942 miliony dolarów. Jak AI pompuje koszty ochrony zdrowia w USA

Ten news ukazał się 7 godzin po komunikacie źródła.

👁 120 przeczytań

Dziewięćset czterdzieści dwa miliony dolarów. Tyle - według analizy Blue Cross Blue Shield Association - kosztowała amerykańską ochronę zdrowia zmiana, której na pierwszy rzut oka nie widać w żadnej sali szpitalnej. Nie chodzi o nowy lek, nie o przełomową procedurę. Chodzi o to, jak szpitale zaczęły pisać wnioski ubezpieczeniowe, odkąd do tej pracy zaprzęgły sztuczną inteligencję.

Dokumentacja rośnie, leczenie stoi w miejscu

BCBSA przeanalizowała dwuletni okres i wykryła - jak sama to sformułowała - ,,gwałtowny wzrost liczby pacjentów dokumentowanych jako przypadki złożone.” Brzmi jak dobra wiadomość: skoro lekarze rejestrują więcej powikłań i chorób współistniejących, to znaczy, że wreszcie widać to, co wcześniej umykało w papierologii. Problem w tym, że analizujący dane ubezpieczyciele nie znaleźli żadnych dowodów na odpowiadającą temu wzrostowi zmianę w faktycznie świadczonej opiece. Więcej skomplikowanych diagnoz w dokumentach, tyle samo - lub podobna ilość - realnych działań medycznych przy łóżku pacjenta. BCBSA nazwała to ,,wyraźną rozbieżnością między kodowaniem a leczeniem.”

To klasyczny mechanizm zwany upcoding - czyli przypisywanie przypadkom wyżej wycenianych kodów diagnostycznych, żeby wyciągnąć z systemu więcej pieniędzy. Wcześniej był to proceder wymagający czasu i wiedzy klinicznych specjalistów od rozliczeń. Teraz AI potrafi to robić szybko, w skali i ze spójnością, której człowiek nie jest w stanie powtórzyć w każdym dokumencie.

Boty kontra boty

Spory między szpitalami a ubezpieczycielami o płatności i zatwierdzanie procedur nie są niczym nowym w amerykańskim systemie ochrony zdrowia. Od dekad obie strony zatrudniają specjalistów od kodowania medycznego, prawnicy piszą odwołania, a biurokratyczna machina obraca się własnym rytmem. To, co zmienia AI, to skala i prędkość tej konfrontacji.

Dr Shiv Rao, założyciel startupuAbridge - firmy zajmującej się właśnie AI w dokumentacji medycznej - nie uciekał od tej diagnozy. W rozmowie z New York Timesem, który powołał się na analizę BCBSA jako najnowszy sygnał rosnących kosztów, Rao przyznał wprost, że jeden ze scenariuszy prowadzi do miejsca, którego nikt nie chce. ,,To byłaby okropna dystopijna przyszłość, w której nikt nie chciałby żyć” - powiedział, opisując wizję, w której boty walczą z botami, a agenci systemu szpitalnego mierzą się z agentami firm ubezpieczeniowych w pętli bez końca i bez sensu klinicznego.

,,To nie jest wojna. To jednostronna masakra.”

Tak Luke Chalker, wiceprezes wykonawczy BCBSA ds. strategii klinicznych, skomentował układ sił w tym sporze - i wyraźnie zaznaczył, po której stronie leżą ciała. Ubezpieczyciele, według Chalkera, są stroną tracącą. Szpitale z AI do kodowania wniosków mają narzędzie, które działa szybciej i konsekwentniej niż jakikolwiek audyt przeprowadzany przez firmę ubezpieczeniową.

Czy jest wyjście z pętli?

Rao - mimo pesymistycznego scenariusza - nie zamknął drzwi przed optymistyczną alternatywą. Sztuczna inteligencja mogłaby, jego zdaniem, działać też w drugą stronę: redukować napięcia i obniżać koszty, jeśli zostanie wdrożona w sposób, który faktycznie służy pacjentom, a nie wyłącznie optymalizacji rozliczeń. Abridge buduje narzędzia do dokumentacji klinicznej z założeniem, że AI powinna przede wszystkim odciążyć lekarza i poprawić jakość notatek - nie windować kody diagnostyczne.

To rozróżnienie jest kluczowe i często gubi się w dyskusji o AI w ochronie zdrowia. Narzędzia do transkrypcji wizyt, podsumowań wywiadów lekarskich czy przypomnień o zaleceniach mają inny cel niż systemy zaprojektowane do maksymalizacji przychodów ze składanych wniosków. Oba mieszczą się pod szerokim parasolem ,,AI w ochronie zdrowia”, ale skutki ich działania dla pacjentów i dla systemu są diametralnie różne.

942 miliony dolarów w dwa lata to liczba, która - nawet w skali amerykańskiego rynku ubezpieczeń zdrowotnych wartego biliony dolarów - brzmi konkretnie i niepokojąco. To nie jest model teoretyczny ani symulacja. To kwota wyliczona na podstawie rzeczywistych danych rozliczeniowych przez jedną z największych organizacji ubezpieczeń zdrowotnych w Stanach Zjednoczonych.

Jeśli tempo się utrzyma - a nie ma dziś powodów sądzić, że szpitale rezygnują z narzędzi, które im przynoszą więcej przychodów - BCBSA i inne towarzystwa ubezpieczeniowe staną przed wyborem: zainwestować we własne systemy AI zdolne wykrywać i blokować zautomatyzowany upcoding, podnosić składki, żeby pokryć rosnące koszty, albo lobbować za regulacjami, które jasno określą, co AI wolno robić przy składaniu wniosków, a czego nie.

Na razie żadna z tych dróg nie jest otwarta na tyle szeroko, żeby rozwiązać problem. A boty - jak zauważył Rao - już walczą.