Les politiques de santé complexes sont souvent difficiles à mettre en œuvre. C’est une réalité à laquelle les États de tout le pays seront confrontés à mesure que les nouvelles exigences de travail de Medicaid seront mises en œuvre l’année prochaine.
La nouvelle règle fédérale, qui fait partie de la Loi de réconciliation budgétaire de 2025 (HR 1), exige que les adultes inscrits dans le cadre de l’extension de l’éligibilité à Medicaid de la Loi sur les soins abordables (ACA) effectuent au moins 80 heures par mois de travail admissible ou d’activités d’engagement communautaire ou répondent aux critères d’exemption pour maintenir leur couverture à partir du 1er janvier.
Une nouvelle communication spéciale publiée le 7 août dans le JAMA Health Forum suggère que l’intelligence artificielle pourrait améliorer la mise en œuvre de cette politique en aidant les agences Medicaid de l’État à maintenir les personnes éligibles inscrites à Medicaid. À l’avenir, l’utilisation de l’IA peut également aider les États et les gouvernements locaux à déployer et à améliorer d’autres politiques de santé.
Les exigences de travail de Medicaid introduisent des complexités administratives dans un programme déjà très complexe. Il est déjà très compliqué de savoir comment postuler à Medicaid et rester inscrit. Cela diffère selon les États. Les formulaires prêtent à confusion et cette nouvelle exigence crée une complexité administrative supplémentaire pour les agences Medicaid et les personnes qui tentent d’obtenir ou de rester inscrites. »
Dr Beth McGinty, professeur de sciences de la santé des populations à Weill Cornell et directrice cofondatrice du Cornell Health Policy Center
Alléger le fardeau des inscrits
La plus grande préoccupation est que les personnes qui travaillent ou qui bénéficient d’exemptions à la règle risquent toujours de perdre leur couverture parce qu’elles ont des difficultés à soumettre des documents. La loi oblige les États à utiliser les bases de données existantes pour vérifier l’éligibilité dans la mesure du possible, mais dans de nombreux cas, les États peuvent ne pas être en mesure de vérifier la conformité ou le statut d’exemption sur la base des informations dont ils disposent. Dans ce cas, les inscrits devront soumettre eux-mêmes les documents. La communication spéciale citait les résultats de recherches antérieures selon lesquelles certains inscrits éligibles de l’Arkansas – lorsqu’ils étaient confrontés à des exigences de travail similaires – avaient perdu leur couverture en raison de difficultés de documentation.
Le Dr McGinty et ses co-auteurs, les Drs. Yongkang Zhang, Fei Wang et William Schpero, ainsi que le Dr John Ayanian de l’Université du Michigan, suggèrent que les États peuvent utiliser les outils d’IA pour mieux tirer parti des informations dont ils disposent déjà.
« Par exemple, les États peuvent utiliser l’IA pour relier les enregistrements d’inscription à Medicaid avec des données de paie et fiscales ou des données d’inscription pour d’autres programmes publics », a déclaré le Dr Schpero, professeur agrégé en sciences de la santé des populations à Weill Cornell Medicine et directeur associé du Cornell Health Policy Center. « Cela permettrait aux agences de vérifier si quelqu’un travaille ou remplit les conditions requises pour bénéficier d’une exemption sans demander à l’inscrit de remplir davantage de formulaires ou de soumettre davantage de documents. »
Les outils d’IA intégrés aux portails de candidature en ligne Medicaid pourraient également être utilisés pour déterminer où les inscrits et les candidats ont le plus de difficultés à naviguer dans le processus, a-t-il déclaré.
Aujourd’hui, environ un quart des programmes Medicaid de l’État utilisent déjà des chatbots IA pour l’assistance aux consommateurs, a déclaré le Dr McGinty, qui pourraient être étendus pour aider à la mise en œuvre des nouvelles exigences de travail. Les assistants numériques basés sur l’IA pourraient expliquer les exigences, répondre aux questions et aider les candidats à mieux comprendre la documentation qu’ils doivent fournir.
Le Dr Schpero a déclaré que l’IA pourrait également aider les agences à déterminer où se trouvent les goulots d’étranglement en temps réel en analysant les transcriptions des centres d’appels, les messages du service d’assistance et l’activité sur les sites Web de Medicaid.
« L’utilisation de l’IA pour fournir un apprentissage en temps réel aux programmes nationaux Medicaid est prometteuse », a déclaré le Dr Schpero. « Par exemple, l’IA pourrait exploiter les transcriptions anonymes des centres d’appels pour comprendre de semaine en semaine à quels défis les inscrits sont confrontés pour tenter de se conformer aux exigences de travail, et l’État pourrait adapter ses programmes de sensibilisation et d’assistance en conséquence. »
Bien sûr, il y a quelques mises en garde. Les États et les juridictions ont différents niveaux de maturité en matière d’IA et d’infrastructure informatique, a déclaré le Dr McGinty. Les auteurs soutiennent que l’aide fédérale sera vitale pour permettre aux États à faible capacité de mettre en œuvre cette approche.
Enfin, comme pour l’utilisation d’autres outils d’IA, il faudra une composante humaine pour que cela réussisse, a déclaré le Dr McGinty.
« Il y a des préjugés ancrés dans nos données selon lesquels la mise en œuvre de l’IA se reproduira à 100 % ici, et il est donc nécessaire d’avoir un humain au courant et un suivi et une surveillance très attentifs de l’IA », a-t-elle déclaré. « Cela ne peut pas être une solution consistant à confier la tâche aux robots. »
