如果你跟我一樣，你或你所愛的人都曾為取得醫師建議的醫療服務事前核准而苦惱。關於病患為了讓健康保險公司支付特定處方藥物、醫療程序等費用而經歷重重難關的個人故事比比皆是。
事前授權（prior authorization）這項流程若運用得當，能有效遏止過度使用及花費於有更便宜替代方案的服務或技術。然而，絕大多數醫師都對治療延誤表示擔憂，這可能導致病患在等待保險公司核實資格並確認治療確實具有醫療必要性時，放棄醫師建議的治療。被拒絕給付的病患可以提出申訴，但這需要更多時間。
AI 或許能提供幫助。憑藉其有效整理大量資訊的能力，人工智慧理論上可以加速明確符合條件的申請核准，從而減少治療延誤。然而，AI 驅動的事前授權正遭遇阻力，因為它可能增加健康保險給付的錯誤拒絕。美國醫學會（American Medical Association, AMA）2025 年對醫師進行的一項調查顯示，他們對 AI 工具的應用存在顯著擔憂，其中 61% 的醫師擔心 AI 會加劇他們認為必要治療的拒絕。
AMA 主張要求保險公司提供詳細的臨床理由來證明拒絕給付的合理性，並提高 AI 演算法的透明度。健康政策分析師 Camm Epstein 在給 Undark 的電子郵件中寫道：「AI 應該用於讓適當的照護更容易獲得核准，而不是讓必要的照護更容易被拒絕。」
川普政府目前正在六個州試行一項計畫，利用 AI 來減少不必要的醫療開支。然而，這種新方法是否能修復這個複雜的系統，仍有待觀察。
無論 AI 參與程度如何，大眾普遍認為事前授權是一項重大負擔。在 Medicare Advantage（由私人營運的原始 Medicare 替代方案，目前約有 55% 符合 Medicare 資格的年長者和身心障礙者參加）中，保險公司每年根據事前授權發出數百萬份全部或部分理賠拒絕。
聯邦政府在六月發布的報告顯示，這些計畫有時甚至拒絕熟練護理和復健入院的請求。為醫療適當的照護設置障礙被視為一個特別令人擔憂的領域。
病患可以申請醫療豁免或對計畫決定提出申訴，但這個過程通常複雜且繁瑣。NBC News 報導指出，一些病患「卡在事前授權的煉獄中」，因為他們「時間或治療選擇都已耗盡」。
Commonwealth Fund 最新發布的一項調查發現，約有五分之一擁有私人保險的美國勞動年齡成年人表示，他們或其家人在 2025 年曾被拒絕醫師建議的醫療服務保險給付。經歷事前授權拒絕的人中，有 41% 表示這延誤了他們的治療，超過四分之一的人報告說他們的健康問題因此惡化。
政府和私人保險公司都曾嘗試改進。例如，前總統拜登政府於 2024 年發布的一項規定，包含了旨在減少政府營運計畫病患延誤的改革，同時簡化醫師的事前授權流程。它要求保險公司在緊急請求的 72 小時內，以及非緊急請求的七個日曆天內做出某些事前授權決定。
自今年 1 月 1 日起，這些時間要求已對公共部門的大多數健康計畫生效。去年，川普政府與保險公司共同承諾進一步簡化和加速事前授權流程。私人保險公司誓言在 2027 年前將電子請求標準化，並在 2026 年前「減少需要事前授權的醫療服務數量」，包括結腸鏡檢查和白內障手術等常見程序。
現在，川普政府希望透過擴大 AI 的使用，進一步改善事前授權協議。
今年，醫療保險和醫療補助服務中心（Centers for Medicare and Medicaid Services, CMS）啟動了一項名為 WISeR（浪費和不當服務減少模型）的示範計畫。WISeR 旨在利用 AI 減少原始 Medicare 中的浪費和詐欺，目標是減少不必要的醫療程序。
該計畫將在六個州運行至 2031 年 12 月，結合機器學習等技術與人工臨床審查，評估 CMS 認為可能容易被過度使用、詐欺和濫用的服務，包括皮膚和組織替代品、電神經刺激器植入物，以及膝骨關節炎的膝關節鏡檢查。
儘管事前授權在 Medicare Advantage 中已被廣泛使用，但在原始 Medicare 中卻很少部署。這種轉變可能對病患不利。
美國衛生與公共服務部（HHS）監察長辦公室於 2022 年發布的一份備忘錄指出，超過十分之一的案例中，Medicare Advantage 計畫拒絕受益人獲得服務，儘管他們顯然符合給付規定。（被拒絕不代表病患永遠無法獲得服務。例如，在 2024 年，Medicare Advantage 計畫在申訴後推翻了 81% 的拒絕決定。）
CMS 表示，透過將 AI 整合到事前授權流程中，WISeR 模型將「確保對選定項目和服務的 Medicare 支付及時且適當」。但批評者不這麼認為。在 WISeR 實施之前，健康保險改革倡導者、前 Cigna 高管 Wendell Potter 在 Substack 出版物「HEALTH CARE un-covered」中報導了針對該模型的政治反彈。
在同一出版物中，健康與民主中心研究員 Zena Wolf 引用了《華盛頓郵報》、KFF Health News 和《西雅圖時報》的調查，這些調查表明，在今年最初的幾個月裡，該模型在六個試點州中的每個州都導致了治療延誤和某些情況下的拒絕。儘管有自動化流程，醫療服務提供者仍可能面臨沉重的行政負擔，其中包括處理拒絕的額外工作。
此外，參與 WISeR 模型並受僱執行 AI 驅動事前授權的供應商，會從 CMS 所稱的「避免支出」中分得一杯羹。這可能意味著他們透過拒絕照護請求來賺取收入。這進一步引發了關於長期以來對基於阻礙病患獲得醫療必要照護而獲利的擔憂的更廣泛討論。幾位立法者已提出決議和修正案，以阻止 WISeR 模型的資金，理由是其威脅到病患的就醫權。
然而，川普政府在事前授權問題上似乎抱持著兩種態度。儘管 CMS 正在原始 Medicare 中擴大 AI 的使用，但該機構也希望減輕並簡化私人保險公司（包括 Medicare Advantage 計畫）的事前授權使用。CMS 行政長官 Mehmet Oz 曾警告保險公司高管，他們必須減輕事前授權的負擔，否則聯邦政府將實施監管：「如果你們不自己做，我們就會替你們做。」他告訴電視新聞節目 National News Desk。
為了可能搶先於行政部門的進一步行動或立法者的法律通過，健康計畫最近發布的數據表明他們正在遵守政府的要求。這項行業調查顯示，在 2025 年 6 月至 2026 年 4 月期間，事前授權請求下降了 11%。然而，拒絕率是否也有所下降，目前尚不清楚。
在去年進行的一項行業團體調查中，所有受訪的健康計畫都同意這項聲明：「不涉及臨床醫師或執業人員審查的 AI 或演算法，不會被用於拒絕涉及醫療必要性或臨床考量的事前授權請求。」此外，保險公司承諾提高事前授權背後臨床理由的透明度。這或許能緩解一些對 AI 決策缺乏人工審查的擔憂。但要安撫批評者並不容易。
醫師兼媒體與教育平台 Healthcare Huddle 創辦人 Jared Dashevsky 寫道，AI 可以「消除障礙，減少行政浪費，讓我們有更多時間陪伴病患。但這並不是正在建立的東西。」相反地，他說，這是一場「更快拒絕、更快申訴的軍備競賽。一個不應以目前形式存在的破碎系統，卻被進一步自動化。」
