Центры инноваций Medicare и Medicaid (CMMI) планируют запустить в 2026 году шестилетний демонстрационный проект под названием Модель сокращения неэффективных и необоснованных услуг (WISeR). Эта инициатива введет искусственный интеллект (ИИ) в процесс предварительного согласования для традиционных получателей Medicare, что станет значительным сдвигом в сторону автоматизированного контроля за здравоохранением.
Расширение предварительного согласования
В настоящее время предварительное согласование широко используется в планах Medicare Advantage, где зарегистрировано около 54% пожилых людей и инвалидов. Эти планы регулярно ограничивают доступ к процедурам и технологиям посредством требований к предварительному одобрению. В отличие от них, традиционная программа Medicare использует предварительное согласование редко, охватывая только 52 амбулаторных услуги, определенное медицинское оборудование и неотложную транспортировку в машинах скорой помощи.
Модель WISeR стремится расширить эту практику, позволяя коммерческим подрядчикам использовать инструменты ИИ для определения протоколов лечения для участников Medicare. Это отражает существующий подход в Medicare Advantage, где страховые компании отказывают в покрытии, если процедуры не признаны «медицински необходимыми». В случае рецептурных лекарств предварительное согласование часто применяется к фирменным препаратам с дженериками или дорогостоящим терапевтическим средствам.
Как будет функционировать модель WISeR
CMMI утверждает, что модель WISeR «защитит налогоплательщиков», «оптимизируя» предварительное согласование с помощью машинного обучения и ручной проверки. Проект будет запущен в шести штатах — Нью-Джерси, Огайо, Оклахоме, Техасе, Аризоне и Вашингтоне — при этом поставщики будут получать финансовые стимулы на основе «избежанных расходов», то есть они получают прибыль от отказа в лечении.
Критики, такие как Венделл Поттер, бывший руководитель Cigna и сторонник реформы оплаты медицинских страховок, утверждают, что это может привести к задержкам в лечении и необоснованным отказам. Шесть демократических законодателей уже предложили Закон о достойном уходе за пожилыми людьми (Seniors Deserve SMARTER Care Act), чтобы заблокировать программу до ее запланированного запуска в январе 2026 года.
Рост ИИ в отказах в медицинской помощи
Планы Medicare Advantage все чаще используют ИИ для оценки необходимости лечения, что приводит к миллионам ежегодных отказов на основании предварительного согласования. Хотя пациенты могут подать апелляцию, этот процесс часто сложен и занимает много времени. NBC News сообщила о случаях, когда пациенты «застревают в чистилище предварительного согласования», в то время как в меморандуме Генерального инспектора было установлено, что планы Medicare Advantage неправильно отказывали в услугах, несмотря на соответствие правилам страхования.
Страховые компании пообещали улучшить протоколы предварительного согласования для диагностических тестов, лекарств и госпитализации, пообещав сократить отказы и разрешить 90% запросов в режиме реального времени к 2027 году. Они также надеются, что ИИ облегчит «удобное для пациентов» принятие решений, но скептицизм остается высоким.
Споры вокруг предварительного согласования
Исторически предварительное согласование было предназначено для обеспечения надлежащего использования лекарств и безопасности пациентов, особенно для препаратов с потенциальными рисками. В идеале эта политика может оптимизировать расходы на здравоохранение, подталкивая врачей к экономически эффективным альтернативам. Однако критики утверждают, что наложение таких ограничений может увеличить административную нагрузку, задержать лечение и в конечном итоге ухудшить результаты для здоровья.
Успех модели WISeR зависит от того, сможет ли ИИ эффективно сократить неэффективные расходы, не ставя под угрозу доступ пациентов к необходимому лечению. Если программа будет реализована плохо, она может еще больше усугубить существующие проблемы предварительного согласования, что приведет к ненужным задержкам и отказам.
В конечном счете, модель WISeR представляет собой смелый эксперимент в области контроля расходов на здравоохранение. Ее успех или провал будет зависеть от того, сможет ли ИИ найти баланс между финансовой эффективностью и уходом за пациентами.
