医生因与健康保险提供商在事先授权上的争斗而感到沮丧，这并不是个例。事先授权让医疗保健行业的每个人，更不用说患者了，都感到不满。但不要忘了，在这个过程中，健康保险公司也有自己的烦恼。对于每一位因提交更多资料以证明治疗合理性的医生来说，支付方也在经历同样的挫败感，他们不得不反复请求临床信息或等待传真机（是的，传真机！）获取所需信息，以确保不会将客户的保费用于不必要的治疗。曾经是医疗系统中的“健康张力”现在已经变得不可持续。而维持这些流程所产生的管理成本也已无法继续承担。
最近，《纽约时报》引用了哈佛公共卫生学院健康政策专家杰夫·莱文-谢尔茨博士的警告：“人工智能工具可能使不良行为者更容易开具不必要的医疗治疗。”另一位医生，加州大学旧金山分校医学系主任罗伯特·瓦赫特博士预测，保险公司会用更复杂的人工智能工具来应对，他们的AI会拒绝我们的AI，双方会来回较量。这些观点延续了一种错误的范式。相互攻击并不是解决办法——它只会加剧问题。现在是时候结束这场军备竞赛了，特别是因为我们已经有了可以实现这一目标的数字工具。
我们与之交谈的健康计划领导者并没有普遍持有将AI作为机器人战争工具的心态，这也不是通向效率的道路。仅仅为了更快地与对方斗争而使用AI和相关工具并不是解决方案，当然也没有充分利用AI为医疗保健组织带来的真正机会，无论是在实现新的行政效率方面，还是在改善每个医疗保健组织的必要业务功能方面。与其采用依赖过去陈旧工具来互相折磨的策略，今天的医疗系统和健康计划正在以更有意义的方式使用AI。这些方式包括避免不必要的争斗，并在共享临床决策过程中更加协作。正如《纽约时报》中美国健康保险计划的克里斯·邦德所指出的，保险公司并不是停滞不前的。
例如，一家全国性的健康计划六年前开始与一个地区健康系统合作，使用预测分析来考虑个体患者在接受急性护理医院治疗时的临床记录，以帮助确定住院治疗与观察（门诊）状态。医院和健康保险公司将历史上达成一致的患者最终状态与AI工具预测的状态进行了比较。结果，两家机构能够识别出约20%的病例，他们在住院或观察上达成了共识，因此不需要投入大量资源来审查和确定状态。
以这种方式应用AI将确定住院或观察状态的时间从每例55分钟缩短到9分钟。伊利诺伊州的康复医学从业者阿兹兰·塔里克博士指出，“如果医生没有AI，那是不公平的。”这可能是私人执业医生的共同担忧，他们没有大型健康系统或医院网络的全部资源，这些网络的管理者和其他工作人员已经将AI技术融入其流程和程序中数月甚至数年。让每一个医疗保健提供者都能使用AI——从最小的私人诊所到最大的全国系统——是一个高尚的目标，这并不一定需要一场不断升级的军备竞赛，支付方和提供方各执一端。
实际上，AI正变得在所有职业中越来越普及和可访问。医疗保健是同一专业领域内两方（支付方和提供方）使用共享AI实例来解决竞争利益的早期例子。虽然医院和保险公司比医生诊所拥有更多的资源来实验和实施这些工具，但创建和维护不必要的增加医疗服务和支付行政成本的流程和程序的日子即将结束。
当没有更好的方法时，保持现状是有道理的。但今天有新的工具可以帮助提供者和健康计划更好地合作，这是一个比延续提供者/支付方军备竞赛更令人兴奋的医疗保健未来。
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