AI 알고리즘으로 인한 보험 거부 증가가 의료 개혁 촉구로 이어져

Brief news summary

미국에서는 유나이티드헬스, 휴마나, 시그나와 같은 주요 보험사들이 AI 알고리즘을 사용하고 있으며, 이로 인해 청구 거부가 증가하고 있습니다. 이러한 추세는 건강 보험 산업의 긴급한 개혁을 주장하는 전문가들에게 경종을 울리고 있습니다. 시그나는 30만 건 이상의 거부된 청구를 보고했으며, 이로 인해 집단 소송이 제기되고 있습니다. 우려스러운 것은, 대다수의 거부된 청구가 이의 제기를 당하지 않고 있으며, 지난해 HealthCare.gov에서의 항소 비율은 단 0.2%에 불과하고, 메디케어 어드밴티지에 대한 이의 제기는 10% 이하였습니다. 많은 환자들은 항소권에 대해 알지 못하며, 과정의 복잡성은 종종 이의 제기를 주저하게 만들어 재정적 부담과 필수적인 치료의 지연으로 이어집니다. 이에 대응하여, 입법자들은 사전 승인 절차의 변경을 추진하고 있으며, 환자들이 항소 편지를 작성하는 데 도움을 주기 위한 새로운 AI 도구들이 개발되고 있습니다. 이는 기술에 대한 의존도가 높아지고 있음을 나타냅니다. 그러나 전문가들은 오류를 최소화하고 투명성을 높이기 위해 산업 내에서 인간의 감독과 표준화의 중요성을 강조하고 있습니다. 의료 시스템의 종합적인 개혁은 상승하는 비용을 효과적으로 관리하고 환자 치료 결과를 개선하는 데 필수적입니다.

최근 몇 년간 미국에서 보험금 청구 거부 건수가 급증했으며, 이는 주로 AI 기반의 자동화 알고리즘 때문입니다. 이러한 거부에 대응하기 위해 자동으로 항소를 생성하는 새로운 AI 도구들이 등장하고 있습니다. 그러나 건강 전문가들은 높은 의료 비용 문제를 해결하고 더 나은 보장을 보장하기 위해 근본적인 개혁이 필요하다고 주장하고 있습니다. UnitedHealth, Humana, Cigna는 중요한 의료 서비스를 거부하기 위해 알고리즘을 사용했다는 이유로 집단 소송을 받고 있습니다. 한 소송은 Cigna가 단 두 달 동안 30만 건 이상의 청구를 거부했으며, 의사가 검토한 청구당 평균 1. 2초마다 거부가 발생했다고 주장합니다. 이 알고리즘의 오류율은 놀랍게도 90%에 달하며, 거부된 청구의 10군데 중 9군데는 항소를 통해 뒤집히지만, 환자들 중 약 0. 2%만이 이러한 거부에 대해 항소를 제기하고 있으며, 이는 그 결과로 개인 부담 비용이나 필요한 치료의 부족으로 이어집니다. 이 문제는 사전 승인 과정에서 더욱 악화되고 있으며, 2022년 Medicare Advantage 플랜에서 거부된 요청 중 10%도 채 되지 않는 사례가 항소되었고, 많은 의료 기관에서는 이제 이러한 복잡한 항소를 처리하기 위해 전담 팀을 두고 있습니다.

조사에 따르면 미국 성인의 거의 절반이 예상치 못한 의료비 청구서를 받았고, 이는 지연된 치료로 인해 불안과 건강 악화를 초래했으며 대부분은 항소할 권리에 대해 unaware입니다. 중환자 의사인 Deirdre O’Reilly의 이야기는 이러한 고난을 보여줍니다. 그녀의 아들이 블루크로스 블루실드 오브 버몬트에 의해 응급 방문이 거부된 후, O'Reilly는 환자들이 직면한 비효율성과 도전 과제를 드러내는 실망스러운 항소 과정을 경험했습니다. 비판이 커짐에 따라 일부 주에서는 사전 승인 부담을 완화하는 법안을 제정하고 있으며, 연방 정부는 Medicare Advantage 사전 승인을 위한 새로운 규정을 도입하고 있습니다. 제공자를 위한 항소 비용은 매년 72억 달러를 초과합니다. 환자와 기업들이 청구 항소를 지원하기 위해 AI 도구를 활용하면서 “봇 전투”가 벌어지고 있습니다. 일부 전문가들은 의료 시스템에서 개선된 알고리즘의 잠재적 역할을 보고 있지만, 인간의 감독이 여전히 중요하다고 강조합니다. AI에만 의존하는 것이 높은 의료비와 같은 기존 문제를 악화할 수 있다는 우려가 지속되고 있습니다. 전문가들은 미국의 의료 지출이 GDP의 5분의 1을 차지하고 있는 만큼, 보험 결정에서 AI 사용 문제를 해결하는 것을 넘어서는 중대한 개혁이 필요하다고 강조합니다.