人工智能会取代医疗编码员吗？

简而言之：
人工智能不会完全取代医疗编码员，但会改变他们的工作方式。当文档记录常规且结构化时，人工智能可以承担重复性步骤；而当病例复杂、存在争议或需要审核时，人的判断仍然至关重要。角色转变发生在人员减少之前。

要点总结：

任务自动化：人工智能承担重复性的编码工作，从而为需要大量判断的审查和异常处理创造空间。

人为责任：当出现审计、申诉、拒绝或合规性问题时，编码人员仍然是责任方。

角色演变：编码角色趋向于审计、CDI、拒付管理、政策解释和治理。

风险管理：如果编码速度超过了监管和人工审核的速度，那么更快的编码速度可能会增加合规风险。

职业韧性：对指南的专业知识、对支付方政策的了解以及审计能力仍然是持久且高需求的技能。

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人工智能会取代医疗编码员吗？“取代”在实践中意味着什么🤔

当人们问 “人工智能会取代医疗编码员吗？” ，他们通常指的是以下情况之一：

• 减少人员配置 ——总体上需要的程序员人数会减少。

• 任务替换 ——工作内容改变，但程序员留任。

• 责任转移 ——人工智能做出最终决定，人类只需旁观。人工智能取代人类——人工智能做出最终决定，而人类只需袖手旁观。

• 替换入门级职位 ——人才储备先行改变😬

根据我观察团队采用自动化技术的经验，最大的变化很少是“程序员消失”。更准确地说，是：
常规编码速度更快， 特殊情况的处理更加频繁， 审计工作如影随形。（OIG - 通用合规计划指南）

人工智能擅长重复。但编程不仅仅是重复。编程是重复加上判断、合规性、支付方的特殊要求，以及“为什么备注里会有这个”之类的谜题的解谜。🕵️♀️

所以，人工智能确实可以取代部分工作。但要彻底取代整个职业，则是另一回事。.

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优秀的AI医疗编码系统应该具备哪些特点？✅

如果我们谈论的是用于医疗编码的“优秀”人工智能版本，那么它并非营销最花哨的版本，而是像一位可靠的同事那样，不会惊慌失措，不会胡思乱想，并且能够清晰地展示其工作成果的版本。（NIST AI RMF 1.0， NIST 生成式人工智能概况 (AI 600-1)）

一个优秀的AI编码系统（或工作流程）通常具备以下特点：

• 强大的临床NLP技术，能够处理杂乱无章的笔记 （听写、模板、复制粘贴的混乱文本🍝）

• 提供带有理由的代码建议 （不仅仅是代码，而是要解释原因）

• 置信度评分 ，阈值可调

• 合规性和付款方响应的审计跟踪（ CMS MLN909160 – 医疗记录文档要求）

• 规则与指南的协调 （ICD-10-CM、CPT、HCPCS、NCCI 编辑、支付方政策……整个流程🎪）（CMS 2026 财年 ICD-10-CM 编码指南， CMS NCCI 编辑）

• 人机交互控制 ，使程序员能够接受、修改或拒绝（NIST AI RMF 1.0）

• 不会给每个人带来不便的集成 （电子病历、编码器、CAC、计费系统）

如果一个工具无法解释自身，它就无法安全地替代任何东西，只会更快地制造焦虑。（NIST 生成式人工智能概况 (AI 600-1)）

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对比表格：顶级AI辅助编码方案（及其适用场景）📊

下表是对常见人工智能辅助编码方法的实用对比。它并不完美……因为实际实现也并非如此。.

工具/方法	最适合观众	价格	它为什么有效（以及令人恼火的地方）
CAC 与 NLP（计算机辅助编码）	医院健康信息管理 + 住院团队	$$$$	非常适合查找可能的 ICD-10-CM 代码；但在某些情况下可能会出错（AHIMA – 计算机辅助编码工具包）。
带有AI建议的编码器	专业程序员，他们已经了解规则	$$-$$$	加快查找速度并提示编辑；但仍然需要一些智能，抱歉😅
规则 + 自动化（编辑、捆绑、检查）	收入周期 + 合规性	$$	能发现明显的错误；但不“理解”临床细微差别（CMS NCCI 编辑）
LLM风格的文档摘要器	CDI + 编码协作	$$	有助于总结和突出诊断结果；但可能会遗漏关键细节……就像猫无视自己的名字一样（NIST 生成式人工智能概况 (AI 600-1)）。
自动收费捕获 + 索赔清理器	门诊/专业工作流程	$$-$$$$	有助于减少拒付；但有时会过度审核，降低处理速度（CMS CERT 项目）
专科模型（放射科、病理科、急诊科）	高销量细分市场	$$$$	在狭窄车道上行驶精度更高；在外侧车道上行驶时会有些偏移。
人机“结对编程”工作流程	团队在不混乱的情况下实现现代化	$-$$$	最佳平衡点；需要培训和治理，否则就会偏离（NIST AI RMF 1.0）
完全“非接触式”编码尝试	喜欢仪表盘的高管	$$$$$	对于简单案例可以正常工作；复杂案例仍然需要人工处理（意料之中！） （AHIMA – 计算机辅助编码工具包）

注意到其中的规律了吗？越是力求“无接触”，就越需要加强监管，以避免出现缓慢发生的合规问题。真有趣。（OIG——通用合规计划指南）

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为什么人工智能确实擅长某些编程领域😎

让我们对人工智能的贡献给予肯定。它在某些领域确实表现出色：

1）大规模模式识别

大量、可重复且需要持续记录的事件？人工智能通常可以胜任：

• 常见疾病的常规诊断编码

• 文档清晰的情况下，程序编码应简洁明了。

• 快速找到佐证材料（实验室检查结果、影像资料、问题清单）

2）加快“追捕”速度

即使是经验丰富的程序员也会花时间去寻找：

• 供应商声明在哪里？

• 具体细节在哪里？

• 支持医疗必要性的因素有哪些？

• 该死的侧向性在哪儿呢😩

人工智能可以筛选出相关的文本行，标记出缺失的信息，并减少滚动疲劳。这虽然不怎么吸引人，但却能真正提高效率。.

3）否认预防模式

人工智能可以学习以下模式：

• 付款方常见的拒付触发因素

• 与某些服务相关的文档缺失

• 如果没有额外支持，一些修饰符经常会被拒绝（CMS MLN909160 – 医疗记录文档要求， CMS CERT 项目）

程序员们已经在脑海中完成这项工作了。人工智能只是以更嘈杂、更快的方式完成而已。.

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为什么人工智能在程序员应该负责的部分却难以胜任？😬

现在我们来看另一方面。导致自动化失败的环节，通常也是将“代码输入”与“编码”区分开来的环节。

临床上的模糊性和临床医生的氛围

供应商会写类似这样的内容：

• “可能”、“排除”、“怀疑”、“不能排除”

• “历史”、“现状”、“已解决”、“长期但稳定”

• “可能是肺炎，但也可能是充血性心力衰竭”

人工智能可能会误判不确定性，并将其转化为确定性。这……可不是什么好错误。.

指南的细微差别（以及支付方政策的混乱）

编码不仅仅是“临床上发生的事情”。它还包括：

• 指南解读

• 排序逻辑

• 捆绑规则

• 付款方特定要求

• 医疗必要性逻辑

• 本地覆盖范围差异（CMS 2026 财年 ICD-10-CM 编码指南， CMS NCCI 编辑）

人工智能当然可以学习模式。但当支付方更改规则时，人类会带着意图进行调整，而人工智能却会在困惑和自信中做出调整。这两种情况结合起来很糟糕。.

“缺少一句话”的问题

一行代码的改变就可能左右编码选择、DRG分组、HCC风险评估或E/M级别。人工智能可能漏掉这一行代码，更糟糕的是——它可能会推断出这一行代码。而编码中的推断就像用果冻搭桥一样，看起来不错，但踩上去就糟了。.

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所以……人工智能会取代医疗编码员吗？最现实的结果🧩

回到核心问题： 人工智能会取代医疗编码员吗？
我能给出的最靠谱的答案是： 人工智能首先会取代一部分工作，然后重新定义角色，只有当组织选择不将节省下来的时间重新投入到其他领域时，才会减少员工人数。

翻译：

• 一些企业将利用人工智能来 提高产能， 而无需裁员。

• 有些人会利用它来 降低成本 （然后再处理后续的后果）。

• 有些公司会根据业务线采取混合策略。

但人们往往忽略了其中的关键一点：人工智能在提高速度的同时，也会增加风险。这种风险驱动了对以下方面的需求：

• 审计员

• 合规审查员

• 编程教育者

• 否认管理专家

• CDI 和查询管理专家

• 数据质量治理角色（OIG – 一般合规计划指南， CMS CERT 计划）

所以，替换过程并非一帆风顺，更像是穿着凉鞋在跑步机上跑步。虽然有进步，但有点摇摇晃晃的。😅

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首先发生变化的是：住院患者 vs 门诊患者 vs 专业患者 🏥

并非所有编码工作都会受到同等程度的影响。有些领域更容易实现自动化，因为文档和规则更加规范。.

门诊和专业

通常自动化速度更快，原因如下：

• 高音量

• 可重复使用的模板

• 更结构化的数据源

• 更容易应用基于规则的编辑 + AI 提示（CMS NCCI 编辑）

但评估和管理等级划分、医疗决策以及支付方审查的复杂性仍然使人类因素发挥着非常重要的作用。（CMS MLN006764 – 评估和管理服务）

住院

住院编码存在巨大差异：

• 长期住院，伴有多种诊断

• 并发症、合并症、手术

• DRG的影响和排序的细微差别

• 持续性文档混乱（CMS 2026 财年 ICD-10-CM 编码指南）

人工智能可以提供帮助，但对许多医院来说，“无接触式住院”往往更像是一种梦想，而不是现实。.

特殊通道

放射科和病理科可以通过规范化报告获得显著收益。急诊科的情况则比较复杂——虽然记录速度快、采用模板，但实际情况却比较混乱。.

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隐秘的战场：合规、审计和问责制🧾

这就是“替换”功能开始出现问题的地方。.

即使人工智能提出了代码建议，责任仍然会落到特定人员身上：

• 该设施

• 计费提供商

• 点击“接受”的程序员

• 设定门槛的经理

• 供应商说这是准确的（哈哈）（OIG – 一般合规计划指南）

合规团队通常希望：

• 可追溯性

• 合理的编码原理

• 一致的指导原则应用

• 符合审计要求的文档（CMS MLN909160 – 医疗记录文档要求）

人工智能可以为此提供支持——但前提是工作流程的设计应能保留证据并减少盲目接受的情况。（NIST AI RMF 1.0）

直言不讳地说： 如果你的AI工作流程鼓励橡皮图章式审批，你不是在省钱，而是在自找麻烦， 而且还要支付利息。😬（GAO-19-277， CMS CERT项目）

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如何保持自身价值：抵御人工智能的程序员技能组合 💪🧠

如果你是一名医疗编码员，读到这里感到胸口发闷，那么好消息是：你可以让自己承担起人工智能无法安全完成的那部分工作。.

即使在人工智能盛行的环境下，这些技能依然具有很强的实用性：

• 审计和质量审查 （找出问题所在，而不仅仅是追求速度）（OIG – 一般合规计划指南）

• 指南解读 （并清晰解释）（CMS 2026 财年 ICD-10-CM 编码指南）

• 支付方政策导航 （因为政策……很棘手🌶️）

• CDI协作和查询策略

• 拒付根本原因分析 （CMS MLN909160 – 医疗记录文档要求， CMS CERT 项目）

• 风险调整知识 （HCC 逻辑、文档完整性）（CMS 风险调整）

• 专业领域 （骨科、心脏科、神经科、肿瘤科等）

• 人工智能治理 ——帮助设定阈值、错误类别和反馈循环（NIST AI RMF 1.0）

如果人工智能是一台计算器，你不会因为数学能力更强而被淘汰。相反，你知道计算器何时出错以及出错的原因，这会让你更有价值。.

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企业应该如何实施人工智能才能避免让每个人都感到痛苦😵💫

如果你身居领导岗位，以下是我见过效果最佳的几种实施模式：

1）以“协助”开头，而不是“替代”。

人工智能的应用场景包括：

• 图表优先级

• 证据浮出水面

• 代码建议及其置信度

• 基于复杂性的工作流程路由

2）认真构建反馈回路

如果程序员纠正了人工智能的输出，请记录下来：

• 什么类型的错误

• 为什么会发生这种情况

• 是什么文档触发了它

• 重复频率

否则，这个工具就永远不会改进，大家只会越来越擅长忽略它。.

3）按复杂度划分工作

实用的工作流程：

• 低复杂度——更多自动化

• 中等复杂度 - 程序员 + AI 结对工作流程

• 高复杂度——首先是专业程序员，其次才是人工智能（是的，是后者）

4）衡量正确的结果

不仅仅是生产力。还有：

• 拒付率

• 审计结果

• 翻车率

• 查询量和响应质量

• 编码员满意度（认真对待）（CMS CERT 项目）

如果生产力提高，但否认率也随之上升……那并非好事，而是一个棘手的问题。.

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未来会是什么样子（抛开科幻剧的成分）🔮

别假装一切都不会改变。改变终究会发生。但“程序员的末日”这种说法过于简单。.

更有可能：

• 纯粹的代码录入岗位减少

• 更多混合型岗位 （编码+审计+分析+合规）

• 编码团队转型为数据质量团队

• 文档完整性变得越来越重要

• 不管你喜不喜欢，人工智能都会成为你管理的普通同事（ NIST AI RMF 1.0 ， OIG – 通用合规计划指南）。

没错，某些领域的某些工作岗位将会减少。这是事实。但医疗保健行业热爱监管、多样性、例外情况和繁琐的文书工作。人工智能可以处理很多事情……但医疗保健行业却热衷于制造新的复杂性，仿佛这是一种爱好。.

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着陆：人工智能会取代医疗编码员吗？🧡

我们来降落这架飞机。.

人工智能会取代医疗编码员吗？ 并非像人们想象的那样，完全取代，如同科幻小说里描述的那样。人工智能无疑会减少重复性工作，加快日常编码速度，并促使医疗机构重组团队。同时，它也会催生更多对监督、审计、合规性辩护、拒付策略和文档完整性工作的需求。（AHIMA——计算机辅助编码工具包， OIG——通用合规计划指南）

快速回顾 🧾

• 人工智能将取代 部分编码任务， 而不是取代程序员。

• “非接触式”编码最适用于范围窄、清晰、重复的案例（AHIMA – 计算机辅助编码工具包）。

• 复杂的编码仍然需要人工判断和责任承担（CMS 2026 财年 ICD-10-CM 编码指南， CMS MLN909160 – 医疗记录文档要求）

• 最安全的方法是人机协作并辅以强大的审计追踪（NIST AI RMF 1.0）。

• 那些在审计、合规、临床文档改进 (CDI)、支付方政策和专业领域积累了丰富经验的编码员会变得更加有价值（OIG – 一般合规计划指南， CMS CERT 计划）。

坦白说……如果人工智能真的有一天完全“取代”了编程，那一定是文档编写变得完美无缺了。这大概是我今天说的最不切实际的话了😂（CMS MLN909160 – 医疗记录文档要求）

真实案例：构建人工智能辅助的门诊编码工作流程🧪

设想

想象一下，一家中型门诊诊所每天都要处理源源不断的初级保健、心脏病和骨科就诊。编码团队并非要取代编码员，而是要减少繁琐的滚动工作：查找医生的评估记录、核对侧别是否已记录、发现缺失的特异性信息，并在提交索赔前发现明显的修饰符或医疗必要性问题。.

在这个示例场景中，人工智能被用作初步辅助工具。它会查看就诊记录，建议可能的 ICD-10-CM 和 CPT 代码，突出显示支持每个建议的确切记录文本，并标记任何需要人工决策的内容。.

最终决定权仍然在程序员手中。没有自动提交索赔申请的功能。没有“人工智能说了算”的橡皮图章式批准。枯燥乏味吗？也许吧。更安全吗？绝对是。.

助理需要什么

一个实用的AI编程助手需要具备以下条件：

• 近期门诊就诊记录（已移除患者身份信息以进行检测）

• 当前ICD-10-CM、CPT、HCPCS、NCCI和支付方政策参考资料

• 先前已被接受的编码遭遇示例

• 被拒赔或更正索赔的示例

• 明确的置信度阈值，例如“置信度低于 85% 的都提交人工审核”。

• 助理在提出代码建议之前，必须引用或指出相关的证明文件。

• 针对已接受、已拒绝和已修改的建议，制定一套程序员反馈流程

关键不在于给它灌输知识点，而在于教会它什么是“可辩护的”。.

示例说明

您正在协助一位认证医疗编码员进行门诊专业费用编码。请审核就诊记录，并仅在有文档支持的情况下，提出可能的 ICD-10-CM、CPT、HCPCS 编码和修饰符选项。对于每个建议，请提供记录中的支持性语句，清晰地解释编码逻辑，并标记任何缺失的特异性、不确定性、支付方政策问题或文档缺口。请勿最终确定索赔。将每个项目标记为低、中或高置信度。任何不确定的诊断、不明确的手术、缺失的侧别信息或缺乏支持的医疗必要性都必须提交人工审核。.

如何测试它

首先选取 30 个已编码的门诊就诊记录，分为简单、中等和复杂病例。.

测试题可能包括：

• 助手能否在不捏造缺失细节的情况下找到诊断支持？

• 它能否正确标记“可能”、“排除”或“疑似”诊断结果？

• 它能否检测出骨科病例中缺失的侧别信息？

• 它是否解释了为什么有时需要修饰符，而不是仅仅给出建议？

• 它能否识别文档是否支持所选的 E/M 级别？

• 它是否会加剧不明情况，而不是强制要求给出明确的答案？

一个有效的测试方法是比较同一图表的三个版本：一个版本完整无误，一个版本缺少关键语句，还有一个版本存在相互矛盾的文档。如果人工智能对这三个版本都给出了相同的答案，则说明它尚未准备就绪。.

结果

结果示例：基于使用工作流程前后 30 次门诊就诊样本的时间统计。.

在人工智能辅助之前，编码员平均每次例行诊疗需要花费 7 分钟进行审核、代码确认和文档检查。借助人工智能的证据高亮显示和初步建议，每次例行诊疗所需时间缩短至 4 分钟。.

也就是说：

• 30次交锋共节省90分钟

• 每个流程表节省 3 分钟

• 0 张图表未经代码审核自动提交

• 5起就诊事件升级，原因是人工智能发现侧别信息缺失、诊断状态不明确或医疗必要性支持不足。

• 2 条人工智能建议因支持性文档不足而被拒绝。

这里最有价值的指标并非“AI准确率”本身，而是程序员审核后采纳的建议数量。在本次测试中，30次交互中有23次至少采纳了一条AI建议，但只有18次无需修改代码即可采纳。这种区别至关重要。.

可能出现什么问题

最大的风险在于盲目接受。当程序员因为工具听起来很可靠就点击“接受”时，工作流程就变成了披着效率外衣的合规性问题。🎩

其他常见错误包括：

• 仅凭化验结果或药物信息就让人工智能推断诊断结果。

• 使用过时的付款人规则

• 由于索赔队列积压，忽略低置信度警告

• 只衡量速度，不衡量拒付或审计结果

• 未能记录程序员更改或拒绝人工智能建议的原因

• 将检测结果正常视为系统能够处理复杂门诊病历的证据

更安全的设置是让 AI 扮演辅助角色：提出建议、展示证据、解释不确定性，并在必要时升级处理。.

实用要点

人工智能在医疗编码领域的最佳应用并非“让机器包办一切编码工作”，而是“提升编码员的审核效率和速度”。当工作流程能够为每份常规病历节省三分钟，并在计费前发现文档遗漏时，这便具有真正的价值。但只有当人类仍然掌握判断权、审核记录和最终决策权时，这种价值才能得以体现。.

常问问题

人工智能会在未来几年内完全取代医疗编码员吗？

人工智能在短期内不太可能完全取代医疗编码员。大多数实际应用都侧重于辅助处理常规的、高容量的任务，而不是彻底取代这一角色。编码仍然需要判断力、指南解读和合规意识。实际上，人工智能更多地改变了编码员的工作方式，而不是改变了编码员是否必要。.

人工智能目前在医疗编码工作流程中是如何应用的？

人工智能通常用于建议代码、查找相关文档、标记缺失的细节以及根据复杂程度对图表进行分类。许多系统采用人机协作模式，由编码员审核、调整或拒绝人工智能的建议。这提高了速度，但并未转移责任。监督对于确保合规性和准确性仍然至关重要。.

人工智能最容易实现医疗编码自动化的哪些部分？

人工智能在处理重复性强、记录详尽的案例时表现最佳，例如常规门诊就诊或结构化的专科报告。基于统一模板的大量案例更容易实现自动化。代码查找、证据高亮显示和基本拒付模式检测通常是强有力的应用场景。复杂的临床判断仍然具有挑战性。.

为什么人工智能难以处理复杂或含糊不清的医疗记录？

临床文档通常包含不确定性、相互矛盾的诊断和不精确的措辞。人工智能可能会将“可能”或“排除”等限定词误读为确诊病例。它也可能遗漏一个关键的句子，而这个句子可能会改变病情顺序或严重程度。这些细微差别是规范编码的核心，难以安全地实现自动化。.

人工智能会减少入门级医疗编码工作岗位的数量吗？

随着日常工作的自动化程度提高，入门级岗位可能最先感受到压力。一些企业可能会放缓招聘速度，而另一些企业则会将初级程序员转岗到审计支持或质量控制岗位。这种影响因企业和服务线而异。职业发展路径可能会有所调整和重组，而不是消失。.

人工智能如何影响医疗编码的合规性和审计风险？

当治理薄弱时，人工智能既能提高速度，也能增加风险。缺乏完善的审查流程，加快编码速度可能会提高拒付率或增加审计风险。合规团队仍然需要可追溯的依据和站得住脚的决策。人工审查、审计追踪和明确的问责机制仍然是至关重要的保障措施。.

在人工智能辅助的环境下，哪些技能能够帮助医疗编码员保持价值？

与审计、指南解读、支付方政策分析和拒付管理相关的技能往往经久耐用。不仅懂得选择哪个代码，更懂得代码正确原因的编码员更难被替代。专业知识和临床文档改进（CDI）协作也能提升价值。许多岗位都在向质量和治理方向发展。.

对于大多数机构而言，“无接触式”医疗编码是否现实？

无接触编码适用于病例范围窄、情况简单且文档清晰的情形。但对于复杂的住院病例或涉及多种病症的就诊，它往往力不从心。大多数机构发现混合工作流程效果更佳。完全自动化通常会增加后续审核和纠正工作的需求，而不是减少工作量。.

参考

1. 美国卫生与公众服务部监察长办公室 (OIG) - 一般合规计划指南 - oig.hhs.gov

2. 美国国家标准与技术研究院 (NIST) - 人工智能风险管理框架 (AI RMF 1.0) - nist.gov

3. 美国国家标准与技术研究院 (NIST) - 生成式人工智能规范 (NIST AI 600-1) - nist.gov

4. 美国医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) - 医疗记录文档要求 (MLN909160) - cms.gov

5. 美国医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) - 2026 财年 ICD-10-CM 编码指南 - cms.gov

6. 美国医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) - 国家正确编码倡议 (NCCI) 编辑 - cms.gov

7. 美国健康信息管理协会 (AHIMA) - 计算机辅助编码工具包 - ahima.org

8. 美国医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) - 综合错误率测试 (CERT) 项目 - cms.gov

9. 美国医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) - 评估和管理服务 (MLN006764) - cms.gov

10. 美国政府问责局 (GAO) - GAO-19-277 - gao.gov

11. 美国医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) - 风险调整 - cms.gov

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