健康和福利领域的人工智能：雇主的机会和考虑因素

快速阅读: 《JD Supra》消息，AI正迅速改变健康与福利管理，通过自动化流程和数据分析优化运营，但面临隐私、偏见及法律框架不完善等挑战。雇主需遵守HIPAA和ERISA规定，加强人为监督和供应商筛选，确保合规与数据安全，以最大化AI效益。

人工智能（简称“AI”）正快速改变各个行业，健康与福利领域也不例外。随着雇主寻求创新方式改善健康和福利计划的管理，AI可能成为优化运营和降低成本的有效工具，但也伴随着挑战和伦理问题，特别是在《健康保险可携性和责任法案》（1996年，“HIPAA”）、《雇员退休收入保障法》（1974年，“ERISA”）以及相关受托人职责方面。

简单来说，AI是指让计算机系统模拟人类智能的过程。在健康和福利计划中，AI的应用主要体现在以下几个方面：
– **自动化行政流程**：比如理赔处理、账单核对和资格验证。
– **提高参与者参与度**：通过虚拟助手提供24/7全天候支持。
– **改进决策**：通过对数据集和模式的分析做出更精准的判断。
– **欺诈检测**：识别异常行为以确保合规性。

通过自动化日常任务，AI极大简化了计划管理，还能将行政成本降低约30%。同时，员工体验也因AI驱动的虚拟助手而得到提升，例如减少预约等待时间及加快理赔状态查询速度。对理赔或社交数据的分析能够识别高风险员工，并据此制定更有针对性的计划和定价策略。例如，AI能从理赔数据中发现异常并标记潜在问题以保证合规性。语言处理工具还能简化计划文件的生成过程。

然而，尽管AI带来的优势令人瞩目，雇主仍需格外注意HIPAA、ERISA以及新兴AI法律中的隐私和安全规范。为了提高数据分析的准确性，AI需要访问大量数据集。通常情况下，健康数据极为敏感，而现有针对AI系统的保护措施往往不足以应对这一挑战，因此遵循HIPAA合规要求显得尤为重要。此外，若数据存在偏见，AI系统可能会加剧医疗领域的不平等现象，进而导致不公平的结果。另外，维护AI本身既复杂又昂贵，这对小型或中型雇主而言可能是沉重负担。最关键的是，医疗领域AI的法律框架尚未完全明确。关于在医疗中应用AI的立法仍在不断发展；不过，劳动部员工福利安全管理局发布的合规协助公告No. 2024-01已确认其网络安全指南适用于所有员工福利计划。法院也开始介入此类案件。例如，在Kisting-Leung诉CIGNA公司案中，加州东部地区法院驳回了参与者基于AI算法PxDx提出的不当福利拒绝和未披露使用的ERISA索赔，但由于缺乏诉讼资格，允许某些受托人索赔继续进行。后者中，参与者声称保险公司使用AI违反了健康计划条款，该条款要求由医学主任进行必要性审查，同时也违反了加利福尼亚州法律，即要求由持牌健康专业人士审查索赔（即医生决策法案）。此外，部分立法机构已开始制定禁止AI算法歧视的相关法律（如科罗拉多州人工智能法案），而其他地区则要求企业在使用聊天机器人与客户互动时必须告知对方。

尽管AI有助于管理健康和福利计划的复杂性，但雇主应在使用前制定一系列指导原则以降低风险。首要的是，人为监督仍是负责任地整合AI的核心环节。建议定期开展审查和内部审计。根据ERISA的规定，受托人在选择和监督第三方供应商时负有责任。因此，雇主应当谨慎挑选供应商，并优先考虑那些在医疗领域拥有良好声誉的AI系统。通过服务协议中的具体条款可以实现充分保护，涵盖AI的使用及其可能的误用情况。鉴于AI的复杂性，员工需要接受相应培训以降低风险，包括健康数据的访问权限管理。与数据治理政策和安全协议保持一致至关重要。作为HIPAA合规的一部分，雇主必须确保与提供AI系统的供应商签署适当的合作协议。

即便AI不太可能完全取代人为监督，但在健康和福利计划中的作用预计会进一步扩大。雇主必须在追求创新的同时履行合规义务。只要能有效保护员工权益，正确运用AI系统的雇主将从中获益匪浅。

(以上内容均由Ai生成)