AI赋能诊断工具在医疗领域迅速普及。机器学习和图像分析的进步为医生提供了基于数据的洞察，用于诊断中风、败血症、糖尿病视网膜病变、冠状动脉疾病和心脏风险等病症。
例如，杜克健康（Duke Health）使用了一种名为Sepsis Watch的深度学习程序。该程序每五分钟分析一次患者数据，成功将败血症的检出率提高了一倍。此外，AI工具占2023-24年FDA批准的所有AI医疗设备的77%。像IDx-DR这样的工具——第一款获得FDA批准的糖尿病视网膜病变AI工具，以及HeartFlow FFRct——一种用于非侵入性冠状动脉疾病检测的AI方法，展示了由监管机构支持的医学实用性。
然而，尽管有这些进步，AI诊断的有效应用不仅依赖于证明其医学有效性，还取决于能否获得合理的报销。
当前报销模式及其局限性
在美国，医疗支付主要采用按服务收费的系统。这种系统根据医生进行的测试或程序数量支付报酬，而不是根据患者的治疗结果或效率。AI诊断工具通常通过加快诊断速度、提高准确性、减少手术需求以及帮助管理慢性病来提供帮助——这些优势更适合基于价值的护理系统。
新AI诊断工具面临的一个重大问题是缺乏适当的支付代码或方式来体现其复杂作用。大多数新AI工具最初会获得CMS分配的III类CPT代码。这些代码表明该技术是新的，并需要更多证据以支持更广泛的支付。如果它们被证明长期有效，这些工具可能会获得I类CPT代码，意味着它们已被广泛认可并享有更广泛的覆盖范围。
从引入到广泛应用的过程并不简单。医疗技术公司和医院必须应对以下问题：
- FDA的批准或认证，这是保险覆盖的前提条件。
- 符合“合理且必要”规则的临床证据，适用于Medicare和其他许多保险公司。
- 健康技术评估（HTA），检查医疗有效性、成本和社会影响。
- 与支付方谈判，将AI工具纳入覆盖计划。
向基于价值的支付模式转变可能更好地支持AI的应用，因为这些模式专注于患者结果和效率，而非服务数量。然而，基于价值的护理尚未得到广泛实施。
AI诊断面临的经济和监管挑战
资金问题同时影响着技术制造商和医疗机构。医疗技术公司面临更高的开发成本和投资者兴趣下降的问题。不确定的报销前景使得新AI工具进入市场的速度变慢。
监管机构致力于促进AI的发展，同时也必须确保技术的安全性和有效性。FDA已批准近1,000种AI和机器学习医疗设备，显示了快速增长的趋势。从2020年到2021年，申请数量增加了1,000%。但快速创新使传统监管体系难以跟上。
除了审批之外，法规还关注公平性并防止AI使用中的偏见。美国卫生与公众服务部（HHS）制定了规则，以防止AI医疗工具产生不公平影响。他们专注于使用多样化的数据集，以确保AI的安全性和公平性。
对于医疗机构负责人和IT经理来说，这些不断变化的规则和支付问题意味着他们必须持续关注合规性和报销流程。
对美国医疗实践的影响
对于医疗服务提供者和办公室管理者而言，处理AI报销问题对其日常运营至关重要：
- 账单和编码知识：必须正确理解和使用新的CPT代码，以确保索赔得到支付。AI工具可能具有不同于常规测试的特殊账单规则。
- 文件记录和临床证据：办公室需要保留良好的记录，支持AI工具的使用，包括医学理由和患者结果，以便回应保险公司的查询。
- 员工培训：临床和办公室员工可以通过学习如何使用AI诊断工具及管理相关文书工作而受益。
- 投资决策：所有者必须权衡AI设备和软件的成本与不确定的支付情况，平衡效率、患者护理与财务状况。
- 跟踪政策变化：AI诊断的保险规则经常变化。支付方可能会因新证据、法规或医学指南更新支付规则。
AI和工作流程自动化：对实践效率的影响
除了AI诊断外，AI工作流程自动化还有助于改善实践操作并减少文书工作。近一半的美国医院使用AI来管理财务周期，如账单、索赔、预约安排和事先授权。
AI电话系统和应答服务，例如Simbo AI提供的服务，展示了AI在办公室中的实际应用案例。这些系统准确地管理患者来电、预约和咨询，释放员工去处理更复杂的任务。
这种自动化减少了错误，改进了沟通，并提升了患者体验。例如，连接到电子健康记录的AI聊天机器人和虚拟助手可以帮助编写出院说明和更新医疗记录，从而减轻文书工作和医生的压力。
在索赔和审批步骤中，AI加速了处理过程，但必须透明化以避免不当的治疗拒绝。Medicare Advantage在2022年处理了超过4,600万次事先授权请求，其中许多得到了AI的帮助。这表明良好的AI设计和人工审查对于公平和快速的护理至关重要。
医疗实践领导者的实用建议
正在考虑或已经使用AI诊断的医疗办公室领导者和IT经理应该：
- 保持对CPT代码和支付方规则的关注：通过专业组织、CMS公告和支付方信息，跟踪AI支付代码的变化。
- 保存临床证据：保留清晰的记录，展示AI工具如何改善患者护理，支持索赔准确性。
- 与供应商合作：密切与AI供应商沟通，了解监管状态、支付支持和技术需求。
- 充分培训员工：确保临床团队了解AI工具的作用和局限性，办公室工作人员能够处理新的账单和排班流程。
- 创建以患者为中心的工作流程：在办公室和临床工作中应用AI自动化，旨在改善患者护理并保护数据隐私和安全。
- 明智地规划支付变化：理解支付率和覆盖范围可能会发生变化，并为不确定的支付情况制定预算。
展示AI报销和实施的实例
一些AI工具展示了当前的情况：
- IDx-DR：首款获得FDA批准的糖尿病视网膜病变筛查AI工具。它获得了I类CPT代码，因此保险覆盖范围更广。使用它的诊所可以期待更好的保险接入。
- HeartFlow FFRct：在欧洲获得批准并被NICE推荐，这种AI工具可以在不进行手术的情况下检查冠状动脉疾病。在美国，支付工作正在进行中，它可能会减少昂贵的手术。
- ReWalk Robotics：其个人步行设备作为“支撑器”获得了Medicare支付。这表明巧妙分类AI设备有助于获得支付。
- 远程治疗监测（RTM）：CMS在2022年为RTM添加了CPT代码，84%的保险公司现在支付基于AI的物理治疗和远程康复工具。
关于美国医疗领域AI诊断的整体视角
AI诊断在美国医疗领域的应用正在快速增长，但其临床价值和支付挑战并存。办公室领导者和IT经理必须了解支付模型和法规，才能就AI做出明智的选择。
AI自动化，从电话系统到账单和医疗记录支持，通过减少文书工作和优化工作流程来支持AI诊断。与Simbo AI等专注于AI办公室辅助的公司合作，可以帮助办公室改善患者沟通和行政工作。
尽管支付和规则存在不确定性，但持续的进步和支付方接受度的增加意味着AI诊断很可能成为医疗领域的常规部分。成功的应用需要办公室紧跟政策变化，充分培训员工，并谨慎将AI融入医疗和办公室工作。
管理这些不断变化的支付模式所需的知识和努力将极大地影响诊所如何使用AI诊断和自动化，进而影响患者护理和诊所运作。
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