随着医疗保健成本的持续上升和慢性病负担的增长，数据驱动的洞察力将对未来的患者护理至关重要，Komodo Health和SmarterDx的专家表示。
近年来，基本药物的保险索赔拒付率显著上升。根据Komodo Health的首席执行官兼联合创始人Arif Nathoo博士的说法，从2018年到2024年，这一数字增加了16%。这种趋势尤其影响用于管理糖尿病和哮喘等疾病的通用药物。拒付通常源于成本控制策略，如预先授权，这可能会延迟患者获得必要治疗的时间。
这些拒付带来的挑战反映了医疗保健系统中的更广泛问题，例如阶梯疗法经常与临床指南相冲突。《美国管理式医疗杂志》(AJMC) 采访了专家，讨论了优化数据以应对这些变化的重要性，并实施人工智能 (AI) 来减轻提供者在面对不断增加的拒付和预先授权时的负担，同时确保患者的护理和治疗。
纽约西奈山医院的内科医生Christopher Gold博士在接受AJMC采访时指出，这些拒付不仅加剧了患者的症状，还使医患关系紧张，因为提供者需要应对复杂的保险协议。“拒付和预先授权的目的是在短期内降低成本，但有时治疗延误或中断可能会导致可预防的并发症，从而增加急诊和频繁初级保健门诊的成本。”他说。
特别是《平价医疗法案》市场计划中的保险索赔拒付和上诉尤其相关，因为这些拒付对患者获得护理的影响很大。根据KFF的数据，2023年，HealthCare.gov上所有合格健康计划的索赔中有20%被拒付，不同保险公司和州之间存在显著差异。Nathoo强调了监测结果以了解这些政策效果的重要性。
利用数据识别健康差异
在医疗保健成本持续上升且差异仍然存在的时代，数据驱动的洞察力在塑造政策、研究和患者倡导方面发挥着越来越重要的作用。Komodo Health是一家处于医疗保健分析前沿的公司，在过去的十年中一直在绘制美国医疗保健系统的地图，以更好地了解护理差距和未满足的患者需求。Nathoo分享了数据揭示的关键趋势，包括罕见疾病诊断延迟和处方药拒付率上升。
Komodo Health利用其“医疗保健地图”，一个跟踪全国医疗保健成本和患者结果的广泛数据集，来识别个别医生可能忽略的模式。这种方法对罕见疾病诊断产生了重大影响，使患者能够更早地接受测试和治疗，而这些患者通常面临长期诊断延迟。此外，该公司还关注肥胖、中风和心脏病等常见疾病，揭示了在获得先进治疗（如胰高血糖素样肽-1药物）方面的差异。
Komodo Health最引人注目的发现之一是处方药拒付率的上升。根据该公司的最新数据，药房索赔拒付率在2016年至2018年间有所下降，但从2018年到2024年的数据显示正在上升。
“在过去5到6年里，我们看到药物拒付率呈上升趋势——不仅仅是由于行政原因，如补药时间，而是由于更为令人担忧的原因，如预先授权和医疗必要性审查，”Nathoo说。“这告诉我们，支付方和药品福利管理者正在采取更多限制性措施。”
常见拒付药物：数据揭示
在Komodo Health的分析中，最常见的拒付药物包括胰岛素、沙丁胺醇、维生素D和阿哌沙班（Eliquis；百时美施贵宝/辉瑞）。尽管高成本品牌药物经常面临批准障碍，但即使是通常更便宜的通用药物也受到限制，这一点尤其令人担忧。
“对于吸入器等药物，我们看到支付方可能更喜欢不同的配方，但这种替代品可能并不适用于每个患者，”Nathoo解释道。“这些限制可能会将患者排除在系统之外，使他们无法获得所需的治疗。”
尽管国家努力降低胰岛素价格并提高其可负担性，但胰岛素拒付问题一直是一个长期问题，自唐纳德·J·特朗普总统重返白宫以来，未来方向仍不确定。Komodo Health的数据表明，虽然在减少成本障碍方面取得了一些进展，但处方集限制和预先授权要求继续为许多患者、提供者和卫生系统创造障碍。
“在整个医疗保健生态系统中共享数据是一项既富有想象力又充满力量的壮举，”Nathoo说。“但我们在美国的优势在于，由于医生必须为报销编码服务，我们实际上获得了非常详细的患者状况和治疗的见解。”
Komodo Health多年来一直在努力填补医疗保健数据中的空白，特别是在代表性不足的人群中。该公司提高了对Medicaid人群和Medicare Advantage计划的可见度，这些领域在传统研究中经常被忽视。通过照亮这些领域，Komodo帮助确保政策制定者和医疗保健组织能够在资源分配方面做出更明智的决策。
如何利用AI减少医院的行政负担
随着支付方收紧索赔审批标准，美国各地的医院都在应对不断增加的拒付率，这对已经微薄的运营利润率造成了额外压力。申诉这些拒付的过程不仅耗时，而且需要广泛的临床专业知识。Michael Gao博士是一位转行从事医疗技术的企业家，他和他的团队通过AI驱动的解决方案在前线应对这一挑战。
作为SmarterDx的联合创始人，Gao和他的团队开发了一种技术，简化了申诉过程，帮助医院获得应得的报销，同时减少了行政负担。
“普通医院的利润率约为1.7%至2.1%，”Gao在接受AJMC采访时解释道。“如果你从个人理财的角度考虑，这就像是靠工资过日子。除此之外，医院还要努力确保自己得到正确的支付。”
对于医生来说，这种挫败感更加明显。“当我在威尔康奈尔大学担任住院医师时，我的工作是照顾病人，而不是与保险公司争论，”Gao说。“但当索赔被拒时，我会发现自己在电话上与专门处理拒付的人员争论医疗必要性。”这种高度训练有素的临床医生专注于患者护理与专门处理索赔审查的支付方代表之间的过程，使医院难以恢复失去的收入。
拒付通常包含错误，推翻它们需要详尽的患者记录审查。手动梳理数千个数据点可能会令人生畏。SmarterDx旨在通过使用AI自动化和增强索赔审查过程来弥合这一差距。
“问题是，支付方可能只需几分钟就能拒付索赔，但提供者需要花费一个小时或更长时间来构建临床论据进行申诉，”Gao解释道。“我们的AI会自动提取相关的临床数据来支持诊断或证明服务水平，大大减少了搜索记录所需的时间。”
通过将AI集成到申诉过程中，SmarterDx允许医院工作人员专注于完善论据，而不是筛选文档。
“与其花两个小时从头开始构建申诉，不如花十分钟编辑一个结构良好的响应，”Gao说。
除了节省时间外，像SmarterDx这样的AI驱动工具还能帮助医院更全面地处理索赔拒付。许多医院优先处理高价值索赔，由于人员限制，较小的索赔往往被忽略。
“借助自动化，医院可以处理整个拒付积压，而不仅仅是最高价值的索赔，”Gao指出。“即使在高价值案件中，AI也允许申诉专家专注于构建更强有力的论据，而不是花费时间提取数据。”
这种效率提升还有助于平衡支付方和提供者之间的竞争。
“保险公司多年来一直在使用AI来简化他们的流程，”Gao指出。“医院，尤其是较小的医院，往往缺乏开发类似工具的资源。这就是为什么像我们这样的供应商存在：提供可扩展的AI解决方案，让医院拥有相同的技术优势。”
通过数据和AI推动变革
解决这些问题主要受制于美国医疗保健系统的碎片化性质，该系统由庞大的私人和政府支付方网络以及数以万计的医疗机构组成。
像Komodo Health这样大规模分析数据的能力已经带来了患者护理和政策方面的实际改进。通过识别获取药物和治疗的差异，这种方法正在帮助生命科学公司、保险公司和医疗保健提供者改进策略并扩大救命疗法的获取渠道。
“我们认为，民主化医疗保健数据是推动有意义变革的关键，”Nathoo说。“我们越多地揭示这些差距，就越能赋予利益相关者采取行动的能力——无论是保险公司重新考虑覆盖政策，还是提供者调整护理模式，或是政策制定者倡导变革。”
虽然SmarterDx目前专注于临床拒付，但Gao看到了AI在其他方面改变医院收入周期管理的潜力。
“归根结底，收入周期是关于为提供的护理生成收据并确保医院得到支付，”他说。
鉴于全国约有3500亿美元的医疗保健支出与行政成本相关，他认为AI有可能大幅减少低效并释放资源用于直接患者护理。
“这不仅仅是自动化，”Gao强调。“这是增强——帮助提供者更好地完成工作，同时改善医院的财务可持续性。”
随着医疗保健成本的持续上升和慢性病负担的增加，数据驱动的洞察力将在塑造未来的患者护理中发挥关键作用。Komodo Health和SmarterDx在医疗保健领域的技术应用展示了如何利用数据和分析来创建一个更公平、更高效的医疗保健系统，造福寻求护理的患者和致力于提供护理的专业人士。
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