醫療體系正持續面臨行政流程瓶頸與文件負擔沉重等挑戰，導致患者往往需等待數週甚至數月，才能獲得直接影響其康復與生活品質的治療核准。儘管人工智慧（AI）被視為解決方案，但有專家指出，若要有效解決醫療保險理賠延遲問題，AI 必須結合人類情境理解與判斷力。

根據《TNW》報導，美國每年約有高達 8.5 億筆醫療保險理賠遭到拒絕，其中許多在漫長的申訴程序後最終獲得推翻。這些延遲主因往往不是醫療證據的爭議，而是文件遺失、系統碎片化及決策過程脫節。這種現象凸顯了醫療保險理賠流程的細節 ，即其固有的複雜性與對精確性的要求。

報導指出，目前多數醫療 AI 系統由工程師開發，缺乏醫療領域的深層情境理解，這也點出了AI在特定領域的應用挑戰 。醫療領域是一個高度情境化的系統，其決策建立在臨床證據、管轄權要求、支付者標準、治療指南、文件規範及不斷演變的決策路徑之上。例如，同一種治療方式可能適用於一位病患，卻不適用於另一位，且文件要求也可能因保險公司、診斷、受傷機制或州法規而異。

醫療機構甚至需要設立專門部門來處理授權流程、理賠要求與醫療文件審查。醫生在電子病歷系統中記錄的資訊，可能與保險公司核准治療所需的特定要求不符。當關鍵資訊遺失時，治療申請便會陷入漫長的拒絕、申訴與文件審查循環，將即時決策拖延數月。尤其在勞工保險情境中，受傷員工常因治療決策未定而無法工作，研究顯示，長期脫離職場與較差的康復結果有密切關聯。此外，許多深入理解理賠與臨床規範的專業人士也即將退休，導致人力缺口。

專家認為，真正的醫療 AI 變革必須設計來增強人類判斷，而非取代人類。它不應只是加速資訊生成，更應能連結證據、臨床情境、工作流程與決策路徑，幫助人們在延遲演變成更大問題之前做出明智選擇。最重要的，醫療科技應該賦予患者權力，讓他們理解延遲原因及所需資訊，並獲取透明、易懂的資訊，有意義地參與自身長期健康的決策。這對台灣正在積極發展醫療AI的產業來說，也提供了重要的借鏡。

《TNW》的分析強調，當醫療 AI 只專注於自動化時，它便錯過了每次理賠、授權請求與治療決策背後的人類現實。只有當 AI 能夠在正確的時間連結正確的資訊、證據與情境時，它才能發揮超越提升效率的更大價值，幫助患者在最需要時重拾對自身醫療的掌控權。

參考來源

• Healthcare AI needs human context to fix claim delays（TNW | Government-policy）