AI dalam Otorisasi Sebelumnya

Otorisasi sebelumnya (PA) adalah proses di mana rencana kesehatan harus menyetujui layanan tertentu sebelum membayarnya. Biasanya, staf di kantor penyedia layanan kesehatan mengisi formulir khusus pembayar, mengirim faks atau mengunggah catatan klinis, dan menunggu berhari-hari hingga peninjau menerapkan kriteria kebutuhan medis. Kelompok dokter telah lama melaporkan bahwa hal ini menunda pengobatan dan menambah kelelahan. AI muncul di kedua sisi. Penyedia dan vendor menggunakan otomatisasi untuk mendeteksi kapan PA diperlukan, mengumpulkan dokumentasi dari EHR, dan melacak status. Pembayar menggunakan mesin aturan dan pembelajaran mesin untuk menyetujui permintaan langsung secara otomatis dan melakukan triase sisanya. Standar kerja mendukung hal ini: proyek HL7 Da Vinci mendefinisikan alur kerja berbasis FHIR untuk memeriksa persyaratan cakupan, mengumpulkan dokumentasi, dan mengirimkan permintaan secara elektronik. Kontroversinya berpusat pada penolakan otomatis. Pelaporan dan tuntutan hukum yang dimulai pada tahun 2023 menuduh bahwa beberapa perusahaan asuransi mengandalkan algoritme untuk menolak atau menghentikan perawatan. Contohnya termasuk gugatan kelompok terhadap UnitedHealth atas alat naviHealth nH Predict yang digunakan untuk perawatan pasca-akut di Medicare Advantage, dan tuduhan bahwa sistem PxDx Cigna membiarkan direktur medis menolak klaim secara massal dengan sedikit tinjauan individual. PxDx lebih mementingkan klaim setelah perawatan diberikan dan bukan otorisasi sebelumnya, namun hal ini membentuk perdebatan yang sama. Kasus-kasus ini masih diperdebatkan. Regulator telah merespons. Aturan Akhir Interoperabilitas dan Otorisasi Sebelumnya CMS, yang diterbitkan pada tahun 2024, mengharuskan pembayar dalam program seperti Medicare Advantage, Medicaid, dan rencana pertukaran federal untuk memenuhi kerangka waktu pengambilan keputusan, menerbitkan metrik PA, dan membuat API PA. CMS juga menyampaikan kepada rencana Medicare Advantage bahwa algoritme tidak dapat menjadi satu-satunya dasar untuk menolak perawatan tanpa mempertimbangkan keadaan masing-masing pasien. Beberapa negara bagian, termasuk California, telah mengeluarkan undang-undang yang mewajibkan dokter yang memenuhi syarat untuk membuat keputusan penolakan kebutuhan medis. Kesalahpahaman yang umum adalah bahwa AI di PA hanya berarti penolakan. Sebagian besar manfaat realistisnya adalah persetujuan yang lebih cepat dan lebih sedikit dokumen; risikonya terletak pada otomatisasi keputusan yang merugikan tanpa tinjauan manusia yang berarti.