人工智能会修复事先授权问题 还是让情况变得更糟？

如果您像我一样，您或您的亲人在获得医生推荐的医疗护理的预先批准的过程中遇到了困难。关于患者为让健康保险公司支付某些处方药、医疗程序等费用而经历的磨难的个人故事比比皆是。

如果使用得当，这个过程（称为事先授权）可以检查过度使用和在有成本较低替代方案的服务或技术上的支出。但绝大多数医生对护理延误表示担忧，这可能导致患者在等待保险公司验证其资格并确认该治疗确实具有医疗必要性时放弃推荐的治疗。被拒绝护理的患者可以提出上诉，但这需要更多时间。

人工智能也许能提供帮助。人工智能能够有效地整理大量信息，理论上可以加快批准明确允许的索赔，从而减少护理延误。然而，人工智能驱动的事先授权面临阻力，因为它可能会增加错误拒绝健康保险的机会。美国医学会 2025 年对医生的一项调查显示，人们对人工智能工具的应用非常担忧，61% 的医生担心人工智能会加剧对他们认为必要的治疗的拒绝。

AMA 主张要求保险公司提供详细的临床推理，以证明拒绝承保的合理性，此外还要求保险公司提高人工智能算法的透明度。

卫生政策分析师卡姆·爱泼斯坦 (Camm Epstein) 在给 Undark 的一封电子邮件中写道，“人工智能应该用于使适当的护理更容易获得批准，而不是使必要的护理更容易被拒绝。”

唐纳德·特朗普总统的政府目前正在六个州试点一项计划，利用人工智能来减少不必要的医疗支出。但这种新方法是否有助于修复曲折的系统还有待观察。

无论人工智能的参与程度如何，公众都将事先授权视为一项重大负担。在 Medicare Advantage 中（原始 Medicare 的私营替代方案，目前覆盖了大约 55% 符合 Medicare 资格的老年人和残疾人），保险公司每年根据事先授权拒绝数以百万计的全部或部分索赔。六月发布的联邦政府报告显示，计划有时甚至拒绝熟练护理和康复入院的请求。为适当的医疗护理设置障碍被视为一个特别值得关注的领域。

患者可以请求医疗豁免或对计划决定提出上诉，但过程往往复杂且繁琐。 NBC 新闻报道称，一些患者“陷入了事先授权的困境”，因为他们“没有时间或没有治疗选择”。

联邦基金最新发布的一项调查发现，大约五分之一拥有私人保险的美国工作年龄成年人表示，他们或家人在 2025 年被拒绝为医生推荐的医疗护理提供保险。在经历过事先授权拒绝的人中，41% 的人表示这延迟了他们的护理，超过四分之一的人表示他们的健康问题因此恶化。

政府和私人保险公司已试图做出改进。

例如，前总统乔·拜登政府于 2024 年发布的一项规则包括旨在减少政府运行计划对患者的延误，同时简化医生事先授权流程的改革。它要求保险公司在紧急请求的 72 小时内做出某些事先授权决定，对于非紧急请求则在 7 个日历日内做出某些事先授权决定。自今年 1 月 1 日起，这些时间表要求对公共部门的大多数健康计划生效。去年，特朗普政府与保险公司一起承诺进一步简化和加快事先授权流程。私人保险公司誓言到 2027 年实现电子请求标准化，并到 2026 年“减少需要事先授权的医疗服务量”，包括结肠镜检查和白内障手术等常见手术。

现在，特朗普政府希望通过扩大人工智能的使用来进一步改善事先授权协议。

今年，医疗保险和医疗补助服务中心启动了一个名为 WISeR（浪费和不适当服务减少模型）的示范项目。 WISeR 旨在利用人工智能减少原始医疗保险中的浪费和欺诈，旨在减少不必要的程序。该项目将在 6 个州持续到 2031 年 12 月，将机器学习等技术与人类临床审查相结合，以评估 CMS 认为可能容易过度使用、欺诈和滥用的服务，包括皮肤和组织替代品、电神经刺激器植入物以及治疗膝骨关节炎的膝关节镜检查。

尽管事先授权在 Medicare Advantage 中得到了广泛应用，但在最初的 Medicare 中却很少采用。这种转变可能对患者不利。

HHS 监察长办公室 2022 年发布的一份备忘录指出，超过十分之一的情况是 Medicare Advantage 计划拒绝受益人获得服务，尽管他们显然符合承保规则。 （被拒绝访问并不意味着患者永远无法获得访问。例如，2024 年，Medicare Advantage 计划在上诉后推翻了 81% 的拒绝。）

CMS 表示，通过将人工智能集成到事先授权流程中，WISeR 模型将“确保及时、适当地为选定的项目和服务支付医疗保险费用。”但批评者并不这么看。在 WISeR 实施之前，健康保险改革的倡导者、健康保险公司 Cigna 的前高管温德尔·波特 (Wendell Potter) 在 Substack 出版物《未涵盖的医疗保健》中报道了对该模型的公共事务阻力。在同一份出版物中，健康与民主中心的研究员泽纳·沃尔夫 (Zena Wolf) 引用了《华盛顿邮报》、《KFF 健康新闻》和《西雅图时报》的调查，这些调查表明，今年头几个月，该模式在试点的六个州中的每一个州都造成了医疗延误和拒绝。尽管有自动化流程，但医疗保健提供者可能会面临很高的管理负担，其中包括处理拒绝的额外工作。

此外，参与 WISeR 模型的供应商受雇进行人工智能驱动的事先授权，可以从 CMS 所谓的“避免支出”中获得一定份额。这可能会因拒绝护理请求而产生收入。反过来，这又引发了一场更广泛的讨论，即长期以来对盈利的担忧，而这种担忧是基于阻止患者获得必要的医疗护理。一些立法者提出了决议和修正案，以阻止为 WISeR 模型提供资金，理由是患者就诊受到威胁。

然而，在事先授权问题上，特朗普政府似乎有两种想法。随着 CMS 使用人工智能扩大其在原始医疗保险中的使用，该机构希望减少和简化私人保险公司的使用，包括医疗保险优势计划。 CMS 管理员 Mehmet Oz 警告保险公司高管，他们必须减轻事先授权的负担，否则联邦政府将实施监管：“如果你们自己不这样做，那么我们将为你们做，”他告诉电视新闻节目《国家新闻台》。

可能是为了抢先行政部门采取进一步行动或立法者通过法律，卫生计划最近发布的数据表明他们正在遵守政府的要求。这项基于行业的调查显示，2025 年 6 月至 2026 年 4 月期间，事先授权请求下降了 11%。然而，目前还不清楚拒绝率是否有所下降。

在回应去年进行的一项行业团体调查时，所有回应的健康计划都同意这一声明：“未经临床医生或从业者审查的人工智能或算法不会用于拒绝涉及医疗必要性或临床考虑的事先授权请求。”此外，保险公司承诺在事先授权的临床推理方面提高透明度。

这可能会减轻一些人们对人工智能决策缺乏人工审查的担忧。但安抚批评者并不容易。

Jared Dashevsky 是一位医生，也是一家名为 Healthcare Huddle 的媒体和教育平台的创始人，他写道，人工智能可以“消除障碍，减少行政浪费，让我们有更多时间与患者相处。但这并不是我们正在开发的内容。”相反，他说，这是一场“更快否认和更快上诉的军备竞赛。一个不应该以当前形式存在的破碎系统的更多自动化。”

本文最初发表于 Undark。阅读原文。