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GN⁺: 판사, $4억 알고리듬 시스템이 메디케이드 혜택 불법 거부 판결

 (gizmodo.com)
1P by neo 3달전 | favorite | 댓글 1개

수천 명의 메디케이드 혜택을 불법적으로 박탈한 알고리듬 시스템

  • 수천 명의 테네시 주민들이 메디케이드 및 기타 혜택을 불법적으로 박탈당함

    • 테네시 주에서 저소득층 및 장애인을 위한 혜택 자격을 결정하는 알고리듬 시스템의 프로그래밍 및 데이터 오류로 인해 수천 명이 메디케이드 및 기타 혜택을 불법적으로 박탈당했음
    • 이 시스템은 Deloitte와 기타 계약자들이 4억 달러 이상을 들여 구축한 TennCare Connect 시스템임

  • TennCare Connect 시스템의 문제점

    • 소득 및 건강 정보를 분석하여 혜택 프로그램 신청자의 자격을 자동으로 결정해야 하지만, 실제로는 적절한 데이터를 로드하지 못하고, 수혜자를 잘못된 가구에 배정하며, 잘못된 자격 결정을 내림
    • 테네시 중부 지방법원의 Waverly Crenshaw Jr. 판사는 "주에서 관리하는 메디케이드를 받을 자격이 있는 경우, 그 혜택을 받기 위해 운, 인내심, 열정적인 법률 대리인이 필요해서는 안 된다"고 의견을 밝힘

  • 집단 소송의 결과

    • 2020년에 35명의 성인과 어린이를 대신하여 제기된 집단 소송의 결과로 이번 판결이 나옴
    • 테네시 정의 센터의 Michele Johnson은 "이것은 원고와 TennCare 회원 모두에게 큰 승리이며, TennCare의 불법적인 정책과 관행으로 인해 중요한 건강 보험을 잃은 많은 이웃들의 건강 보험을 보호하기 위해 용감한 가족들과 함께 서게 되어 자랑스럽다"고 말함

  • TennCare Connect 시스템의 배경

    • TennCare Connect 시스템은 2019년에 출시되었으며, 주에서 메디케이드 시스템을 현대화하고 새로운 자격 기준 및 간소화된 등록 요구 사항을 준수하기 위한 다년간의 노력의 결과임
    • 새로운 규칙에 따라 주는 단일 신청 절차를 제공하여 주민의 정보를 수집하고 복잡한 건강 및 장애 혜택 프로그램 중 어떤 프로그램에 자격이 있는지 결정해야 했음
    • Crenshaw 판사는 TennCare Connect가 신청자가 이용 가능한 모든 프로그램에 자격이 있는지 여부를 고려하지 않고 혜택을 종료했다고 판단함

  • Deloitte의 역할

    • Deloitte는 전국적인 현대화 노력의 주요 수혜자로, 테네시와 텍사스를 포함한 20개 이상의 주에서 자동 자격 시스템 구축 계약을 체결함
    • 옹호 단체들은 텍사스에서도 수천 명의 주민들이 회사의 결함 있는 시스템으로 인해 생명을 구하는 혜택을 부적절하게 박탈당하고 있다며 연방거래위원회에 Deloitte의 관행을 조사할 것을 요청함

GN⁺의 정리

  • 이 기사는 테네시 주에서 메디케이드 혜택을 불법적으로 박탈한 알고리듬 시스템의 문제를 다루고 있음
  • TennCare Connect 시스템의 결함으로 인해 수천 명의 주민들이 중요한 건강 혜택을 잃었음
  • Deloitte는 여러 주에서 이러한 자동 자격 시스템을 구축했으며, 다른 주에서도 유사한 문제가 발생하고 있음
  • 이 기사는 알고리듬 시스템의 신뢰성과 정확성에 대한 중요한 문제를 제기하며, 이러한 시스템의 개선이 필요함을 강조함
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neo 3달전  [-]
Hacker News 의견

  • TennCare 가입에 4년이 걸렸으며, 이는 평균적인 시간임. 이 시스템은 자살률 증가에 기여했음

    • 잘못된 결정과 가난한 사람들로 인해 비극이 발생했음
    • 보험금을 받기 위해 자살 원인을 숨기는 경우도 있었음
    • 거부된 사람들의 의료비용이 더 커졌으며, 병원 시스템이 그 비용을 부담하고 있음

  • 호주의 'robodebt' 사례에서는 복지 지급이 부정확하게 평가되어 많은 사람들이 잘못된 청구서를 받았음

    • 자살 사건이 발생했음
    • 왕립위원회의 조사 결과, 이 부채 회수 시스템은 불법으로 판명되었고 모든 부채가 취소되었음
    • 많은 책임자들이 기소 권고를 받았으나, 반부패위원회는 기소하지 않기로 결정했음

  • Deloitte가 주 정부의 직접적인 지침과 승인을 받지 않고 이 일을 했을 가능성은 낮음

    • 플로리다의 실업 시스템도 사용하기 어렵게 설계되었음
    • 정부 관계자가 처벌받지 않으면 다른 컨설팅 회사와 함께 다시 발생할 것임

  • Jennifer Pahlka의 Recoding America를 읽어볼 것을 추천함

    • 정부 소프트웨어가 왜 문제가 많은지에 대한 다양한 이유를 다루고 있음

  • TennCare Connect 시스템은 Deloitte와 다른 계약자들이 4억 달러 이상을 들여 구축했음

    • 정부 소프트웨어는 오픈 소스로 만들어야 함
      • 공무원의 책임을 묻기 위해 필요함
      • 무능한 계약자를 해고하고 다른 사람으로 교체하기가 더 쉬워짐
    • Deloitte는 전국적인 현대화 노력의 주요 수혜자였으며, 20개 이상의 주에서 자동화된 자격 시스템을 구축하는 계약을 따냈음
    • 많은 세금이 낭비되었음

  • 4억 달러를 들여 소프트웨어가 소득과 건강 정보를 분석하여 자격을 자동으로 결정함

    • 4억 달러로 사람을 고용했을 때의 정확성, 부패 없음, 신속성과 비교해야 함
    • Code for America가 4억 달러의 자원을 받았을 때 더 나은 소프트웨어를 제공할 수 있었을 것임

  • 좋은 개발자 팀을 모아 정부를 위해 소프트웨어를 구축하게 하면 1년 내에 1천만 달러로 프로젝트를 완료할 수 있을 것임

    • FAANG 급여의 50% 정도를 지급하여 돈에만 동기부여되는 사람들을 걸러낼 수 있음
    • 높은 채용 기준을 유지하고, 성공적인 공식을 유지해야 함

  • 은행에서는 모델을 검증하고 결과를 연방준비제도에 보고하는 그룹이 있음

    • 공공 기관에도 유사한 시스템이 필요할 것임

  • 기본소득제(UBI)를 도입해야 할 필요성을 보여줌

    • 혜택을 받기까지 몇 년이 걸리는 것은 부끄러운 일임

  • 알고리즘 시스템이라면 거부 결정이 몇 달씩 걸리는 이유가 무엇인지 의문임

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