随着各州持续限制健康保险公司使用人工智能，患者和医生正武装自己，借助AI工具对抗理赔拒付、预先授权障碍及飙升的医疗账单。（照片由Anna Claire Vollers/Stateline拍摄）
当各州努力约束健康保险公司的人工智能应用时，患者和医生正利用AI工具应对理赔拒付、预先授权难题以及不断上涨的医疗费用。
多家企业和非营利组织已推出人工智能驱动的工具，帮助患者获得保险理赔并处理错综复杂的医疗账单，从而在"谁应获得医疗服务"及"谁该为费用买单"的问题上形成机器人拉锯战。
纯粹健康公司（Sheer Health）是一家成立三年的企业，致力于协助患者和医疗服务提供者处理健康保险及账单问题。该公司现推出一款应用程序，允许消费者连接其健康保险账户、上传医疗账单和理赔申请，并就免赔额、共付额和承保福利等问题进行咨询。
"你可能会认为应该有某种技术能用通俗英语解释为什么我会收到1500美元的账单，"联合创始人杰夫·威滕（Jeff Witten）表示。他说，该程序结合人工智能和人工服务免费提供解答。若患者需要额外支持以挑战拒赔决定或处理网络外报销事宜，可付费委托纯粹健康公司代为处理。
在北卡罗来纳州，非营利组织反制健康（Counterforce Health）设计了一款AI助手，帮助患者申诉被拒的健康保险理赔并应对高额医疗账单。这项免费服务利用AI模型分析患者的拒付信，随后查阅其保险政策及外部医学研究，起草定制化的申诉信。
其他面向消费者的服务则使用AI检测账单错误或解析医学术语。部分患者甚至开始借助Grok等AI聊天机器人寻求帮助。
根据医疗保健研究非营利机构KFF在2024年8月发布的民调，四分之一的30岁以下成年人表示每月至少使用一次AI聊天机器人获取健康信息或建议。但大多数成年人表示，他们对这些健康信息的准确性缺乏信心。
与此同时，两党州议员正争先恐后地制定新规，规范保险商、医生等在医疗保健中使用AI的方式。咨询公司Manatt的数据显示，今年已有超过十几个州通过法律监管医疗领域的AI应用。
"让两个机器人就患者是否应获得特定医疗服务反复争辩，这绝非令人满意的解决方案，"哈佛大学法学院健康法律与政策诊所助理临床教授兼教务主任卡梅尔·沙查尔（Carmel Shachar）表示，"我们不希望陷入AI加速的恶性循环。"
黑箱困境
医疗保健常如黑箱般难以捉摸。例如，若医生建议手术，费用取决于众多令人眼花缭乱的因素：您的健康保险公司、具体保险计划、共付要求、免赔额、居住地、手术场所、该场所与医生是否在保险网络内，以及您的具体诊断。
部分保险公司可能要求在手术获批前获得预先授权，这涉及大量医疗文件。手术后的账单往往难以解读。纯粹健康公司的威滕表示，他们发现数千起案例：患者医生推荐特定手术后，患者却在手术前几日才得知保险未批准。
"你可能会认为应该有某种技术能用通俗英语解释为什么我会收到1500美元的账单。"
——纯粹健康公司联合创始人杰夫·威滕
近年来，随着更多健康保险公司转向人工智能自动化处理理赔和预先授权，拒赔比例持续上升。征信公司益百利（Experian）9月报告显示，今年41%的医生和其他医疗服务提供者表示其理赔拒付率超过10%，而三年前这一比例仅为30%。
根据KFF最新数据，2023年平价医疗法案市场上的保险公司拒付了近五分之一的网络内理赔（较2021年的17%上升），以及超过三分之一的网络外理赔。
保险巨头联合健康集团（UnitedHealth Group）因使用算法系统性拒绝老年人医疗服务而遭到媒体和联邦议员的抨击；Humana等保险公司则面临指控其使用复杂算法阻挠或拒付医疗程序的诉讼和监管调查。
保险公司称，AI工具可通过自动化处理海量数据分析任务来提升效率并降低成本。各公司表示正监控其AI以识别潜在问题。联合健康发言人向Stateline指出，公司设有AI评审委员会，由临床医生、科学家等专家组成，负责审查AI模型的准确性和公平性。
"健康计划致力于负责任地使用人工智能，为患者和医疗服务提供者打造更无缝、实时的客户体验，并提升理赔管理效率，"代表健康保险公司的全国行业协会"美国健康保险计划"发言人向Stateline表示。
但各州正加强监管。例如，亚利桑那州、马里兰州、内布拉斯加州和得克萨斯州已禁止保险公司将AI作为预先授权或医疗必要性拒付的唯一决策者。
阿文德·文卡特（Arvind Venkat）博士是匹兹堡地区的急诊科医生，也是宾夕法尼亚州民主党州议员，他作为主要提案人推动了一项两党合作法案以监管医疗领域的AI使用。他表示，在25年从医经历中，新技术虽重塑了医疗保健，但AI却截然不同——它作为"主动参与者"介入患者护理，这是其他技术从未达到的。
"若能驾驭此技术提升临床护理的交付效率，将是巨大成功，"文卡特说，"但我担忧缺乏监管的AI应用。"他提出的立法将强制宾夕法尼亚州的保险公司和医疗机构在AI使用上更加透明；要求任何使用AI的场景最终决策必须由人工做出；并强制其提供证据证明已最小化AI应用中的偏见。
"在医疗保健领域，因其高度个人化且风险极高，我们必须确保在每位患者的案例中，应用人工智能的方式都着眼于个体差异，"文卡特强调。
患者监督的挑战
历史上，消费者很少挑战拒赔决定：KFF分析显示，不到1%的健康保险拒付被申诉；即便申诉，患者也输掉超过半数。
新兴的面向消费者的AI工具可能通过简化申诉流程而改变这一局面，但专家指出其存在局限性——缺乏人工监督时，AI易犯错误。
"外行很难分辨AI何时表现良好，何时产生幻觉或给出不准确信息，"哈佛大学法学院的沙查尔表示。例如，AI工具可能起草看似专业的申诉信，但患者若缺乏医学专业知识，可能无法识别AI对医疗信息的误述，从而导致申诉失败。
"挑战在于，若由患者主导流程，他们能否有效监督AI？"她问道。
今年早些时候，68岁的佛罗里达州公关主管马修·埃文斯（Mathew Evins）在预定背部手术前48小时才得知保险公司拒付。他与医生合作申诉未果，又用AI聊天机器人起草申诉信仍告失败。在儿子建议下，他求助纯粹健康公司。该公司识别出其医疗记录中的编码错误并代为沟通，约三周后手术获批。
"公共医疗体系如此破碎，竟需第三方介入代表患者维权，实属不幸，"埃文斯向Stateline表示，"但感谢技术让他得以接受改变人生的手术。"他强调："AI本身并非答案。当专业人士运用AI理解特定问题的症结与影响时，它才成为有效工具。"
多数专家和立法者认同需要人工介入以约束机器人行为。文卡特指出，AI使保险公司能快速评估案例并决定是否授权手术，但"闪电般"的决策应辅以人工审核。
"正因如此，我们需要政府监管，确保强制实施包含人工决策者的个性化评估。"
威滕认为，AI在某些场景表现优异，例如梳理保险政策（本质上是公司与消费者的合约），并关联政策承保范围与理赔申请。但"存在AI无法解决的复杂案例"，此时需要人工复核。
"我认为AI有巨大潜力改善患者和医疗服务提供者的整体体验，"威滕说，"但我担忧保险公司等使用AI完全取代客户支持和人工互动。"
此外，越来越多的研究发现，AI可能强化医疗领域已有的偏见，歧视女性、少数民族及公共医保群体。
"人工智能的结论可能强化歧视模式，并以我们已立法禁止的方式侵犯隐私，"文卡特强调。
Stateline记者安娜·克蕾尔·沃勒斯联系方式：avollers@stateline.org
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