美國政府試點 AI 審保險預先授權：加速核准還是規模化拒賠？

Undark 雜誌的 Joshua Cohen 撰文、Ars Technica 週六轉載的這篇分析，聚焦美國醫療體系最惹人怨的環節之一：預先授權。病患要取得醫師建議的處方藥或醫療處置，常得先過保險公司這一關，流程動輒拖延數週，等到放棄治療的案例屢見不鮮。Trump 政府正在試點把 AI 引入這個流程，理論上 AI 能快速掃過大量資料，把明確可核准的申請加速放行，減少照護延誤。

醫界的疑慮同樣有數據支撐。美國醫學會 2025 年的醫師調查顯示，61% 的受訪醫師擔心 AI 工具會加劇「他們認為必要的治療」遭到拒絕。AMA 的政策主張是雙管齊下：要求保險公司對每筆拒賠提供詳細的臨床推理，並提高 AI 演算法的透明度。健康政策分析師 Camm Epstein 對 Undark 的說法一針見血：AI 應該用來讓適當的醫療更容易核准，而非讓必要的醫療更容易被拒絕。

問題的核心在於誘因結構：同一套 AI 技術，設定成「加速核准」或「精準拒賠」都做得到，差別只在僱主給它的目標函數。保險公司有省錢壓力，拒賠自動化的規模效應對財報極有吸引力，而病患的申訴流程仍是人力速度，攻防天生不對等。與今天另一條 Kaiser 護理師新聞並讀，AI 進醫療體系的路徑清晰可見：先進管理與審核層，最後才到臨床。

歸剛點評：預先授權自動化是照妖鏡，照的是制度而非技術——目標函數寫「病患照護」還是「醫療損失率」，結果天差地遠。美國這個試點值得台灣健保署盯著看：台灣的事前審查量也不小，AI 輔助審查遲早會上桌，先把「拒絕必須附臨床理由、演算法必須可稽核」寫進規範，比事後補救便宜太多。