사전 승인의 AI

사전 승인(PA)은 건강 플랜이 특정 서비스에 대한 비용을 지불하기 전에 승인해야 하는 절차입니다. 전통적으로 서비스 제공자 사무실의 직원은 지불인별 양식을 작성하고, 임상 기록을 팩스로 보내거나 업로드하고, 검토자가 의학적 필요성 기준을 적용할 때까지 며칠을 기다립니다. 의사 그룹은 이것이 치료를 지연시키고 탈진을 가중시킨다고 오랫동안 보고해 왔습니다. AI가 양쪽에 나타납니다. 공급자와 공급업체는 자동화를 사용하여 PA가 필요한 시기를 감지하고 EHR에서 문서를 수집하며 상태를 추적합니다. 지불자는 규칙 엔진과 기계 학습을 사용하여 간단한 요청을 자동 승인하고 나머지를 분류합니다. 표준 작업은 이를 지원합니다. HL7 Da Vinci 프로젝트는 적용 범위 요구 사항 확인, 문서 수집 및 전자 요청 제출을 위한 FHIR 기반 워크플로를 정의합니다. 논쟁은 자동화된 거부에 집중되어 있습니다. 2023년부터 시작된 보고 및 소송에서는 일부 보험사가 알고리즘을 사용하여 치료를 거부하거나 중단했다고 주장했습니다. 그 예로는 Medicare Advantage의 급성기 치료에 사용되는 naviHealth nH Predict 도구에 대한 UnitedHealth에 대한 집단 소송과 Cigna의 PxDx 시스템을 통해 의료 감독이 개별 검토가 거의 없이 대량 청구를 거부할 수 있다는 주장이 있습니다. PxDx는 사전 승인이 아닌 치료가 제공된 후의 주장에 대해 우려했지만 동일한 논쟁을 불러일으켰습니다. 이 사건은 여전히 ​​논쟁의 여지가 있습니다. 규제 당국이 응답했습니다. 2024년에 발표된 CMS 상호 운용성 및 사전 승인 최종 규칙은 Medicare Advantage, Medicaid 및 연방 교환 계획과 같은 프로그램의 지불자가 결정 시간을 충족하고 PA 지표를 게시하고 PA API를 구축하도록 요구합니다. CMS는 또한 개별 환자의 상황을 고려하지 않고 알고리즘이 치료를 거부하는 유일한 근거가 될 수 없다고 Medicare Advantage 플랜에 말했습니다. 캘리포니아를 포함한 여러 주에서는 자격을 갖춘 임상의가 의학적 필요성 거부 결정을 내리도록 요구하는 법률을 통과시켰습니다. 일반적인 오해는 PA의 AI가 거부만을 의미한다는 것입니다. 현실적인 가치의 대부분은 더 빠른 승인과 적은 서류 작업입니다. 의미 있는 인적 검토 없이 불리한 결정을 자동화하는 데 위험이 있습니다.