AI预授权试点引争议，Medicare拒批机制与患者权益冲突

美国联邦医疗保险计划（Medicare）作为覆盖65岁以上老人及特定残障人士的庞大医疗体系，每年支出超过8000亿美元。为应对长期存在的欺诈、浪费和滥用问题，特朗普政府于2026年1月在华盛顿、俄亥俄、新泽西等六个州启动了名为WISeR（Wasteful and Inappropriate Service Reduction）的AI预授权试点项目。该项目由CMS Innovation Center主导，首次尝试通过人工智能技术对部分门诊服务进行前置审批。

WISeR的核心设计是让AI系统根据病历记录和临床指南自动评估医疗服务的必要性，并生成审批或拒批建议。虽然最终决定仍需人类临床医生复核，但关键在于其报酬机制：第三方供应商从"被拒批节省下来的医保支出"中提取一定比例作为佣金。这意味着供应商赚取的费用与其成功拒批的金额直接挂钩，而非基于服务质量或患者利益。

这一设计引发了广泛争议。批评者指出，这种激励机制可能导致医生被迫选择更便宜的替代治疗方案，甚至影响老年患者的正常诊疗。例如，针对神经刺激器植入、硬膜外类固醇注射等高风险服务，AI系统的判断可能过于严格，导致必要治疗被延误或取消。而患者上诉虽有可能获胜，但漫长的等待过程可能使病情恶化，甚至危及生命。

从政策制定角度看，WISeR采取的是典型的"先试点再推广"路径。然而，如果试点本身的基础激励机制存在结构性缺陷，提前终止比延期运行更为合理。医保权利中心（Medicare Rights Center）等组织已呼吁立即终止该项目，认为其正在伤害已经处于脆弱状态的老年患者群体。

相比之下，传统的人工审核模式虽然效率较低，但更注重患者个体情况。根据KFF 2025年的调研，平均每次预授权申请的处理时间在3到7个工作日之间，通过概率通常超过90%。尽管存在行政摩擦成本，但医生可以根据具体情况补充材料后重新申请。而WISeR的全自动化流程则缺乏这种灵活性，一旦AI系统给出拒批建议，患者往往面临更大的治疗障碍。

此外，WISeR项目的实施还暴露出技术局限性。AI系统的判断依赖于训练数据中的临床指南和历史索赔模式，但这些数据可能存在偏差或不完整性。对于某些复杂病例，AI可能无法准确区分"必要"与"不必要"的医疗服务，从而导致误判。

目前，WISeR项目计划运行至2031年底，为期六年。但随着争议的加剧，项目未来走向充满不确定性。有专家建议，应重新审视AI在医疗领域的应用边界，特别是在涉及患者生命健康的关键领域，必须确保技术手段与人文关怀并重。

该图表清晰展示了WISeR项目的核心流程：从医生提交预授权申请开始，经过AI系统评估、人类复核，最终决定是否批准。值得注意的是，拒批决定会触发节省的医保支出，这部分资金将流向第三方供应商，形成一个复杂的利益链条。