“人工智能军备竞赛”正在进行，付款人、提供商在索赔审查中争夺上风

拉斯维加斯 — 在不断升级的技术军备竞赛中，提供商开始采用他们所说的保险公司用来大规模拒绝索赔的相同技术 — 人工智能一个 – 打击索赔纠纷。 

HLTH 的小组成员本周表示，到目前为止，保险公司在将人工智能纳入索赔审查流程的竞争中占据上风。美国一些最大的保险公司，包括联合健康,胡马纳和信诺，在决定要涵盖的护理内容时已经利用了算法决策工具。 

本周，非营利组织 Blue Shield of California 表示还将明年初测试索赔自动化技术，通过与 Salesforce 合作。该保险公司称该工具可以减轻医疗服务提供者和患者对事先授权流程的不满，并表示它将把决策时间从几周或几天缩短到几秒钟。

付款人认为，这些工具（主要应用于事先授权流程）使他们能够快速标记不符合承保标准和计划条款的服务。

然而，提供商拥有使用当前工具的经验，并得到了支持调查和报告立法者– 表明当人工智能进入等式时，更多的主张会被否定。

普罗维登斯首席财务官 Greg Hoffman 告诉 Healthcare Dive，他的非营利医疗系统注意到，当付款人开始更多地采用人工智能工具来审查索赔时，两年内付款不足或最初拒绝的情况增加了 50% 以上。

这位高管表示，激增迫使普罗维登斯将其“每次索赔的接触次数”增加了 50% 以上，因为医生必须提交额外的文件。

参议院小组委员会上周的一份报告称，美国三大 Medicare Advantage 保险公司——UnitedHealthcare、Humana 和 CVS——使用预测技术系统性地否认患者获得急性后护理为了增加他们的利润。

最大的违规者是 UnitedHealth，该公司将其急性后服务拒绝率从 2019 年的 8.7% 提高到 2022 年的 22.7%，同时推出了 NaviHealth 支持的 nH Predict 预测工具。

咨询公司 Gartner 医疗保健团队的杰出副总裁分析师杰弗里·克里布斯 (Jeffrey Cribbs) 表示，从某种意义上说，付款人正在引发一场“人工智能军备竞赛”。

“我们将看到更高效的编码、更高效地提交授权声明，然后重新提交声明，”他说。“然后在另一方面，我们将看到更有效地提取例外情况以及可能导致否认这些声明的原因。”

提供商表示，他们目前在这场竞赛中落后于付款人，尽管他们致力于迎头赶上。

在周一举行的关于提供商和付款人使用人工智能的小组会议上，普罗维登斯执行副总裁兼首席战略和数字官 Sara Vaezy 表示，提供商在开发大型语言模型方面落后于付款人，但可能很快就会有复杂的选择。 

这位高管敦促提供商组建联盟，在索赔过程中共享数据并制定人工智能标准，以便更好地在该领域竞争。

一旦供应商迎头赶上，专家们 相信人工智能最终可以帮助他们进行事先授权。

“现在还处于早期阶段，但我认为从提供商的角度来看，这项技术实际上将在公平竞争环境方面大有帮助，”在线网络服务首席医生体验官 Amit Phull 说道多西米蒂， 在周一小组讨论期间。

他表示，这项技术最终将为提供商在索赔纠纷中提供“帮助”，并减少完成索赔文件所需的时间。

德勤首席顾问比尔·费拉（Bill Fera）对此表示同意。

– 计划制定的时间更长。他们现在占据了上风。提供商在以这种方式思考和构建这些工具方面还比较新，”Fera 在接受采访时说道。但他表示，人工智能将成为一个均衡器，因为它将帮助提供商快速完成大规模的流程。大量的数据来找到关于患者是否应该有资格获得其计划条款下的服务的“真相”。

– 提供商现在可以使用策略。我不会去完整地阅读一份保单，但是……现在我们正在展示所有这些知识。我们正在揭开这个谜团，”费拉说。– 并且有事实基础。有一条核心信息可以询问。现在才刚刚，很快就可以审问了。”

尽管如此，卫生系统仍在与现在准备好应用人工智能的付款人竞争，而许多人目前不具备构建竞争模型的人工智能知识。

霍夫曼表示，普罗维登斯决定将其收入周期管理外包以进行短期竞争。非营利组织进入与 R1 长达 10 年的合作关系一家收入周期管理公司于 1 月份推出这一举措，部分原因是为了应对因付款人增加使用人工智能工具而导致索赔被拒率上升的情况。

“当我们开始研究我们的技术路线图以便我们能够快速响应等时，我们意识到我们需要两到三年的时间来构建技术路线图，以便在该领域更加高效，”霍夫曼说。– 这就是我们现在倾向于与 R1 合作以利用同等技术的地方。 –