HHS запускает инициативу по использованию ИИ для выявления мошенничества и растрат в федеральных программах здравоохранения

      Министерство здравоохранения и социальных служб переходит от модели «плати и преследуй» к скринингу в реальном времени с использованием ИИ в рамках Medicare, Medicaid, CHIP и Рынка медицинского страхования.

      Министерство здравоохранения и социальных служб США запустило инициативу по искусственному интеллекту, направленную на выявление мошенничества и растрат в рамках федеральных программ здравоохранения, основываясь на стратегии, впервые изложенной в феврале, которая обещает заменить федеральную модель «плати и преследуй» на скрининг заявок в реальном времени до их оплаты. Reuters сообщило о развитии событий в среду.

      Программа охватывает Medicare, Medicaid, Программу медицинского страхования для детей и Рынок медицинского страхования, согласно совместному объявлению HHS с начала этого года.

      В рамках февральского запуска секретарь HHS Роберт Ф. Кеннеди-младший, вице-президент JD Vance и администратор CMS Мехмет Оз обозначили переход как переход от многолетнего подхода, при котором сначала оплачиваются заявки, а затем проводится расследование, к тому, что агентство называет моделью «выявления и развертывания», использующей инструменты ИИ для выявления подозрительных заявок на этапе рассмотрения.

      Цифры, стоящие за этой инициативой, достаточно велики, чтобы объяснить срочность. Программа Medicare по оплате услуг оказала влияние на предполагаемые неправильные выплаты в размере 28,83 миллиарда долларов в финансовом 2025 году, согласно фактическому листу CMS; Medicare Часть C добавила еще 23,67 миллиарда долларов.

      Отдельный отчет Управления ответственности правительства в апреле оценил неправильные выплаты по всему правительству примерно в 186 миллиардов долларов за год, при этом основная часть сосредоточена в пяти программах, включая Medicare и Medicaid.

      Регуляторным механизмом, стоящим за инициативой, является официальный Запрос информации, который HHS и CMS открыли в конце февраля, запрашивая мнения отрасли по методологиям аналитики, инструментам ИИ и подходам к обмену данными.

      Запрос информации закрылся 30 марта и стал основой для запланированного предложенного правила, которое CMS называет CRUSH, что означает «Комплексные правила для выявления подозрительного здравоохранения».

      Майская инициатива, похоже, является операционным шагом, который следует за этой консультацией, хотя ни HHS, ни CMS еще не опубликовали полный список поставщиков или техническую архитектуру, стоящую за этим.

      Пилотные проекты уже проводятся параллельно. Офис инспектора общего надзора HHS протестировал модель машинного обучения, которая оценивает поставщиков по поведению в выставлении счетов, статистически связанному с мошенничеством и злоупотреблениями, и CMS сообщила, что общие сбережения по программе Medicare по обеспечению целостности возросли на 59% в финансовом 2025 году, с 26,3 миллиарда долларов в предыдущем году до 41,9 миллиарда долларов.

      Агентство отчасти объясняет этот скачок улучшенным скринингом новых зачисленных, включая шестимесячный мораторий на новые зачисления в программы домашнего здравоохранения и хосписов, который вступил в силу 13 мая.

      Существенный риск перехода от постоплатного обзора к предоплатному скринингу ИИ заключается в том, что ложные срабатывания делают с поставщиками. Заявка, которая вызывает задержку платежа законной практике, особенно небольшой, является материальным событием для ликвидности. Отраслевые группы уже настаивали на том, чтобы CMS, через процесс запроса информации, предоставила четкие права на обжалование и пороги человеческого обзора, прежде чем любое отклонение, помеченное ИИ, станет окончательным. Ни один из этих ограничений еще не был прописан в правилах.

      Что HHS не раскрыла: какие модели поставщиков используются, будет ли система работать на анонимизированных или полностью идентифицируемых данных по заявкам и как агентство будет проверять собственные показатели ошибок моделей.

      Правила CRUSH — это документ, в котором эти ответы в конечном итоге должны будут быть прописаны. На данный момент инициатива запускается на фоне необычно больших цифр неправильных выплат и федерального интереса к ИИ в области соблюдения норм, который, по недавним стандартам, необычно высок.

      

      

      

       Подписаться на рассылку TNW

       Получайте самые важные новости технологий на свою электронную почту каждую неделю.