専門家、AIは拒否せず審査を変更と指摘

保険拒否におけるAIの役割をめぐる議論は、アルゴリズムが最終判断を下すかどうかに焦点が当たってきたが、実態はより微妙だ。ユナイテッドヘルスグループのCFOらはAIが承認も拒否もしないと主張するが、これは技術的に正確だ。テクノロジーは拒否ボタンを押さない。しかしサター氏が説明するように、AIはどのケースを低リスクとして自動承認し、どのケースを人間のレビューに回すかを決定し、臨床医が請求を見る前に結果を形作っている。この振り分け機能に力が宿っており、医療提供者が苦労しているのはまさにそこだ。

情報の非対称性が核心的な緊張をもたらしている。支払い側はAIの知識を企業秘密と位置づけ、提供者は何が審査を引き起こすのか推測せざるを得ない。これにより「AI軍拡競争」が生まれ、提供者は周囲文書やAI書記などのツールに投資して事前の臨床詳細を改善し、拒否や遅延を避けようとしている。しかし透明性がなければこの努力は的外れになる可能性がある。サター氏が支払い側に対し、承認率、拒否率、振り分け案件と非振り分け案件の結果比較の開示を求めるのは、競争条件を平等にするためだ。

メディケア・メディケイド・サービスセンターは6州でメディケア事前認証にAIを試験的に導入しているが、低い承認率への批判に直面している。この状況が利害関係の大きさを浮き彫りにする。問題はAIが医療に属するかどうかではなく、ケアの効率化なのか拒否の効率化なのかだ。透明性がなければその区別は曖昧なままで、提供者は見えない敵を追いかけ続けることになる。