医院正通过在收入周期中部署人工智能来应对保险公司对理赔的拒绝，主要集中在中期收入周期的编码和文档处理上。
保险公司一直在使用人工智能算法来自动化理赔处理，美国医学会特别指出，这一过程导致了更多的预先授权请求被拒绝。
根据Kodiak解决方案公司的一份报告，2025年保险公司基于临床理由拒绝的理赔比2024年更多，导致医院净收入流失增加了25%。
独立第三方审查机构PYA收入诚信服务团队的管理负责人Valerie Rock表示："我们看到的是拒绝率在增加。"
Rock表示，保险公司越来越多地使用人工智能和高级分析来审查完整数据集，而不是小样本，这加速了审计时间表。她说，案件正在更快地出现。
Rock表示："随着我们进入基于人工智能的世界，实时裁决越来越多。这取代了'先付款后追讨'的模式。"
根据Rock的说法，从保险公司的角度来看，他们为每次电脑点击付费，而医疗机构有动力进行更多点击以增加编码并获得更多报酬。
Rock说："因此，保险公司必须限制付款以解决这一问题。保险公司将不得不解决超额支付问题。他们通过限制将要覆盖的内容来做到这一点，无论是否具有医疗必要性。"
医院正在反击，通过在收入周期流程中部署人工智能来抵消保险公司的拒绝。
但医疗机构难以跟上保险公司更快的响应速度。
Rock表示："规模较小的医疗机构将无法足够快地捕捉到这些内容。"
阿拉巴马州莫比尔市USA Health三院系统的首席营收官Candice Powers同意，小型医疗系统在处理保险公司拒绝方面处于劣势。
Powers表示，许多保险公司正与她合作。但她说，对于其他公司，"在这个领域我们确实有一些小动作。而且目标也在移动。"
她表示，在中期收入周期中，如果没有合作，文档中的小错误、驱动病例组合指数的信息（如平均住院时间）将导致报销减少。
包括最大保险公司在内，许多保险公司已承诺简化预先授权流程，互操作性要求也要求更快的决策。
Powers表示，保险公司的预先授权可能正在减少，但她看到因医疗必要性而导致的拒绝正在增加。
Powers说："这是一个移动的目标。"
Powers表示："这体现在降级上"，例如在急诊室，当医生将一项服务记为3级，但由于护理与医疗记录不相关，它被降级为2级。
Powers说："然后，我们提供医疗记录。我们看到的其他事情是基于技术细节的。"
她举了一个荒谬的例子，即子宫切除术的编码和计费。手术代码基于重量，医疗机构必须在手术前授权CPT代码（现行程序术语代码）。但他们直到手术后才知道重量。
当Powers和她的团队为一项医疗必需的服务进行辩护时，他们有80%的成功率。
USA Health最近在编码领域推出了人工智能增强功能，以跟上并遏制拒绝。人工智能在后台运行，指出在医疗记录中可以找到支持医疗诊断的位置。
Powers表示，在医疗机构和保险公司之间的来回拉扯中，患者被遗忘了。
Powers表示："归根结底，医学仍然是一种艺术形式。这已经坏了。在我们解决基础问题之前，人工智能无法修复它。"
安森保险（Aetna）首席数字和技术官Nathan Frank表示："我们从不使用人工智能来拒绝预先授权。任何预先授权都会交给医生。"
他表示，CVS健康和安森保险将在未来10年内投入200亿美元用于人工智能。
Frank表示："我们相信人加人工智能能提供最佳结果。"
安森保险一直在考虑减少与医疗机构关系摩擦的技术。
其中一个例子是由技术实现的预先授权捆绑包。例如，以前，当会员需要髋关节置换手术时，可能需要对CT扫描进行预先授权，然后对进一步治疗进行其他预先授权。
Frank表示："现在我们将所有这些整合在一起，只有一个预先授权。"
他表示，一旦获得批准，医生和患者就可以专注于护理和结果。
他说，80%的预先授权都是实时完成的。
安森保险推出了使用机器学习和人工智能并结合人工干预的索赔调整增强（ACE）产品。ACE接收索赔，检查是否缺少信息并查找不一致之处。索赔处理速度更快，因为它们不会进入等待额外信息的待定状态。
Frank表示："这减少了双方的行政成本。"
然而，他认为互操作性是解决医疗机构和保险公司摩擦的最佳答案。医疗保险和医疗补助服务中心通过互操作性和预先授权最终规则制定了标准。
Frank表示："我们领先于联邦监管要求。我们是CMS的合作伙伴。我们将在截止日期前完成工作。"
他表示，互操作性将允许更快的数据交换，因为它消除了基于文件信息的较慢来回处理。
他说，安森保险已经与一些大型医疗系统实现互操作。工作人员能够访问他们的电子健康记录（EHR）。
Frank表示："如果我们能进入数字化连接的环境，索赔将更快。我们将能够帮助他们了解其索赔提交中可能存在的问题。这不是要将人类排除在循环之外。"
Powers表示，该医疗系统与允许访问的保险公司建立了关系，但她说，不受限制地访问电子健康记录可能会造成更多摩擦。
Rock同意互操作性会有帮助，但补充说："我们离那还很远。我们非常害怕让数据离开我们的围墙。我们还没有达到那一步。"
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