人工智能驱动的癌症筛查工具面临报销难题
人工智能驱动的癌症筛查工具迅速涌现，但大多数并未被医疗保险或私人保险公司覆盖，给公司和患者带来了挑战。美国食品药品监督管理局（FDA）已授权超过880种人工智能和机器学习设备，其中近600种是过去五年内获批的放射学应用。然而，大多数缺乏必要的计费代码以获得报销，迫使患者自费。Avenda Health的Unfold AI平台，帮助更精确地检测和规划前列腺癌治疗，展示了获得报销的复杂路径，最近才获得临时计费代码。缺乏报销正在减缓这些技术，特别是在小型医疗环境中的采用，尽管它们具有潜在的好处。与此同时，保险公司持谨慎态度，要求更多证据证明这些人工智能工具比传统方法更有效。
关键要点
- 人工智能癌症筛查工具面临缓慢的报销问题，影响患者获取和公司增长。
- FDA已批准882种人工智能设备，但大多数缺乏保险覆盖的计费代码。
- Avenda Health的Unfold AI，辅助前列腺癌治疗决策，等待医疗保险和保险公司覆盖。
- RadNet向患者收取其增强乳腺癌检测人工智能的费用，声称提高了检测率。
- 人工智能报销的不确定性可能阻碍医疗人工智能初创企业的创新和投资。
分析
尽管FDA批准，人工智能驱动的癌症筛查工具的缓慢报销主要是由于缺乏计费代码，阻碍了保险覆盖。这直接影响必须自费的患者和像Avenda Health这样的初创公司，其增长受阻。保险公司要求更多有效性证据的谨慎态度减缓了采用，特别是在小型医疗环境中。短期内，患者面临财务障碍，公司难以扩大规模。长期来看，这可能阻碍医疗人工智能的创新和投资，可能延迟拯救生命的进步。
你知道吗？
- 计费代码：这些是医疗保健中用于分类医疗程序和服务的特定标识符，包括保险报销的行政目的。没有特定的计费代码，新技术如人工智能驱动的癌症筛查工具无法由保险公司或医疗保险报销，导致患者自费。
- 临时计费代码：这是为新的医疗程序或技术（如Avenda Health的Unfold AI平台）分配的临时代码，以允许其初始计费和报销，同时收集和审查更全面的数据。这种临时状态表明正在进行评估，如果技术证明其有效性和成本效益，则可能获得永久代码。
- 放射学中的人工智能应用：这些是专门为放射学设计的人工智能和机器学习工具，如用于检测X射线、CT扫描和MRI中异常的图像分析。在过去五年中，FDA批准了近600种此类应用，它们代表了诊断准确性和效率的重大进步，但由于缺乏既定的计费代码，面临着获得保险覆盖的挑战。