联邦医疗保险将于2026年1月启动人工智能试点项目，测试使用AI技术评估医疗项目的覆盖合理性。联邦医疗保险和医疗补助服务中心（CMS）宣布，将通过WISeR模型（浪费与不当服务减少模型）辅助预先授权决定，但最终决策仍需人工复核。
关键意义
人工智能已在医疗等多个领域展现效率优势，但其应用引发的就业替代争议持续存在。专家指出，虽然传统联邦医疗保险的预先授权要求少于联邦医保优势计划（Medicare Advantage），但AI的引入可能加速决策流程，同时提高拒绝覆盖的可能性。
核心机制
CMS将重点审查皮肤及组织替代材料、电神经刺激器植入以及膝关节镜治疗骨关节炎等项目。试点项目初期将覆盖亚利桑那、新泽西、俄亥俄、俄克拉荷马、德克萨斯和华盛顿六个州，排除高风险医疗程序及住院服务。
争议焦点
批评者指出，承包审核机构因节约成本获得奖励，可能导致过度拒绝赔付。CMS主管梅赫梅特·奥兹医生表示："结合技术速度与临床经验，该模型旨在根除浪费性医疗，保护受益人免受不必要的昂贵治疗。"
专家观点
9i资本集团首席执行官凯文·汤普森向《新闻周刊》表示："老年人可能面临重大影响，尤其是需要紧急治疗时。行政机构打击浪费的举措可能导致更多审核层级，增加延误和拒绝率。"
田纳西大学马丁分校金融教育讲师亚历克斯·比恩指出："虽然AI可优化流程，但当前激励机制引发担忧。拒绝治疗申请的经济回报可能扭曲决策，医疗必要性反而退居其次。"
数据支撑
2024年参议院委员会报告指出，使用AI工具的医疗拒绝率是传统方式的16倍。传统联邦医疗保险参保者平均每年仅需1次审核，而联邦医保优势计划参保者平均需2次审核。
项目展望
该项目将持续6年，旨在通过技术创新减少政府医疗支出浪费。但随着2026年联邦医保B部分保费将从每月185美元涨至206.5美元，AI审核的公平性将成为政策焦点。
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