思想领袖

联邦计划可能的消亡并不意味着人工智能在医疗保健领域的失败

mm
将 Unite.AI 添加到您在 Google 上的首选来源

多亏了人工智能,美国的医疗保健业处于十字路口。

一方面,医疗机构正在争相改变医疗服务的提供方式。投资者已经意识到人工智能有可能颠覆市场并带来巨大的利益。在我的行业——医疗管理中,这种形式的自动化文书工作。在其他领域,例如放射学,LLM正在识别和诊断医疗条件。

大量资金正在被投入到医疗保健的人工智能中。就在去年,美国医疗保健人工智能公司获得了超过$18亿的风险投资——比2024年增加了近10%。这种快速增长被预计将继续下去,并将改变我们对医疗保健服务的许多认识。

另一方面是治理挑战。监管机构正在努力理解人工智能并有效地立法。我们都知道,国家有责任保护其公民。但如果行业变化迅速,政府可能很难跟上。

我们在医疗保险方面看到这种动态最明显的体现。在美国,医院和医生必须经常从患者的保险公司获得事先授权,然后才能提供医疗服务。保险公司保留拒绝他们认为不必要的治疗的权利。

医疗保健人工智能承诺提高整个行业的效率,但必须谨慎管理。CMS(医疗保险和医疗补助中心)估计,行业中25%的成本是行政浪费。人工智能可以减少这种浪费,造福公众。然而,我们需要成功的正确原则。

这就是WISeR的由来。今年初,CMS推出了WISeR(减少浪费和不当服务)计划,这是医疗保健人工智能领域最大的试点项目之一。使用人工智能模型来总结证据,合格的临床医生正在尝试在传统的医疗保险计划中更快地处理索赔。该实验目前在六个州进行。

六月,众议院拨款委员会一致投票决定阻止WISeR的资金。预算仍需要通过国会,试点仍然活跃。但其未来在9月30日之后仍然不确定。

我想在这里说的是——无论我们如何看待WISeR的投票——该试点的基本原则仍然坚定。“人工智能标记,临床医生确认”继续为医疗保健人工智能提供良好的治理基础。

立法者呼吁改善流程

虽然很容易将这一决定解读为拒绝医疗保健人工智能,但那将是一个错误。众议院委员会投票决定停止资助WISeR的理由是,由于实施和激励结构问题——而不是立法者反对在临床审查中采用人工智能。

众议院委员会做出这一决定的主要原因是,它将事先授权引入传统的医疗保险。为试点项目选择的13项医疗服务此前只需要医生的同意,而不是保险公司的授权。因此,立法者拒绝了WISeR,因为他们认为这增加了行政复杂性和改变了联邦激励措施

这并不是对医疗保健人工智能的批评。相反,这是对流程设计的批评。

“人工智能标记,临床医生确认”仍然是医疗保健技术的基础

虽然WISeR的命运现在模糊,但其核心原则并没有改变。“人工智能标记,临床医生确认”仍然是现代医疗保健技术的基础。

这个原则很重要,因为人工智能是一种涌现系统。与其他形式的自动化不同,LLM有可能做出其创造者没有预料到的决定。这是设计的初衷。涌现使人工智能能够灵活、创造性地行事,但也带来了风险。无论这些系统变得多么完善,监管机构始终需要一个“人在回路中”来捕捉随机决策并确保患者安全。

在实践中,这意味着合格的临床医生在使用人工智能时保留所有法律和道德责任。LLM以机器速度收集和总结证据,突出重要发现。临床医生查看数据,简明地呈现,并利用它来指导他们的判断。这一过程承诺提高效率,同时保持最大准确性。临床判断得到了加强,因为人类仍然是这一过程的核心,不是因为他们的参与,而是因为他们的参与。

目前,我们可以看到这种共识在整个医疗保健行业的各个层面上形成。

去年,全国最大的医疗保险公司承诺改善事先授权流程。这包括增加透明度和加快决策时间,重点是对某些紧急或临床标准治疗进行立即批准,这导致人工智能成为许多保险公司的必需品。独立审查组织的领先行业协会还概述了他们对人工智能使用的立场

监管的最低标准也正在提高。已经,各州拥有相关的消费者保护法,这些法律现在正在被改编以适应人工智能。到目前为止,在2026年,43个州已经引入了240项医疗保健人工智能法案。其中,九个州禁止使用人工智能作为唯一的索赔拒绝决定依据。

如果WISeR计划最终被终止,它不会影响“人工智能标记,临床医生确认”的共识。有了它,我们就有了在该行业中成功所需的一切。我们只需要完善人工智能实施的结构。

人工智能的采用是不可商量的

鉴于人工智能的效率潜力,医疗保健实体如果采用速度慢,将会被迅速超越。

从WISeR中吸取的教训并不是我们不能在医疗保健中使用人工智能。相反,我们需要认识到LLM改善医疗保健效率的潜力。为了实现这一变化,合格的专业人员必须保持中心地位。“人工智能标记,临床医生确认”的共识为转型提供了基础,已经在整个行业中设定了标准。

人工智能承诺显著提高效率和医疗服务的可及性,但它不能在没有人类审查的情况下运行。WISeR表明,我们可以,也必须,保持在循环中。不作为附加项,而是作为必要性。

马杜·雷迪博伊纳(Madhu Reddiboina)是RediMinds的创始人和CEO,RediMinds是一家专门从事人工智能辅助争议医疗审查的健康科技公司。他是负责使用人工智能加强决定谁能获得医疗、谁能获得报销、谁会被拒绝的决定的领军人物,确保这些决定保持透明、有理有据,并基于独立的人类判断。在他与包括URAC和NAIRO在内的组织合作中,他与临床专家、政策制定者和监管机构合作,制定可信赖的人工智能在争议医疗决策中的标准,并为患者、提供者和依赖于它们的工人扩大了更快、更公平的决策途径。