AI进入医保预授权：提速工具还是拒赔放大器？

2026年7月18日阅读约 3 分钟

导语

美国医疗体系中，预授权一直是患者和医生最头痛的环节之一：医生认为有必要的检查、药物或手术，往往还要先等保险方确认“是否应该付钱”。如今，AI 被带入这一流程，支持者希望它能更快筛出明确合规的申请，减少等待；反对者则担心，它会让拒赔更自动化、更难追责。

预授权的初衷与现实落差：预授权本意是防止过度医疗和不必要支出，尤其是在存在更低成本替代方案时。但大量医生认为，该制度会造成治疗延误，患者还可能因等待或申诉流程复杂而放弃治疗。
医生对 AI 拒赔风险高度警惕：美国医学会 2025 年调查显示，61% 的医生担心 AI 会加剧对必要治疗的拒绝。医学界要求保险方在拒绝时提供清晰的临床理由，并提高算法透明度。
政府试点 WISeR 模型：美国医疗保险和医疗补助服务中心（CMS）今年启动 WISeR 项目，在六个州运行至 2031 年 12 月，目标是减少原始 Medicare 中的浪费、欺诈和不当服务。项目将机器学习与人工临床审查结合，重点关注皮肤和组织替代物、电神经刺激器植入、膝骨关节炎关节镜等被认为可能过度使用的项目。
争议不只在技术，也在激励机制：参与 WISeR 的供应商可从所谓“避免支出”中获得分成。批评者认为，这可能形成一种危险激励：拒绝护理请求本身也能带来收入。
监管态度存在张力：一方面，CMS 在原始 Medicare 中引入 AI 预授权；另一方面，政府又要求私人保险和 Medicare Advantage 减少预授权负担、加快流程。CMS 管理者还警告保险公司，如果不主动改进，政府将采取监管措施。

AI 在预授权中的价值并非不存在。若系统只用于加速明显符合规则的申请、减少重复材料提交、帮助医生和患者理解所需证据，它确实可能缓解行政负担。但问题在于，预授权不是单纯的信息检索任务，而是直接关系到患者能否及时获得治疗的制度性决策。

过去的经验已经让外界保持警惕。政府报告曾指出，Medicare Advantage 计划有时会拒绝本应符合覆盖规则的服务；而许多拒绝虽然可申诉，却会把患者拖入漫长流程。对病情紧急或治疗窗口有限的人来说，“之后可能推翻拒绝”并不能弥补当下的延误。

因此，AI 是否能“修复”预授权，关键不在模型多先进，而在规则是否清楚、拒绝理由是否可解释、申诉是否便捷，以及供应商是否被允许从拒绝治疗中获利。如果这些制度问题没有解决，AI 可能只是把低效的人工作业升级为高效的自动化阻碍。

更合理的方向，是把 AI 定位为批准合规护理的加速器，而不是扩大拒赔的黑箱。对患者而言，技术进步只有在缩短等待、降低申诉成本、保障必要治疗时才有意义；对监管者而言，真正的考验是让效率提升不以牺牲医疗可及性为代价。