医疗保障体系的改革和优化一直是美国公共政策的重要议题。在不断增长的医疗开支和复杂的服务审批流程压力下,政府和私营部门均在寻求技术创新来提升效率和节约成本。近来,由美国联邦政府米旦政府主导、拟于2026年启动的一个名为WISeR(Wasteful and Inappropriate Service Reduction)的试点项目引发了广泛关注,该项目拟利用人工智能(AI)算法参与医疗保险中的"事先授权"过程,即对某些医疗服务进行审批,以决定是否予以批准或拒绝。该措施预期将在亚利桑那州、俄亥俄州、俄克拉荷马州、新泽西州、德克萨斯州和华盛顿州开展,试行持续直到2031年。事先授权虽在私营保险公司中早已普遍应用,但在传统的联邦医疗保险(Medicare)体系中尚属首次大规模运用人工智能赋能审批,因而引发热议。事先授权的本质在于控制医疗资源的滥用及预防欺诈浪费,但其实施过程往往伴随着患者护理延误,甚至产生对患者健康的威胁。
该程序要求患者或其医疗服务提供者在进行某些特定的检查、手术或处方之前,先获得保险方的批准,这种流程的繁琐和不透明令广大患者与医疗人员望而却步。人工智能的引入有意减少繁复的人工审核时间,通过算法识别高风险、可能不必要或低价值的服务,以期节省联邦政府大量医疗开支。然而,AI在做出复杂医疗判断时,是否能准确兼顾患者个体差异和医疗实际,是业界和公众关注的焦点。该试点涵盖的具体医疗服务包括皮肤和组织替代品、电神经刺激器植入以及膝关节镜检查等项目,这些项目被认为存在较高的欺诈浪费风险。尽管急诊或住院专属服务,以及可能对患者健康构成重大风险的紧急程序不在AI审批范围内,依然难以缓解外界对系统是否会过度拒绝必要护理的担忧。医保管理机构(CMS)强调,在任何医疗请求被AI初审拒绝之前,都会由有资质的人类临床医师进行复核,以保障患者权益和医疗安全。
官方同时称合作的审批服务供应商不会根据拒绝率获得经济激励,以降低纠偏利益冲突风险。然而,部分医生和政策专家仍对这一承诺持怀疑态度,他们担忧基于节省开支的"共享节省"模式可能促使部分供应商有偏向拒绝服务的动机。曾有研究指出,部分健康保险公司的审批医生在面对海量请求时,平均每案审核时间不足两秒,这令人质疑"有意义的人类审核"能否得到有效地执行。此外,围绕保险公司如何运用AI拒绝医疗请求,已有多起涉及严重患者健康损害的诉讼,质疑AI系统忽视个案差异和临床专业判断,令患者负担过重。美国医师协会2024年发布的调查显示,超过六成医生认为AI正在导致医疗审批否决增多,从而加重不必要的患者伤害和医疗资源浪费。公众对此普遍反感,据2025年7月健康信息非盈利机构KFF发布的调查显示,近75%的受访者认为事先授权是医疗体系中的"重大问题",体现对当前审批流程普遍存在失望与不信任。
尽管如此,医保总局负责人强调,扩展事先授权和推动AI应用旨在"保护患者和医保资金",并以减少浪费和提高医疗质量为目标。政治层面,民主党和共和党议员对此意见不一,部分议员呼吁暂停资金,要求对项目展开更多监督与透明度。专家认为,AI技术本身具备提高审批流程效率,避免人为错误与偏见的潜力,但其算法设计的目标和数据基础直接影响决策的公正与合理性。尽管该医疗保险AI审批试点被视作技术进步的尝试,其"黑箱"性质、缺乏充分细节公开,以及可能对患者治疗产生的负面后果,均呼吁政府和社会对项目加强监管与评估。未来,AI在医疗保障体系中角色将持续扩大,但需在保障医患权益、维护临床判断权和防范利益驱动的拒绝机制之间找到平衡。只有当AI被用作支持、而非替代专家临床决策的工具,医疗保障的效能和公平性才能真正得到提升。
与此同时,加强对算法开发的透明度、医疗数据的保护及患者申诉机制建设,也是确保AI合理应用的关键。总之,AI介入医疗保障审批代表医疗系统数字化和智能化的重要方向,其潜力巨大且不可逆转,但如何避免过度依赖算法带来的伦理和医疗风险,是政府、医疗行业和社会共同面临的挑战。高效、透明且以患者利益为核心的审批体系,仍需在技术监督与政策设计上下更多功夫,才能兑现人工智能推动医疗保障体系改革的美好愿景。 。
