美國醫療機構每年燒掉 257 億美元對抗拒賠，其中七成最終翻盤——AI 正在終結這場荒謬的消耗戰
Arrow 創辦人兼執行長 Roshan Patel 在 MedCity News 撰文揭露一個驚人的數字：美國醫療機構去年花費超過 257 億美元處理保險理賠被拒（claim denials），但其中七成的拒賠案件最終都被推翻。這意味著，大量的人力和資源被浪費在一場「明明會贏，卻必須打」的消耗戰上。
問題的根源在於自動化差距：保險公司早已將審核流程高度自動化，能快速挑出不符規定的申報案件並退回；但醫療機構端的帳務團隊仍大量依賴人工作業，從查詢拒賠代碼、追蹤申訴進度到撰寫申覆信函，每一步都耗時費力。更棘手的是，一般醫療機構需要手動登入 5 到 20 個不同的保險公司入口網站來追蹤理賠狀態，光是這個環節就足以讓帳務人員疲於奔命。
Patel 指出，AI 正在四個關鍵環節改變這場遊戲：第一，即時解讀拒賠原因——AI 能在數秒內分析拒賠代碼與保險規則，將過去需要數小時的研究工作壓縮到幾秒鐘；第二，事前錯誤預防——系統在申報送出前就能分析 CPT/ICD 編碼的相容性、辨識遺漏的修飾碼、標記需要事前授權的項目；第三，自動化追蹤——AI 同時監控多個保險公司入口網站，消除人工逐一登入查詢的需求；第四，申覆信函生成——AI 能在幾分鐘內產出符合規範的申覆文件。
值得注意的是，拒賠率已經連續三年上升。這不僅是效率問題，更直接衝擊醫療機構的現金流與營運穩定性。當保險公司持續強化自動化審核，醫療機構若不跟上，差距只會越拉越大。
閱讀原文 →WCA Insight
雖然台灣的健保制度與美國的商業保險體系有本質差異，但這篇文章揭示的核心問題——「申報被退件後的處理成本」——在台灣同樣存在。台灣的診所每月都要面對健保申報核刪的問題，被核刪後的申覆流程同樣耗費大量人力。建議診所經營者從兩個方向思考：第一，盤點目前申報核刪率最高的項目，分析是否有固定的錯誤模式可以透過系統化的事前檢核來預防。第二，開始關注市面上的健保申報輔助工具，特別是具備 AI 編碼檢核功能的系統。即使台灣目前還沒有像 Arrow 這樣的完整解決方案，但「從事後補救轉向事前預防」的思維轉變，是每間診所現在就能開始的。減少核刪不只省錢，更重要的是省下帳務人員的時間，讓他們能處理更有價值的工作。 Dr.C：簡單來說，老路走不到新地方，如果還是使用三十年前的舊系統（舊思惟），AI 再強大，都是無法幫上忙的。