審核身分危機浮上檯面大規模清查
美國聯邦醫療補助與兒童健康保險計畫中心（Center for Medicaid and CHIP Services, CMCS）於2024年6月14日宣布，將自7月起每月向各州提供一份無法確認受益人公民或移民身份的清單（undocumented status lists）。此舉被視為「Medicaid清查」（Medicaid verification）工作的新一波升級。根據Kaiser Family Foundation（KFF）最新預估，全美約有逾百萬名Medicaid受益人在資料比對過程中出現身分驗證異常，需接受州政府進一步調查。
過去三年因疫情關係，聯邦法規要求Medicaid執行「持續覆蓋」（continuous coverage），各州暫停退保作業，導致整體受益人數激增。自2023年3月聯邦持續覆蓋條款到期後，各州陸續恢復年度重新認證機制，面臨龐大案件量壓力。此次CMS發布的定期報告，將協助州政府快速篩出系統比對失敗的個案，並要求「採取適當行動，包括暫停或終止覆蓋」（appropriate actions, including limiting coverage）。此政策落地後，恐對低收入、語言溝通不便及資訊取得不易族群帶來額外衝擊。鑑於《健康食品管理法》《醫療法》《公平交易法》等相關法規對醫療服務與健康促進的嚴格界定，州政府在實際執行「限縮醫療覆蓋」時，須格外注意程序正義與法律邊界，否則恐引發法律糾紛。
多重驗證流程難題揭露法規與技術
Medicaid身分驗證流程牽涉聯邦與州層級多套系統，包括社會安全署（Social Security Administration, SSA）資料驗證、移民與海關執法局（Immigration and Customs Enforcement, ICE）及國土安全部（Department of Homeland Security, DHS）的移民身分系統比對，以及州政府自行開發的電子健康資料庫（Electronic Health Records, EHR）介接。CMS統計顯示，截至2024年5月，全美約25％的電子驗證申請因資料不符，需進一步人工審核。
技術層面，電子接口常因資料格式不一致、譯名差異或更新延遲，導致真實公民也被誤列為「無法確認身分」。法規層面，美、州兩級對於移民申請文件種類與有效期限的認定各有差異，若未明確整合規範，也可能使合法移民或持臨時簽證者受到影響。此外，各州商業模式不一，紐約、加州等地對特定弱勢族群提供州自籌醫療資源，增加驗證流程的複雜度。根據Health Affairs期刊報告，多套系統交互運作的灰色地帶，使得驗證過程不僅耗時，也容易出現程序漏洞。
提出資料驗證優化策略並防範誤判風險
要兼顧效率與公平，一套可行方案是採用以人工智慧（Artificial Intelligence, AI）為輔助的智能比對平台。此平台可整合SSA、DHS、州級EHR與其他公共數據庫，透過自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）技術，自動校正譯名與地址差異，並以機器學習（Machine Learning）模型判別真偽。實施方式包含：第一階段自動篩選高可信度案例；第二階段將剩餘疑難個案推送人工審核，同時提供線上視訊或語音輔助，降低語言及交通障礙。
預期效益是整體審核效率可提升30％以上，人工審核負擔減輕，且能減少真實公民被誤退保的比率。然而，若過度仰賴AI判斷，也可能造成誤判或偏差風險。建議各州政府在導入前制定完整風險控管機制，如建立多層次審核標準、設立申訴管道，以及定期進行系統稽核與模型再訓練。最後，您認為如何在守護公共資源與保障弱勢族群之間取得平衡？歡迎點擊連結，共同討論與交流：https://www.zhiyi-newera.com/join
