Распространение ИИ-инструментов в больницах США обошлись страховщикам в дополнительные $942 млн. Системы находят больше диагнозов, в результате чего растут счета за оказание услуг, хотя объем помощи остается прежним. Об этом говорится в отчете Blue Cross Blue Shield Association (BCBSA).
Искусственный интеллект используется для медицинского кодирования — он анализирует записи врачей и лабораторные показатели в поисках сопутствующих заболеваний. Если их обнаруживают, госпитализацию могут перевести в более высокую категорию сложности, от которой зависит размер выплаты больнице.
Специалисты BCBSA рассмотрели страховые требования за период с начала 2023 по конец 2025 года. За это время доля госпитализаций, отнесенных к категории медицински сложных, выросла примерно с 37% до 40%.
В сравнении с уровнем 2023 года это обошлось страховщикам в $942 млн за два последующих года.
Около 70% суммы пришлось на вторичные диагнозы. Более чем в 55 000 случаев они повысили категорию страхового требования, что принесло больницам $653 млн дополнительных выплат.
«Критически важно, что за всеми этими данными мы не обнаружили никаких изменений в помощи, которые соответствовали бы более сложному пациенту», — заявил один из авторов отчета, старший вице-президент BCBSA Лука Чокер.
По его словам, оценка в $942 млн учитывает только случаи, когда объем помощи не изменился. Если больница документально подтвердила дополнительное лечение, такие расходы в расчет не вошли.
Главным аргументом ассоциации стало несоответствие между поставленными диагнозами и лечением. Например, в клиниках, где чаще фиксировали острую постгеморрагическую анемию, переливание крови проводили реже.
По мнению ассоциации, это самый убедительный признак того, что рост числа диагнозов отражает изменение практики документирования, а не ухудшение состояния пациентов.
«Стоит задаться вопросом: почему из двух больниц в схожих условиях, которые лечат схожих пациентов, одна начинает выбиваться? Возможно, отчасти речь идет о корректном кодировании, но вероятность того, что это завышение с помощью технологий, на мой взгляд, выше», — отметила вице-президент BCBSA по клиническим вопросам Разия Хашми.
При этом анализ не установил прямой причинной связи между конкретными ИИ-системами и итоговым показателем.
Организация опиралась на страховые требования, а не на полные медицинские карты, и признала, что клинические данные позволили бы точнее определить реальное состояние пациентов.
Больницы назвали другие причины
В июле American Hospital Association (AHA) отвергла утверждения о том, что ИИ сам по себе приводит к необоснованному росту сложности кодирования.
В ассоциации считают, что в больницы стали чаще поступать пациенты в более тяжелом состоянии. В качестве причин в AHA назвали старение населения, распространение хронических заболеваний и перенос менее сложных случаев из стационаров в амбулаторный сектор.
В подтверждение специалисты привели данные Vizient: индекс сложности пациентов в американских больницах вырос примерно на 5% с 2019 по 2024 год.
Роль ИИ в AHA видят иначе, чем страховщики: технология помогает точнее фиксировать уже существующие заболевания, а окончательное решение о кодировании остается за медицинскими специалистами.
При этом автоматизацию в споре используют обе стороны: больницы — для формирования счетов, страховщики — для их проверки и сокращения выплат.
Краткосрочный рост расходов признают и власти. 23 сентября глава Центров услуг Medicare и Medicaid Мехмет Оз заявил , что поначалу искусственный интеллект будет способствовать удорожанию медицинской помощи, поскольку позволит существующим системам биллинга работать эффективнее.
Напомним, в апреле исследователи Mayo Clinic научили нейросеть обнаруживать признаки рака поджелудочной железы в среднем за 475 дней до постановки диагноза.
Ранее британские больницы начали внедрять ИИ-тест крови PinPoint для диагностики рака матки. В исследовании с участием 3313 женщин его точность достигла 99%.
Подписывайтесь на ForkLog в социальных сетях
