## 666｜150万天价医疗账单用AI砍掉83%，普通人如何对抗“信息税”？

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这几天，在社交媒体Threads平台上，有一条推文被不少AI领域人士转载，非常戏剧性，我来和你分享一下。故事的主角是一个叫nthmonkey的美国网友，他的姐夫突发心脏病，经医院4小时抢救后仍不幸离世。就在家人还沉浸在悲痛中时，医院的账单已经送来了——金额高达19.5万美元。对，你没有听错，这4小时的抢救费用，要19.5万美元，换算成人民币大约150万元。

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nthmonkey发现账单上并没有明细列表，只是粗略分了几类：心脏科7万美元，住院费3.3万美元，呼吸机2.2万美元。他一眼就看出了问题：因为他姐夫从抢救到去世，根本没有正式住院，怎么会有住院费？只在医院躺了4小时，呼吸机怎么算？心脏科7万到底做了什么？

他向医院索要详细账单，对方先是以“系统升级，查不到”为由推脱，再催就说“本打算寄给你们，但……”。最终他拿到的，是一份CPT编码明细——这是美国医保系统的标准项目代码，密密麻麻的数字串普通人根本看不懂，咱们可以把它理解成医疗领域的“摩斯电码”，用特定数字组合对应具体医疗项目。我觉得医院给这份明细的真实用意，大概率是想让他知难而退，让这位执拗的家属明白：就算给了你明细，你也看不懂，没必要再纠缠。

不过，nthmonkey做了一件事：他把医院给的所有明细和疑点告诉了Claude，让这个每月20美元的AI工具，充当一个懂行的医保专家，帮他从专业规则里找漏洞。

Claude便开始一条一条查，结果让男主直接炸了——主手术的每一项被重复收费；账单标注“住院治疗”，但病人全程并未住院；呼吸机与ICU费用不能同日收费，但医院两项都收了；还有多项药品和耗材，收费竟是医保价格的500%到2300%。更关键的是，Claude不仅精准指出了每一处问题，还附上了对应法规的编号、出处及官方链接。nthmonkey担心AI出现幻觉，还特意逐条点开法规来源做验证，最终确认每一项质疑都属实。

接着他参考Claude给的建议，起草了一封正式谈判信，列出所有违规收费的条目，附上联邦法规的引用条文，并在结尾写明：如果账单不按医保标准重算，他们将采取法律行动、公开曝光，甚至在立法听证会上作证。

几天后，医院回信了：“我们重新评估了账单，新的金额是3.7万美元。”nthmonkey拒绝接受，继续谈判。双方最终达成一致，把费用定在了3.3万美元。这意味着19.5万美元的天价账单被砍掉了16.2万美元，降幅达83%。谁能想到，帮家属扳回这一局，只靠AI工具的帮忙。

这个故事在Threads和Reddit上彻底火了，引发数千条评论。我翻了翻网友留言，发现不止一人，而是大批网友都分享了用AI处理医疗、保险、房产等纠纷的经历。说实话，我看这些分享时还挺感慨，美国网友也挺不容易，看病、叫救护车的体验，比我们现在国内要差很多了。今年我母亲先后在老家、郑州和北京住了三次院，三家医院的数字化水平都很高，缴费、查明细、预约挂号全能在微信上搞定，特别方便。而且公立医院的价格也很实在，让我印象很深的是一位骨科主任医师，手术从晚上7点到11点，而账单明细里，专家的手术费才300块钱。

回到这条新闻的核心，仔细想想，其实它真正揭示的不是AI有多强悍，而是一个更现实的真相：这个世界上最贵的东西，从来不是商品或服务本身，而是“你看不懂”这四个字。

这家医院收的哪里是医疗费，分明是“你看不懂账单”的“信息税”；有些无良保险代理人卖的也不是保障，而是“你看不懂条款”的“信息税”。那些密密麻麻的专业术语、法律条文、医保编码，每一个都是故意设下的壁垒，目的就是把看不懂规则的普通人挡在门外。

男主的遭遇并不是个例，而是美国医疗系统里屡见不鲜的常态。我去调查了一下，看到了2022年凯撒家庭基金会的调查数据，提到41%的美国成年人背负着医疗债务——这里要注意，这个数字不是针对没保险的人，而是所有成年人。这意味着即便你买了保险，也可能因为看不懂复杂账单、被隐性收费，欠下一身债。

老实说，看到这些数字，我突然理解了为什么那么多美国人对医疗系统深恶痛绝。而且我觉得这根本不只是单纯的医疗问题，而是一套精心设计的信息不对称系统。

要知道，医院的账单上满是CPT编码这类普通人摸不着头脑的专业术语，医院吃透了“你不懂”的弱点，才能肆无忌惮地重复计费、虚假收费、漫天要价。药品和耗材收费飙到医保价的500%到2300%，你也只能认了，毕竟你根本不知道正常价格该是多少。尤其从这次案例能明显看出，医院收费能从19.5万美元直接降到3.3万美元，这操作简直像当年旅游景区的海鲜餐厅宰客——先喊个天价，万一你嫌麻烦、惹不起，愿意吃个哑巴亏呢？

这就是信息差的威力——不是你付不起医疗费，而是你根本不知道自己被多收了多少钱。而且这种“看不懂”的税，不只存在于医疗系统。保险理赔的条条框框、租房合同、信用卡条款、手机套餐……到处都是这种“写得让你看不懂”的东西。年费、取现费、外币交易费，复杂的积分规则和兑换限制，每一个都是精心设计的收费点。

这些条款不是写给你看的，是写给律师看的。它们的目的不是让你理解，而是让你放弃理解。因为只要你看不懂，你就只能认栽。只要你不知道规则，你就没有反击的武器。当你想反击的时候，他们就可以拿着当初看不懂的一个个条款，让你不得不自认倒霉。

说完这个，咱们再来聊聊AI在这件事里到底起了什么作用。

在没有AI的年代，nthmonkey要赢这一仗，只能靠更难、更贵、更绕的方式。最传统的做法，是花几百美金请个律师，把这些医疗法规一条条翻出来，再给你写封措辞得体、专业严谨的反驳信。但问题是，律师按小时收费，而且不一定懂医保细则。更多的人，什么都没有。他们看不懂账单，写不出回信，甚至连规则都不知道怎么查。只能默默认了，欠一身债，忍气吞声。

AI改变的，恰恰是这个环节。其实AI工具不是比律师更聪明，而是它的“服务模式”更适配这个场景。一方面，AI具备无限耐心，能检索所有法规，逐条比对账单上的每一个编码，精准找出所有可能的违规点。律师或许会觉得“这点小钱不值得花时间”，但AI不会——就像雇了一个永远不嫌麻烦的助理，你让它查一百条法规，它也不会有丝毫懈怠。另一方面，人类律师要考量时间成本、性价比，还要判断案子值不值得接，但AI无需这些权衡，只要你提出要求，它就会尽全力帮你。

但这里有个关键点，也是这个故事最重要的地方——nthmonkey不是把所有事情都交给AI，而是用AI当助手。AI给出的每一条法规，他都亲自验证。每一个违规点，他都自己查证。AI负责找线索，人负责做判断。这才是真正的“人机协作”。

这个故事最好的地方，不只是省了16.2万美元，更是让我们看到了一种可能性：AI可以成为知识平权的工具，可以打破一些专业壁垒，可以降低维权的成本。

其实AI能帮你的场景，远比你想象的多。租房的时候，把合同扔给AI，让它帮你找出那些隐藏的霸王条款，比如“中介有权单方面调整服务费”、“押金不退的十种情形”、“提前退租要赔三个月房租”，这些藏在密密麻麻条款里的坑，AI都能帮你标出来。

买保险的时候，把那份几十页的保险合同扔给AI，让它用人话告诉你，哪些情况能赔，哪些情况不能赔，比如“重大疾病需要达到某种程度”、“意外伤害不包括某些情形”，再比如“等待期内出险不赔”，这些保险公司故意写得模棱两可的条款，AI能帮你翻译成大白话。

总之，把AI当成你的生活专家，当成一个永远不会嫌你问题多、永远不会因为利益冲突而隐瞒信息的顾问。它不能替你做决定，但它能帮你看懂那些“故意写得让你看不懂”的东西。

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最后，我插播一条消息：刚才提到AI能帮我们降低信息差，其实还有一种高效方式也可以降低信息差，那就是和一群志同道合的人共同学习。

之前我在AI学习圈里提过第0期AI高研院的招生，在过去的这段时间里，这批同学已经去了6个城市，去了各个AI领域的头部企业，比如可灵、飞书、影刀、好未来、有赞、茶百道等，我们都邀请到了这些公司的创始人或核心高管来给大家分享。当然，我和罗老师也和第0期同学闭门交流了好几次，各行业的同学带着不同的视角，大家都很有收获。

我们已经开启了第1期的招生，报名热度很高，现在距离报名截止只剩下不到一周时间，如果咱们学习圈有想要报名的同学，可以直接扫描文稿里的二维码报名。填写报名表之后我们会有AI高研院的负责人跟你联系，请注意一下手机短信或电话。我们会约你进行一个简单的了解面试，不过不用紧张，我们更多的是想了解你的学习需求，以便给你规划更合适的学习产品。

最后我也想提醒一句：这个AI高研院需要投入不少的时间和精力，整体的费用也不低，所以我不建议所有同学都来学。但如果你是企业的创始人，或者是一个正在面临AI变革的事业部一号位，那么加入进来，你的收益会很大，因为除了能看别人是怎么干的、学习他人的实战经验，更能和一群AI时代的实干家在一起，会有很多不一样的启发与收获。

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好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 相关链接：
> nthmonkey发布的原文（需特殊网络访问条件）
> https://www.threads.com/@nthmonkey/post/DQVdAD1gHhw

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