参议院永久调查小组委员会对UnitedHealthcare、Humana和CVS提出严厉批评，指责这些公司使用人工智能（AI）自动化和预测技术来拒绝Medicare Advantage计划持有人所需的后期护理授权请求，优先考虑利润而非患者护理。
“对于Medicare Advantage的受益人来说，这不仅是一个官僚主义的迷宫，而且可能对其健康构成威胁，”报告中指出。
仅在2019年至2022年间，后期护理的拒绝率远高于其他类型的护理拒绝率。特别是2022年，UnitedHealthcare和CVS的后期护理拒绝率是其整体预先授权拒绝率的三倍，而Humana的后期护理拒绝率则是其整体预先授权拒绝率的16倍。UnitedHealthcare、CVS和Humana是三大Medicare Advantage保险公司，覆盖了近60%的Medicare Advantage参保人。
这不是此类行为首次受到强烈审查，此前的参议院听证会曾谴责使用算法进行覆盖决定，最近的研究也揭示了预先授权决定中的差异。
报告亮点
每家保险公司都在报告中被点名，这些信息来自三家保险公司提供的超过28万页文件，显示它们为了节省数百万美元而使用AI技术，导致预先授权请求的批准率极低。
对于UnitedHealthcare，报告确定了以下几点：
- 从2020年到2022年，后期护理的拒绝率翻了一番多，从10.9%增加到22.7%；这发生在Humana努力自动化其预先授权流程期间。
- 2021年4月批准的一个模型“机器辅助预先授权”（Machine Assisted Prior Authorization），将审查批准请求的平均时间从10分钟减少到6分钟，同时要求护士或医生审查决策背后的证据。
- 另一个2021年测试的模型“医疗经济学自动授权模型”（Healthcare Economics Auto Authorization Model），因其更快的审查时间和更多的不利决定（或拒绝）而被提及。
- 第三个模型nH Predict因过去与护理拒绝有关而被点名，护理协调员使用该模型为住院患者做出后期护理决定，但被告知不要通过电话告知护理提供者如何以及为何做出这些决定。
对于CVS，报告确定了以下几点：
- 仅后期护理请求的预先授权审查请求在2019年至2022年间增加了57.5%，而总体增加了40%。
- 其中一个模型，该公司开发的一个程序，建议优先审查可能被拒绝的请求。
- 2018年的数据显示，CVS通过拒绝预先授权请求为其Medicare Advantage受益人节省了高达6.6亿美元。
- 使用预测模型后，“错误”批准后期护理入院请求的撤销率比急性医院入院请求高10倍。
- 使用人工智能减少专业护理设施支出的数据显示，潜在节省金额为7700万美元，而CVS最初预测为400万美元。
对于Humana，报告确定了以下几点：
- 提交预先授权请求后的拒绝率在两年内（2020-2022）增加了54%。
- 在COVID-19公共卫生紧急期间，实施了关于如何“适当”审查长期急性护理的预先授权请求的培训，因为数据显示，疫情期间的覆盖拒绝率低于疫情前，具体说明了如何解释拒绝理由。
- 对模板的更改旨在引导预先授权决定，以便在上诉时强化拒绝决定。
- 政策可能赋予承包商（如naviHealth）更多使用预测技术的权力，但尚不清楚Humana是否使用人工智能进行预先授权决定。
“无论数据中的决定是由预测技术还是人为判断作出，目前获得的数据都令人担忧，”报告称。“这表明Medicare Advantage保险公司有意针对成本高昂但至关重要的医学领域，用财务收益的计算替代医疗必要性的判断。”
其主要建议是加强CMS的监督，重点关注按服务类别详细分析预先授权，针对拒绝率急剧上升的情况进行有针对性的审计，并制定限制预测技术对人类决策影响的法规。
参考文献
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