未经验证的人工智能应用于经过验证的系统中：WISeR模型与Medicare

《Oncology Times》：Unproven AI in a Proven System: The WISeR Model & Medicare

美国MedicareWISeR试点计划在六州引入AI驱动的预先授权机制，引发医师和患者安全担忧。调查显示该机制可能导致治疗延误，建议暂缓实施并充分听取意见。

　　

59年来，Medicare一直是65岁及以上人群、残疾人士或患有罕见疾病者的医疗保健支柱。自成立以来，该计划经历了许多变化，但有一个方面始终未变：它不受事先授权的限制。而事先授权是保险公司用来拖延甚至拒绝癌症等严重疾病患者治疗的一种手段。

无需担心治疗被拒绝就能获得医疗服务，这是传统Medicare的核心优势，也是该计划取得成功的原因之一。然而，医疗保险和医疗补助服务中心（CMS）似乎打算通过“浪费和不适当的服务削减”（WISeR）模式来破坏这一基础，该模式将事先授权引入传统Medicare。

该模式计划于2026年1月1日开始实施，并在2031年12月31日前作为试点项目在六个州运行：亚利桑那州、新泽西州、俄亥俄州、俄克拉荷马州、德克萨斯州和华盛顿州。这对医生和他们的患者意味着什么？由人工智能（AI）和机器学习（ML）控制的事先授权现已应用于传统Medicare。

CMS将WISeR模式描述为“自愿性的”，但这其实具有误导性。对于希望参与的AI和ML技术公司来说，这是自愿的；但对于这六个试点州的所有医生及其Medicare受益人来说，这是强制性的。这引发了关于患者安全、医生自主权以及Medicare计划完整性的重大担忧。如果一个州的所有医生都被要求参与这个实验性模式，患者将不再能够选择退出并通过经过验证的流程获得治疗。

多年来，社区肿瘤联盟（COA）记录了大量Medicare Advantage（MA）和私人保险计划中存在的拖延和拒绝治疗的事先授权行为。虽然传统Medicare不受事先授权的影响，但MA计划却受此限制。只需看看关于MA事先授权的不断增加的投诉就能明白，将其引入传统Medicare是个糟糕的主意。在发布本文时，COA已经收集了大量关于药品福利管理公司（PBM）不良行为的案例，其中许多案例详细描述了保险公司及其PBM因化疗患者所需的止吐药物等简单药物而拒绝提供治疗的情况。此外，美国医学会（AMA）在2023年的一项调查中发现，93%的医生认为事先授权对患者的临床结果有“轻微或显著的不利影响”，24%的医生报告称他们的患者因事先授权而出现了严重的不良事件。

WISeR试点涉及17种CMS认为容易发生欺诈、浪费和/或滥用的医疗程序，但这些程序都不包括癌症治疗。然而，最终将该模式扩展到癌症治疗的可能性令人非常担忧。更根本的是，有直接的方法可以在不损害患者的情况下消除Medicare中的浪费、欺诈和/或滥用行为。此外，正如同一项AMA调查所显示的，引入未经验证的AI和ML驱动的事先授权会给医生带来额外压力；61%的医生表示担心AI会增加拒绝治疗的比率。

CMS试图通过声明最终决策将由人类做出来解决人们对AI和ML在该模式中使用的担忧。问题在于，该模式本身就包含了拒绝治疗的激励机制。参与其中的AI和ML供应商会根据所节省的费用获得奖励，尽管CMS表示多项保障措施将“消除任何拒绝合理治疗的动机”，但激励节省费用的本质本身就为供应商提供了拒绝治疗的动力。

在Medicare的历史上，它一直通过完全避免事先授权来规避相关问题。鉴于目前事先授权的过度使用以及可能大规模拒绝救命治疗的情况，CMS必须花更多时间来完善WISeR模式并推迟其实施。CMS应与受该模式影响的医生和患者沟通，听取他们的意见，并对试点方案进行修改，使其既能惠及Medicare及其受益人，又能消除浪费、欺诈和滥用行为。如果不听取这些意见，CMS可能会破坏这个保护美国老年人的医疗计划的稳定性。

Ted Okon是社区肿瘤联盟的执行主任。