За даними аналізу асоціації Blue Cross Blue Shield Association, зростаюче використання лікарнями інструментів штучного інтелекту під час подання страхових претензій додало приблизно 942 мільйони доларів США до витрат на охорону здоров’я за два роки.
Що виявив аналіз
Асоціація Blue Cross Blue Shield, національний альянс планів Blue Cross і Blue Shield, повідомила про те, що вона назвала різким збільшенням кількості пацієнтів, у яких задокументовано складні захворювання — тип діагнозів, які виправдовують вищі ставки відшкодування. For more context on this story, see our ongoing AI industry coverage.
Асоціація стверджувала, що існує явний розрив між медичним кодуванням і лікуванням, заявивши, що не виявила жодних доказів відповідної зміни в догляді, який фактично надається пацієнтам. Іншими словами, записи стали складнішими та дорогими, навіть якщо лікування залишилося незмінним.
New York Times, яка повідомила про аналіз, описала його як останню ознаку того, що ШІ сприяє зростанню витрат на охорону здоров’я в Сполучених Штатах. Боротьба між лікарнями та страховими компаніями за лікування та виплати не є чимось новим, але Times зазначає, що застосування штучного інтелекту по обидві сторони столу переговорів, здається, погіршує конфлікт, а не розв’язує його.
Механізм у центрі суперечки — медичне кодування — система, яка переводить кожен діагноз і процедуру в стандартизовані категорії виставлення рахунків. Документування складних, дорогих для лікування станів зазвичай означає вищі платежі, тому точність і повнота кодування має пряме фінансове значення. Коли інструменти штучного інтелекту спрощують фіксацію всіх можливих станів пацієнта, межа між ретельним веденням записів і оптимізацією доходів стає справді важко побачити.
«Абсолютно одностороння кривава ванна»
Керівники галузі не соромляться ставок. Люк Чалкер, старший віце-президент асоціації Blue Cross Blue Shield, не сприймав ситуацію як рівну боротьбу між двома таборами, оснащеними ШІ.
«Це не війна. Це абсолютно одностороння кривава баня», — сказав Чалкер, позиціонуючи страховиків як сторону, що програла в змаганні за документацію та оплату.
Цей коментар відображає зростаюче занепокоєння серед платників: навколишні писарі зі штучним інтелектом і автоматизовані помічники кодування можуть допомогти лікарням зафіксувати кожну оплачувану деталь візиту пацієнта, тоді як страховики намагаються перевірити потоки все більш складних претензій з тією ж швидкістю.
Вид з боку лікарні
Не всі в спільноті охорони здоров'я ШІ приймають характеристику страховиків. Доктор Шів Рао, засновник стартапу Abridge з документації штучного інтелекту, визнав, що ця технологія може створити те, що він назвав жахливим дистопічним майбутнім, у якому ніхто не хоче жити, коли «боти борються з ботами, агенти борються з агентами».
Але Рао стверджував, що та сама автоматизація може діяти в іншому напрямку — зменшити напруженість між лікарнями та платниками, зменшити адміністративні накладні витрати та, зрештою, скоротити витрати, а не збільшити їх. Цей оптимізм поділяють багато систем охорони здоров’я, які кажуть, що AI-писці зменшують виснаження лікарів і покращують повноту медичної документації.
Обидві речі можуть бути правдою одночасно. Більш повна документація — це кращі ліки та кращі рахунки, а межа між цими двома — це саме те місце, де зараз проходить боротьба за гроші.
ШІ тепер по обидві сторони претензій
Індустрія охорони здоров’я стала однією з тих, хто найшвидше засвоює генеративний ШІ. Лікарні використовують інструменти навколишнього прослуховування, щоб складати клінічні нотатки, програмне забезпечення для кодування, щоб перевести ці нотатки в платіжні коди, а асистентів штучного інтелекту – для оскарження відхилених претензій. Тим часом страховики використовують алгоритми для перегляду претензій, позначення аномалій і оскарження зборів, які вони вважають завищеними.
Коли обидві сторони автоматизуються, кожне оновлення з одного боку викликає зустрічне оновлення з іншого — гонка озброєнь, яка потрапляє на платників премії та пацієнтів. Аналіз BCBSA показує, що першим вимірним результатом цієї гонки є майже мільярд доларів додаткових витрат лише за два роки, лише з боку лікарень у бухгалтерській книзі.
Чому цифри важливі не лише для охорони здоров’я
Ця суперечка є раннім практичним прикладом проблеми, яка слідуватиме за ШІ в кожній індустрії, орієнтованій на виставлення рахунків: коли витрати на виготовлення детальних документів падають майже до нуля, паперова робота збільшується, а також суперечки навколо неї.
У регулюючих органів висновки BCBSA викликають питання про те, чи повинні практики кодування, які забезпечуються інструментами штучного інтелекту, піддаватися новій перевірці, особливо там, де діагнози ускладнюються без будь-яких задокументованих змін у догляді. Для лікарень і постачальників штучного інтелекту аналіз є попередженням про те, що приріст доходу, пов’язаний з автоматизованим документуванням, може спричинити перевірки, судові процеси та негативну реакцію громадськості.
Наразі ані лікарні, ані страхові компанії не демонструють жодних ознак уповільнення впровадження ШІ. Дев’ятизначне питання, що висить над охороною здоров’я США, полягає в тому, чи технологія врешті-решт автоматизує свій шлях до дешевшого адміністрування — чи вона просто навчить обидві сторони боротися за ті самі претензії.
Прочитайте оригінальні звіти на TechCrunch і The New York Times для повного аналізу та відповідей галузі.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
