本文文字由ChatGPT4 o生成，生成本文是提示过程，给出指令，角色提示，多角色提示和组合提示，自动生成改写新闻。以及Midjourney Bot生成配图。
在当今美国的医疗体系中，保险预授权成为了患者获得必要治疗的绊脚石。阿兹兰·塔里克医生，一名在伊利诺伊州康复医学诊所工作的医师，面对着保险公司的拒绝，每周投入大量时间争取患者应有的治疗权利。然而，生成式人工智能（GenAI）的出现，为这一难题提供了创新的解决方案，重新定义了医生与保险公司的互动方式。
问题根源
美国的医疗保险体系复杂且繁琐，其中预授权流程设计初衷是为了防止医疗资源的滥用，确保治疗的合理性和必要性。然而，随着需要预授权的治疗项目日益增多，保险公司的拒绝率也随之升高。这不仅增加了医生的文书负担，也延误了患者的治疗进程，有时甚至危及生命安全。
Doximity专注于提高医生的工作效率：
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医院目录：Doximity 正在推出医院目录，方便医生可以致电特定实验室或医院科室以获取患者的最新信息。此功能已在 50 家医院上线。
等待通话： Doximity 推出了等待助手，让医生可以跳过等待音乐，专注于工作。一旦有人接听，医生将重新加入通话。
Doximity在2022年以5400万美元收购了医生排班平台Amion——他们将在排班领域推出一些专业功能。
为了清晰地展示美国医疗保险体系中预授权流程的初衷与实际影响，我们可以使用一个对比表格。下面的表格将比较理想情况（流程设计初衷）与现实情况（实际影响），并通过具体案例加以说明。
| 比较项 | 理想情况（设计初衷） | 现实情况（实际影响） |
|---|---|---|
| 目标 | 防止医疗资源滥用，确保治疗合理性和必要性 | 合理病症得不到及时治疗；不合理或过度治疗可能获赔 |
| 流程效率 | 快速响应，高效审批 | 长期等待，审批周期长，导致延误治疗 |
| 患者体验 | 无额外负担，治疗无缝衔接 | 患者承受压力，可能放弃治疗 |
| 医生角色 | 专注于患者护理，减少文书工作 | 大量时间用于处理保险事务，影响患者护理质量 |
| 成本控制 | 控制不必要的医疗开支 | 可能增加间接成本，如额外的行政开销 |
| 案例A: 合理病症 | 一位患者需要化疗治疗癌症，保险公司迅速批准，患者立即开始治疗。 | 一位中风患者急需物理治疗，保险公司反复要求额外文件，延误数月才批准。 |
| 案例B: 不合理病症 | 保险公司拒绝为一项未经证实疗效的昂贵手术提供资金，避免浪费资源。 | 保险公司错误批准了一位轻微关节炎患者进行昂贵的全膝置换手术，术后效果不佳。 |
案例A详解：
理想情况：假设一位肺癌患者需要紧急化疗，医生提交预授权申请，保险公司基于患者病情和治疗指南迅速批准，患者能够及时开始治疗。
现实情况：比如上述的中风患者，尽管医生认为物理治疗是恢复的关键，但保险公司却多次拒绝，理由是缺乏充分的“在家治疗”证明，导致患者康复进程严重受阻。
案例B详解：
理想情况：保险公司拒绝为未经验证的新手术方法提供资金，避免患者接受未经证实的有效性的治疗，节省医疗成本。
现实情况：相反的例子可能是一位关节炎患者，尽管症状并不严重，但保险公司错误地批准了昂贵的全膝关节置换手术，这不仅造成了医疗资源的浪费，还可能导致患者承担不必要的风险和恢复时间。
这些案例凸显了预授权流程在理想与现实之间的差距，以及它如何在不同情况下既保护又损害了患者的利益。
GenAI的介入
在这一背景下，生成式人工智能成为了医生们的得力助手。通过智能聊天机器人，医生能够快速生成致保险公司的信件，阐明治疗的必要性，引用相关研究证据，从而有效缩短了审批时间并提高了成功率。这一技术的应用，不仅减轻了医生的负担，也提升了患者的治疗体验。
当美国医生面对保险公司拒绝授权某些治疗时，他们通常需要撰写详细的信函来解释和证明治疗的必要性。引入Doximity GPT这类人工智能工具后，这一过程发生了显著变化。下面的对比表格将从多个维度展示医生撰写授权请求信的传统方式与采用Doximity GPT后的效率提升：
| 比较维度 | 传统方式 | 使用Doximity GPT |
|---|---|---|
| 撰写时间 | 手动撰写每封信可能需要数小时至半天，尤其在收集和整合患者医疗记录时。 | 通过输入关键词和要求，Doximity GPT能在几分钟内生成初步草稿。 |
| 内容完整性 | 医生必须详细列出患者的病史、目前状况、所需治疗、预期结果以及治疗的医学依据。 | AI工具能根据患者的医疗记录和治疗指南自动生成涵盖所有必要信息的信件。 |
| 个性化程度 | 每封信需要根据患者的具体情况进行定制，这是一项耗时的任务。 | AI生成的信件能够快速个性化，确保每次请求都精确匹配患者情况。 |
| 医学文献引用 | 医生需查找并引用最新的医学研究来支持治疗的合理性。 | Doximity GPT能够自动引用相关的医学文献和临床指南，增强信件的说服力。 |
| 保险公司拒绝原因 | 保险公司可能因缺少足够证据、治疗不在保险覆盖范围内或被认为非必需而拒绝。 | AI工具通过提供详尽的证据和清晰的医学理由，减少被拒绝的可能性。 |
| 成功率提升 | 手工撰写可能因遗漏重要信息或格式不规范而降低成功率。 | AI工具标准化的格式和详尽的内容提高了授权请求的接受率。 |
| 后续跟进 | 需要医生或工作人员持续跟进，可能涉及多次修改和重新提交。 | AI生成的信件往往一次性满足要求，减少了后续跟进的需要。 |
为什么保险公司会拒绝授权请求？
保险公司拒绝授权请求通常基于以下几点：
治疗被认为非必需或无效：如果保险公司认为提供的证据不足以证明治疗对患者有益，可能会拒绝。
治疗不在保险覆盖范围内：某些治疗可能超出了保险政策的覆盖范围，尤其是实验性或新型疗法。
成本考虑：高昂的治疗费用可能促使保险公司要求更严格的证明，以确保投资回报。
如何让保险公司采纳并授权？
为了提高保险公司采纳并授权治疗的可能性，医生应该：
提供详尽的医学证据：包括患者病史、当前状况、预期治疗效果和治疗的医学依据。
引用权威的医学文献和指南：展示治疗方案是基于最新研究和行业标准的。
强调治疗的必要性和紧迫性：明确说明如果不进行治疗可能带来的后果。
遵循保险公司的格式和要求：确保所有必要的文档和信息都被正确提交，减少因技术性问题被拒绝的风险。
使用专业语言和格式：清晰、有条理的表述，避免医疗术语的滥用，使非专业评审人员也能理解。
Doximity GPT通过自动化上述过程中的大部分工作，不仅显著提高了医生的工作效率，而且通过其内置的医学知识和最佳实践，提高了授权请求的成功率。
解决方案的挑战与机遇
尽管GenAI带来了积极的变化，但它也引发了新的担忧。专家预测，预授权流程可能演变成一场人工智能间的“军备竞赛”，双方不断升级技术以争夺保险覆盖的主导权。此外，虽然GenAI加速了审批流程，但也存在滥用的风险，可能导致不必要的治疗得到报销。
国际视角
值得注意的是，这种现象并非美国独有，但其规模和影响在美国尤为显著。其他国家和地区同样面临着医疗资源分配的挑战，但美国复杂的保险体系放大了这一问题，使得GenAI的介入显得尤为迫切。
中美两国的医疗保险体系在结构和运作上存在显著差异，这直接影响到医院的理赔流程。下面是一个对比表格，概述了中美医疗保险在医院的理赔流程的主要区别：
| 流程步骤 | 中国医疗保险理赔流程 | 美国医疗保险理赔流程 |
|---|---|---|
| 报案/通知 | 发生医疗理赔情况后，患者或家属需尽快联系保险公司进行报案。 | 患者或医疗提供者需向保险公司报告医疗服务，通常在服务提供后不久。 |
| 就医限制 | 通常需在合同指定的医院（通常是二级或以上公立医院）就医才能理赔。 | 患者可以选择网络内的医院，网络外的医院可能不被完全覆盖或需自付额外费用。 |
| 保留票据 | 患者需保留所有医疗相关的发票、病历、住院小结等文件。 | 患者应保存医疗收据和相关文件，但医院和医生办公室会直接向保险公司提交账单。 |
| 填写理赔单 | 患者或家属需填写《医疗保险理赔申请单》，并附上所有必要文件。 | 医院或医生办公室通常会代表患者提交理赔申请，包括所有必要的医疗文件。 |
| 审核过程 | 保险公司审核提交的材料，确认是否符合保险条款。 | 保险公司审核医院或医生提交的理赔，确认服务是否在保险覆盖范围内。 |
| 赔付方式 | 保险公司可能直接支付给医院，或支付给患者，由患者自行结算。 | 保险公司直接支付给医疗服务提供者，患者只需支付自付额、共付额或未覆盖的部分。 |
| 后续跟进 | 患者需关注理赔进度，可能需补充材料或回应保险公司的询问。 | 患者应监控理赔状态，解决任何争议或补充信息请求。 |
| 理赔纠纷 | 若有争议，患者需与保险公司沟通，必要时可通过法律途径解决。 | 如果理赔被拒绝，患者有权申诉，保险公司必须提供拒绝的理由。 |
需要注意的是，中美两国的医疗保险体系在具体的细节上可能还有更多的差异，比如中国可能有更严格的规定和流程，而美国的体系则更加市场化，且因保险计划的不同而有较大的变异性。此外，美国的医疗保险理赔流程可能还会受到州法律的影响。以上对比基于一般情况，实际情况可能因具体保险政策而异。
构建更加智能的医疗体系
长远来看，人工智能的介入应当推动建立一个更加智能、高效的医疗体系。保险公司和服务提供商可以利用更先进的AI技术，创建自动化审批流程，依据科学数据动态调整保险覆盖范围，同时向医生提供替代治疗建议。这样的系统不仅能减少人为干预，还能促进医疗资源的合理分配，最终造福患者。
然而，在这一愿景实现之前，医生们在与保险公司的斗争中找到了新的武器——生成式人工智能，尽管这场战斗远未结束，但至少，医生们不再孤军奋战。随着技术的不断发展，未来医疗体系中的权力平衡有望得到重新调整，为患者带来更及时、更优质的医疗服务。
