事前の認証が無効になっています。 CMS の新しいルールは、規制された AI が解決策である理由を示しています

人工知能は、特に保険業界において、医療業界のお気に入りのスケープゴートとなっています。拒否されたすべての申請、すべての承認の遅れ、すべての説明できない「医学的に必要ではない」対応は、バックグラウンドでアルゴリズムのせいにされているようです。

不満の多くは事前承認、つまり保険会社が医療サービスを提供する前に承認するために使用するプロセスにあります。事前の承認が機能すると、適用範囲が確認され、突然の請求が防止されます。それが失敗すると、臨床医が既に必要と判断した治療が遅れたり拒否されたりすることになります。

その失敗を最も痛感しているのは医師と患者です。によると 2024 年米国医師会調査、医師 10 人中 6 人近くが、自動化により事前認証が改善されるのではなく、悪化すると考えています。同時に、事前の承認によりすでに患者の94％の治療が遅れ、承認プロセスが遅すぎるか混乱しすぎるため、医師の80％以上は患者が治療を完全に放棄するのを見守ることを余儀なくされている。

しかし、AI を責めると、実際に何が壊れているのかを見落としてしまいます。問題は、事前承認にテクノロジーが関与しているということではなく、実際に一方の側だけがそれをどのように使用しているかということです。

保険会社は毎年数百万件の保険金請求を処理しています。業界の調査によると、 84% が人工知能と機械学習を使用していると報告しています 大規模なリクエストにフラグを立て、ルーティングし、拒否するのに役立ちます。一方、プロバイダーは依然として手動で文書を作成し、数十の支払者ポータルをナビゲートし、ほとんど説明のない拒否に対応しています。自動化は存在しますが、不均衡により、支払者には最適化され、他の人には懲罰的なシステムが生み出されました。

なぜ不均衡が重要なのか

事前の許可は決して罰を意味するものではありません。これは、保障範囲の確認、医療上の必要性の確認、突然の請求から患者を守るためのチェックポイントであるはずです。代わりに、保険会社にとっては高度に最適化されたプロセス、プロバイダーにとっては苦痛を伴う手動プロセスへと進化しました。トランザクションの片側だけがマシン速度で動作する場合、摩擦は避けられません。

保険会社は、審査と拒否を迅速化するシステムに多額の投資を行ってきました。プロバイダーは、ファックス、PDF、電話、そして保険会社だけでなく、プラン、州、手続きによって異なる一貫性のない要件に悩まされています。

結果はどうなりましたか?予測可能なリクエストが拒否されるのは、注意が不適切だからではなく、コードの不一致、署名の欠落、資格情報の古い、フォームのバージョンの間違い、順序を間違えて提出された文書など、小さな何かが欠けているためです。業界分析によると、 請求拒否の大部分は管理上および技術上のミスによるものであり、その推定範囲は 40% から 60% 近くに及びます。 専門分野と支払者の構成によって異なります。

これらのエラーは明らかにプロセスの失敗を反映しています。それは何度も何度も演奏されてきたダイナミックさです。臨床医の燃え尽き症候群も同様の話です。医師は利用の見直しに同意しないからといって医療から離れるわけではありません。彼らが退職する理由は、基本的な自動化では防止できる管理タスクに忙殺されているためです。

連邦規制当局は変化を強制している

2024 年に、メディケアおよびメディケイド サービス センターは相互運用性と事前認可規則を最終決定しました (CMS-0057-F）、支払者が承認を処理する方法を最新化するための包括的な取り組み。

1 月 1 日以降、メディケア アドバンテージ、メディケイド管理ケア プラン、CHIP プラン、ACA マーケットプレイス保険会社は、標準的な事前承認リクエストには 7 日以内に、緊急リクエストには 72 時間以内に対応することが求められています。 2027 年までに、プロバイダーと患者が認可ステータスを追跡し、意思決定の根拠にデジタル的にアクセスできるようにする標準化された電子 API もサポートする必要があります。

この規制は 2 つの理由から重要です。

まず、強制可能な期待が生まれます。遅延を運用の複雑さとして無視することはできなくなりました。第二に、透明性を強制します。保険会社は、決定がどのように行われるか、決定にどれくらいの時間がかかるか、要求が拒否される頻度はどれくらいかを示す必要がある。このデータは測定可能で可視化されるため、請求拒否を理解するために不可欠です。

雇用主が主催する商用プランはこれらの要件で直接カバーされていませんが、市場の圧力により、時間の経過とともに業界全体が同様の基準に向かう可能性があります。より相互運用性の高いデータドリブンな環境で運用する準備ができている組織は、報われるでしょう。依然として手動による回避策に依存している企業は摘発されるでしょう。

自動化が実際にプロバイダーに役立つ場合

AI は医療の必要性を単独で判断するのにはあまり適していません。その懸念は正当なものであり、規制当局は臨床上の判断に関して明確な境界線を引き続ける必要がある。

リクエストが支払者に届く前に、テクノロジーによって承認が必要かどうかを特定し、リアルタイムで資格を確認し、給付制限を確認し、正しい書類が正しい形式で添付されていることを確認できます。拒否後ではなく、送信前に不一致にフラグを立てることができます。

これは、医師が患者のケアに集中できるように、管理上の摩擦を取り除くことを目的としています。支払者の意思決定が迅速化されると、プロバイダー側​​でのエラーの余地が少なくなるため、受付時に適切に文書を入手することがこれまで以上に重要になっています。不正確な提出はより早く拒否されます。

また、最も議論されていない患者被害の原因の 1 つである管理の遅れにも対処します。 AMA レポート 医師の 18% は、事前の許可が患者に重大な有害事象を引き起こしたと述べています。

臨床的証拠に関する意見の相違によってこうした害が引き起こされることはほとんどありません。それらは時間によって引き起こされます。

これが医療機関にとって何を意味するか

システムでは、コスト、アクセス、成果のバランスをとるために、何らかの形の利用状況のレビューが常に存在します。予防可能な遅延や管理上の疲弊を引き起こすことなく、事前承認を機能させることができるでしょうか?現時点では、簡単な解決策はありません。

自動化を規制すれば、競争の場を平等にすることができます。標準化されたデータ交換、意思決定のタイムライン、透明性のある説明を義務付けることで、CMS はテクノロジーを監査、比較、改善できるインフラストラクチャを構築しています。エラーを減らし、承認を迅速化するツールが目立つでしょう。否定を加速するだけのツールを正当化することはますます難しくなるでしょう。

他の業界では、説明責任を犠牲にすることなく複雑な承認システムを最新化しています。銀行の標準化された引受業務。航空業界ではあらゆるワークフローに安全装置が組み込まれています。医療も同じことができます。

テクノロジーだけでは事前承認を解決できません。しかし、その採用を拒否すれば、保険会社は機械のスピードで運営され、医療提供者は人間のスピードで運営され、遅れた治療の代償は患者が支払うという現状が保証されることになる。

医療機関は、退院と経過観察の間の摩擦を軽減し、拒否後ではなく提出前に文書の完全性を検証し、臨床チームにリクエストのステータスを可視化するシステムを調査する必要があります。

私たちは「いつもこうやって行われてきた」ということを乗り越える必要があります。事前の承認が無効になっています。規制だけで一夜にしてすべてが解決するわけではありませんが、エラーを早期に発見し、摩擦を減らし、患者をより早く治療に導くなど、テクノロジーが責任を持って使用されるための条件が生まれます。

写真：ネヴァルップ、ゲッティイメージズ

この投稿は、 メッドシティのインフルエンサー プログラム。誰でも、MedCity インフルエンサーを通じて MedCity News でヘルスケアにおけるビジネスとイノベーションに関する視点を公開できます。 方法を確認するにはここをクリックしてください。