatGPT 在健康情境的回應方式，並聲稱在 GPT-5 模型上，更可能追問、使用更審慎的措辭、並引導使用者尋求專業評估。這裡值得注意的是措辭：它把產品改進描述成「風險控管能力」，而不是「醫療正確率提升」。換言之，平台想要的可能是「可被允許部署」的門票，而不是用一個漂亮的正確率數字去說服市場。

08｜接下來應該觀測的三個訊號

第一個訊號是資料通道是否被打開

OpenAI 已點名「保險文件、臨床指示、入口網站資料」能提升可靠性，接下來就要看是否有更多機構願意讓 AI 以合規方式接取這些資料，或至少提供「上傳文件可引用」的半封閉流程。若資料仍停留在「使用者自行貼上文字」的層級，AI 的角色就更像資訊助理；一旦資料能被系統化接入，才可能真正走向工作流程的一部分。

第二個訊號是州政府監管是否繼續擴張到「保險理賠與拒付」領域

Manatt 的追蹤已指出多州在 2025 年關注支付方使用 AI 的議題，若 2026 年持續增加，AI 在保險客服與理賠輔助的部署方式，會被更清楚地寫進法規或行政指引。那將直接改變平台與企業的產品設計，因為你必須先符合規則，才談得上規模化導入。

第三個訊號是補助政治是否反覆拉扯

外媒指出補助若在到期後追溯恢復，將牽動大量資料重處理與特殊投保期設計；美聯社則指出投保窗口仍在進行中、最終退保影響仍待觀察。補助政策的不確定，會讓「先問 AI」從便利工具變成風險管理：先把最糟情境算清楚，再決定是否退保或如何調整方案。

結論｜入口一旦被改寫，醫療系統就會被迫重新說人話

把這則新聞放進更大的結構裡看，它不像「AI 正在醫療突破」，更像「醫療行政的複雜度，正在把入口讓給最會翻譯的人」。當補助退場讓更多人不得不面對保費跳升，ChatGPT 之所以被大量使用，不是因為它比醫師懂醫學，而是因為它比體制更願意用人能理解的方式，把選項、文件與下一步說清楚。平台權力的轉向，往往不是誰更專業，而是誰更先被問。

FAQ

Q1：為什麼這次討論的重點是「健康保險」而不只是「問診斷」？

因為 外媒引述 OpenAI 的分析指出，每週約 160 萬到 190 萬則健康保險相關提問，涵蓋方案比較、理賠與帳單爭議等「行政流程」問題；這類問題的特徵是文件多、規則多、需要把個人情境放進去才能得到可行的下一步。它讓 ChatGPT 的角色更像「翻譯與導覽」，而不是診間的替代者。當入口被改寫，平台權力會比臨床能力更先改變。

Q2：OpenAI 為何強調「把回答建立在保單文件與入口網站資料上」？

外媒引述 OpenAI 報告指出，若答案能被病患特定情境支撐，例如保險方案文件、臨床指示與健康照護入口網站資料，可靠性會提升。這等於把醫療 AI 的核心問題從「模型知道什麼」轉移到「系統拿得到什麼」。在合規與資安要求很高的醫療場景，資料接取牽涉權限、留痕與責任分攤；能否合法接取與引用文件，往往比模型大小更決定產品能否被部署、能否通過法務與採購。

Q3：補助到期為何可能讓「先問 AI」變得更普遍？

因為補助退場會讓更多人直接面對保費支出跳升。美聯社引述 KFF 分析指出，2026 年補助投保人的保費支出平均上升 114%，並引用研究預測可能有 480 萬人在 2026 年退保；CRS 也引用 CBO 估計，補助若未延長，2026 年無保險人口將增加 220 萬。當更多人覺得「看醫師的門檻變高」或「先算清楚再說」成為必要動作，AI 就更可能成為低成本的第一步。但這仍較適合表述為「可能的加速因素」，而非已被證實的因果鏈。

Q4：州政府為何先從「心理健康」對 AI 立法？

因為心理健康對話的風險更難回溯、也更可能造成立即傷害。伊利諾州主管機關新聞稿指出，該州法案禁止任何人使用 AI 提供心理健康與治療決策，但允許行政與輔助支援用途。再加上 外媒報導 OpenAI 面臨與心理健康傷害相關的訴訟，兩者共同把監管焦點推向「先封邊、再談創新」：先把最危險的使用情境畫出界線，使市場知道哪些部署方式不可碰。

Q5：企業或機構在導入「健康照護聊天機器人」時，最可能被問到哪些驗收問題？

從 OpenAI 自述與政策趨勢回推，驗收問題會集中在三類：其一是「邊界」：哪些內容屬於資訊整理、哪些已接近臨床建議或治療決策；其二是「可稽核」：回答是否能引用上傳文件或特定資料來源、是否能保留必要的稽核紀錄；其三是「危機處理」：是否能在心理危機訊號出現時轉介真人資源。除此之外，若產品要接入保單或入口網站資料，機構通常也會追問權限管理、資料留痕、以及出錯時的責任分攤，因為導入不再只是產品選擇，而是法務、資安與責任邊界的組合題。

參考資料：

• Exclusive: 40 million Americans turn to ChatGPT for health care

• Health subsidies expire for millions of Americans

• Enhanced Premium Tax Credit and 2026 Exchange Premiums: Frequently Asked Questions

• Manatt Health: Health AI Policy Tracker

• Gov Pritzker Signs Legislation Prohibiting AI Therapy in Illinois

• OpenAI faces seven more suits over safety, mental health
• States take the lead policing AI in health care
• ACA markets prepare for chaos as subsidy talks drag on
• Grieving family uses AI chatbot to cut hospital bill from $195,000 to $33,000 — family says Claude highlighted duplicative charges, improper coding, and other violations

文/ InfoAI 編輯部

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