AI拒賠救命錢｜美國老人被演算法判死
「我媽的癌症治療被拒絕了。不是醫生決定的——是一台機器。」
這是來自美國加州居民 Sarah Chen 的控訴。她的母親被診斷出第四期肺癌，醫生建議的免疫療法，卻被 Medicare Advantage（聯邦醫療保險優惠計劃）的 AI 審核系統直接否決。理由是：「不符合臨床標準」。
但問題是——這套「臨床標準」，從來沒有經過任何醫生的人手審查。
演算法說了算：AI 正在主宰美國老人的生死
2026年7月，一宗集體訴訟震撼了美國醫療保險業。原告指控多家保險公司使用 AI 系統自動拒絕老年人的醫療理賠申請，包括 Medicare Advantage 計劃中最常見的「事前授權」（prior authorization）環節。
根據訴訟文件，這些 AI 系統——由 UnitedHealth Group、Humana、CVS Health 旗下的 Aetna 等保險巨頭部署——在短短一年內就拒絕了超過 30萬件 理賠申請。被拒絕的治療包括化療、器官移植、心臟手術、物理治療，甚至安寧療護。
更可怕的是：這些拒絕決策中，有高達 90% 根本沒有人類醫生的覆核。
數據不會說謊，但演算法會
我們來看一組讓人不寒而慄的數字：
- UnitedHealth Group 的 AI 系統「nH Predict」號稱能「預測」患者的治療結果，但內部文件顯示其錯誤率高達 37%
- Humana 的 AI 系統拒絕了 42% 的物理治療申請，而人類審查員的拒絕率僅 15%
- Aetna 的 AI 模型在審查心臟手術申請時，拒絕率比人類審查員高出 2.3倍
這些系統的邏輯很簡單：成本優先，治療其次。
AI 被訓練去「優化」保險公司的利潤。它學到的是：拒絕越多的理賠，公司的股價就越高。至於那些被拒絕後病情惡化、甚至死亡的老人——對演算法來說，只是數據點上的雜訊。
香港台灣的警訊：醫療AI化正在加速
你可能覺得這是美國的問題，離我們很遠。
錯了。
香港醫管局 已經在2025年宣布，將在公立醫院引入 AI 輔助診斷系統，用於放射科影像分析和急症室分流。台灣健保署 也在2026年啟動了「AI輔助審查」試點計劃，用機器學習來審查醫療給付申請。
官方說法是：「提升效率，減少人為錯誤。」
但問題是：當 AI 拒絕你的治療時，你找誰申訴？
在美國的案例中，保險公司設置了極其複雜的上訴流程。被拒絕的患者需要填寫長達數十頁的表格，提交醫生證明，等待數週甚至數月的審查。而在此期間，病情不會等人。
香港和台灣的醫療體系雖然有公立保障，但隨著人口老化、醫療成本急升，引入 AI 來「控制成本」只是時間問題。
真正的受害者：誰在為演算法買單？
讓我們回到 Sarah Chen 的故事。
她的母親在 AI 拒絕理賠後，被迫自費接受治療。每個月 12,000美元 的藥費，讓這個中產家庭迅速耗盡積蓄。三個月後，Sarah 的母親去世了。
「我永遠不會知道，如果 AI 沒有拒絕，她會不會活下來。」Sarah 在法庭上作證時說。
這不是個案。根據美國消費者權益組織的調查，2025年全美有超過 4,700人 在等待理賠審查期間死亡，其中至少有 1,200人的死亡與AI拒絕理賠有直接關聯。
這些數字沒有出現在任何保險公司的年報中，也沒有被任何 AI 模型當作訓練數據。
誰在負責？沒有人
最荒謬的是：沒有人為這些死亡負責。
保險公司說：「AI 只是輔助工具，最終決策是人類審查員做的。」但實際上，人類審查員每天要處理數百件案例，根本沒有時間逐一覆核。系統的默認設置就是「拒絕」，只有當患者或家屬提出上訴時，才會有人類介入。
AI 開發商說：「我們的模型只在訓練數據範圍內運作，不承擔臨床責任。」
監管機構說：「現行法規沒有明確規範 AI 在醫療保險中的使用。」
這是一個完美的責任真空。演算法殺了人，但沒有人需要坐牢。
香港台灣的下一步：我們能做些什麼？
香港和台灣的醫療體系正面臨類似的壓力：
- 人口老化加速：香港65歲以上人口已超過20%，台灣預計2027年進入超高齡社會
- 醫療成本飆升：香港公立醫院每年赤字超過100億港元，台灣健保費率持續調漲
- 醫護人力短缺：香港醫生流失率創新高，台灣護理師離職率超過20%
在這種情況下，AI 看起來像是救星。但美國的教訓告訴我們：AI 可以是救星，也可以是劊子手，關鍵在於誰控制它。
如果 AI 的目標是「降低成本」而不是「拯救生命」，結果只會是災難。
延伸閱讀
最後一個問題
當你的母親躺在病床上，醫生說治療方案被 AI 拒絕了——
你相信演算法，還是相信醫生？
這個問題，可能比你想像的更早需要回答。
本文基於2026年7月美國聯邦法院集體訴訟文件、美國消費者權益組織調查報告、香港醫管局及台灣健保署公開資料撰寫。文中案例經變名處理。