美国风湿病学会（ACR）已向全美保险监督官协会（NAIC）提交意见，回应其关于拟定州模型法征求的反馈。该模型法旨在解决保险行业中人工智能（AI）的使用问题。随着AI在健康保险决策中的作用日益突出，ACR呼吁采取更强有力的消费者保护措施、更高的透明度以及注重公平性的监管，以确保AI不会危及患者获得基于证据的适当护理的机会。
ACR的关键建议
ACR概述了模型法中应包含的几项具体建议：
强制透明性和可解释性。保险公司应披露何时以及如何在影响患者的决策中使用AI。由AI驱动的决策——例如拒绝覆盖或保费上涨——必须以易于理解的方式向患者和医疗服务提供者解释和传达。
人工监督与申诉机制。所有影响患者护理的AI生成决策都必须接受人工审查。ACR强调了为患者和医疗服务提供者提供明确且公平的途径来挑战基于AI的决策的重要性。
偏见缓解与公平性审计。AI模型必须定期测试是否存在歧视性结果，尤其是那些对服务不足或弱势群体产生不成比例影响的结果。ACR呼吁进行超越技术偏见检测的公平性审计，包括更广泛的社会影响。
数字素养与消费者教育。ACR敦促NAIC在其监管框架中纳入消费者教育倡议，指出大多数患者甚至许多医疗服务提供者并不了解AI如何影响他们的护理以及他们拥有哪些权利。
无论保险公司规模大小，均需统一保护。尽管承认实施可能因公司规模而异，ACR坚持认为所有患者都应享有同等水平的保护。分阶段时间表或分级报告等可扩展的实施策略可以帮助小型保险公司合规，而不会造成不平等的标准。
涵盖第三方供应商。鉴于许多保险公司外包其AI工具，ACR强烈建议第三方供应商同样受到模型法的监管。ACR警告称，排除这些供应商将造成漏洞，削弱监管并降低消费者保护。
快速演变的风险格局
ACR还指出，现有的美国法律和法规不足以应对AI在保险行业带来的复杂且不断演变的风险。尽管《民权法案》和《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）等框架禁止明显的歧视行为，但它们难以应对代理歧视，这种歧视可能发生在AI系统使用非受保护数据（如邮政编码或职业）时，这些数据与受保护特征相关联。
国际上的努力，例如欧盟的《人工智能法案》，已经开始通过基于风险的分类、真实世界测试和透明度要求来解决医疗保健领域中的AI问题。然而，在美国，医疗保健领域的AI监管仍然分散且范围有限。
如果没有明确的规范，AI可能会加剧系统性不平等并造成新的伤害形式。ACR将与政策制定者和利益相关者合作，确保这些强大的工具被负责任和合乎道德地使用，特别是在直接影响患者护理的情况下。
展望未来
ACR赞扬NAIC采取积极措施解决AI在保险行业中的作用，并表示有兴趣持续合作，以确保风湿病患者在这些技术不断发展过程中得到保护。因此，ACR已被邀请参加NAIC工作组会议。我们期待在NAIC制定AI政策解决方案和规范的过程中继续提供反馈。
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