医療政策の専門家らは、事前の認可は患者や臨床医に波及効果をもたらすが、人工知能（AI）にはプロセスを簡素化する可能性があると述べた。 オンラインパネルディスカッション 木曜日にカイザー家族財団が主催した。
最近、事前認可要件に対する反発が強まっています。 「たとえ適切な場合でも、事前の許可があるとケアが遅れてしまう可能性があります。 [worsen] ニューヨーク市のメモリアル・スローン・ケタリングがんセンターの放射線腫瘍医、茅野文子医師は言う。
ある報告書によると、医師の3人に1人は、このプロセスが入院、永久的な障害、さらには死亡などの重大な有害事象を引き起こしたと非難した。 2023年調査 アメリカ医師会より。 たった 1 日の遅れでも、患者にとって制御不能な痛みを引き起こす可能性があるとチノ氏は述べています。 子宮頸がん患者の場合、1日遅れると「局所制御率が1％低下することに相当する」と同氏は述べた。 「5 日間の遅延がある場合、現地制御率は 5% 低下します。」
ワシントンD.C.にある米国対がん協会がん活動ネットワーク（ACS/CAN）の政策開発担当主任、アンナ・シュワムライン・ハワード法廷博士は、治療の遅れは経済的損失をもたらす可能性があると述べた。 鎮痛剤の承認を得るまで患者が何日も待たされると、最終的に救急治療室に運ばれる可能性があり、患者と支払い側の両方の費用が増加し、そのような結果は「小銭を稼ぐのは愚かなことだ」とハワード氏は主張した。
しかし、CVSケアの元幹部でボストンのハーバードTHチャン公衆衛生大学院の非常勤教授であるトロイエン・ブレナン医師は、このプロセスを擁護し、不必要なケアが削減されると主張した。 ブレナン氏によると、米国の医療制度における全ケアの約15～30％は効果が無いという。
さらに、「実害を示す良い研究は実際には存在しない」と彼は主張した。 「特に医師からの多くの調査では、大幅な遅れがあると報告されていますが、これには明らかに回答の偏りがあります。」
また、事前の認可は「かなり厳しく規制されている」とブレナン氏は付け加えた。 民間医療保険プランが特定の要件（標準申請の場合は決定まで 7 日、緊急申請の場合は 14 日）を満たさない場合、メディケア・メディケイド・サービスセンター（CMS）または労働省から罰金を科される可能性があります。
保険会社と保険会社の両方のコストを見積もると、こうした保険の投資収益率は約10対1になると同氏は述べた。 「保険としては妥当だと思いますか？」 [company] やり続けるには？ そうだよ」と彼は言った。
しかし、議員、患者、医師からの批判を受けて、同氏は、投資対効果が同等でない場合には「利用管理から後退」（事前承認の別の用語）し、焦点を絞ろうとしていると見ている。ブレナン氏は、より「議論の余地のない」要求については述べた。
1月にCMSは 最終規則 事前認可プロセスを合理化することを目的としており、メディケア・アドバンテージ計画、州のメディケイドおよび児童健康保険プログラム（CHIP）のサービス報酬プログラム、メディケイド管理のケアプラン、およびCHIP管理のケア事業体に対し、72時間以内に事前認可決定を提出するよう求めている。緊急リクエストの場合は 7 暦日、標準リクエストの場合は 7 暦日です。 この規則はまた、保険会社が事前の認可指標を公的に報告することを義務付けている。 処方薬はこの規則から除外されます。
ハワード氏はACS/CANの代弁者として、彼女の組織は「タイムラインを短縮して、非優先リクエストの場合は72時間、優先リクエストの場合は24時間に短縮することを望んでいる」と述べた。
ブレナン氏はさらに踏み込んで、事前の承認リクエストを受け付け、「基本的に電子医療記録を調べて、直ちに決定を返す」コンピュータープログラムによって「このプロセス全体を完全に自動化できる」と示唆した。
同氏は、最終規則全体の数十か所で、CMSが国家医療情報技術調整局（ONC）に対し、電子医療記録の変更を求める「役割を果たす」よう求めていると指摘した。
AI が事前承認を改善し、遅延を防ぐことができるかどうかとの質問に対し、パネリストは慎重ながらも楽観的な見方を示した。 「それなら怖くないよ、ある意味 以前からしかし、完全な透明性を確保したいと思うでしょう」とブレナン氏は述べ、最終的にはこれらの決定はチノのような医師と別の放射線腫瘍医との話し合いに帰着すると付け加えた（大手保険会社の一つであるユナイテッドヘルスは、 最近ミネソタ州で訴訟を起こされた 保険会社が欠陥のある AI アルゴリズムを使用して、亡くなった高齢の家族に必要なケアを拒否したと主張した 2 つの家族による)。
チノ氏は、社会から疎外された人々は電子医療記録に「重要な要素が欠けている」可能性が高いと指摘し、「いくつかの警告」をしつつAIを歓迎すると述べた。 「そして、本質的に人種差別的なデータセットに基づいてマシンをトレーニングしたことになります。」 宛てのメールで 今日のメドページチノ氏は、AIの事前承認システムが「欠陥のあるデータセット」に基づいて「誤って拒否のフラグをチャートに付ける」可能性があり、その結果、高所得者や白人としてコード化された患者を含む「他の患者」が「低リスク」であると判断される可能性があると説明した。 」と承認を迅速化します。
「そのため、1つのグループの承認が早ければ、不公平と格差のあるケアが永続する可能性がある」と彼女は言う。