策略性供應商回應下的醫療機制設計研究

研究論文提出，醫療機制的設計無法脫離其所誘導的策略性供應商回應，現有的人工智慧基準將此回應固定，因此無法通過產生的均衡來評估機制。為此，研究者將醫院機制設計重新構思為語言模型的程序合成任務：使用 Medi-Sim 多代理模擬器，該模擬器包含五個策略性供應商頻道，如編碼、選擇、延遲等，來執行和評分可檢查的規則程式。通過激勵掃描，研究恢復了古典健康經濟學的發現，例如在利潤壓力下的編碼欺詐和低複雜度患者選擇，以及古德哈特式漂移，其中測量的績效與真實結果反相關。此外，單一審計槓桿揭示了壓力遷移：關閉編碼頻道使得低複雜度選擇增加一倍以上。最後，大型語言模型引導的進化程式碼搜索在同一規則程式空間中合成了一個可檢查的混合目標程式，該程式消除了編碼欺詐，將拒絕率減半，並保留了大部分以利潤為導向的基線資金。