AI w rozliczeniach medycznych i skanach ciała. Koszty stają się trudne do śledzenia

Sztuczna inteligencja jest już obecna w tych częściach amerykańskiego systemu opieki zdrowotnej, które decydują o tym, co szpitale fakturowują, co ubezpieczyciele płacą i które zgłoszenia zostają odrzucone. 1 października serwis CNBC poinformował, że Blue Cross Blue Shield Association (BCBSA) oszacowała koszty kodowania wspieranego przez AI na blisko 1 mld dolarów, a dokładnie na 942 mln dolarów, w swoich planach medycznych w latach 2023-2025.

BCBSA wyjaśniła, że większość tego wzrostu pochodzi z wtórnych diagnoz, które przenosiły pacjentów do kategorii rozliczeniowych z wyższymi stawkami. Mowa o diagnozach, które „mogą wynikać z pojedynczych wyników laboratoryjnych, co czyni je szczególnie dobrze przystosowanymi do wykrywania przez narzędzia AI”. Analiza ubezpieczyciela wskazała, że wzrost w tym, co nazywa się kodowaniem złożonym, nastąpił w okresie, gdy 60% systemów szpitalnych zaczęło używać narzędzi AI do kodowania. Zaznaczono również, że istnieje „jasna rozbieżność między kodowaniem a leczeniem”.

Około 70%, czyli 653 mln dolarów, zidentyfikowanych przez BCBSA rozliczeń było związanych z dodatkowymi diagnozami, które nie wiązały się ze zmianą w opiece. Tak powiedział Luke Chalker, starszy wiceprezes ds. produktu i nauk o danych w stowarzyszeniu, w rozmowie z CNBC. Chalker nie przypisywał całego wzrostu sztucznej inteligencji. „Chociaż wiele czynników wpływa na intensywność kodowania, wyniki sugerują, że narzędzia do kodowania i dokumentacji wspierane przez AI odgrywają swoją rolę” - stwierdził.

Jego ostrzeżenie dla konsumentów było bezpośrednie: bardziej złożone kodowanie może podnieść zwrot kosztów bez zwiększenia zakresu opieki, a „te koszty ostatecznie mogą pojawić się w formie wyższych składek i kosztów z własnej kieszeni”. To tło tworzy najnowsza prognoza firmy konsultingowej Marsh, cytowana przez CNBC, która przewiduje, że koszt ochrony zdrowia na pracownika wzrośnie średnio o 8,2% w 2027 roku, co będzie najwyższym wzrostem od 2003 roku.

Lobby szpitalne broni się przed zarzutami

American Hospital Association zakwestionowała takie przedstawienie sprawy. „Pacjenci są dziś starsi i klinicznie bardziej złożeni” - powiedział rzecznik w rozmowie z CNBC, dodając, że narzędzia AI pomagają dostawcom usług „właściwie uchwycić stan pacjentów, aby wspierać planowanie opieki”. AHA stwierdziła, że analiza BCBSA „brakuje kontekstu potrzebnego do istotnej oceny, jak te narzędzia wpływają na jakość opieki zdrowotnej, dostęp do usług lub wydatki”. Organizacja odwróciła też krytykę przeciw ubezpieczycielom, nazywając to „szczególnie niepokojącym widokiem ubezpieczycieli podnoszących zastrzeżenia dotyczące kodowania przez dostawców, jednocześnie polegając na zautomatyzowanych praktykach obniżania kodów i odmów”.

Chalker powiedział, że spółki Blue Cross Blue Shield również używają AI w przeglądzie roszczeń, ale że „każda odmowa o charakterze klinicznym jest zawsze sprawdzana przez wykwalifikowanego człowieka-klinicy”. Christopher Whaley, ekonomista zdrowia z Uniwersytetu Browna, który bada szpitalne kodowanie, powiedział CNBC, że AI wydaje się „przyspieszać, a w pewnym sensie ułatwiać uchwycenie istniejących i ukrytych zachęt rozliczeniowych w systemie”. Stwierdził, że dodane diagnozy nie są automatycznie błędne. „W wielu przypadkach diagnozy są uzasadnione i wcześniej nie zostały uchwycione” - powiedział, choć niektóre stany „klinicznie nie mają zbyt dużego znaczenia i nie wpływają na opiekę nad pacjentem”, a mimo to wyzwalają kod rozliczeniowy. Obawa Whaleya dotyczy tego, co nazwał „wyścigiem zbrojeń administracyjnych” między szpitalami a ubezpieczycielami, toczonym z użyciem narzędzi, które są „bardzo drogie” i „nie mają nic wspólnego z zapewnieniem odpowiedniej opieki pacjentom”.

Prewencyjne skanowanie w USA

W tym samym tygodniu uwagę zwrócił inny zakątek cyfrowego zdrowia. Odcinek podcastu Equity serwisu TechCrunch z 30 września przyjrzał się Neko Health, startupowi do skanowania ciała współzałożonemu przez Daniela Eka z Spotify, który pozyskał 700 mln dolarów i teraz przybył do Ameryki. Odcinek odnotował, że Midjourney buduje własny skaner ciała, a Function Health również pozyskało znaczący kapitał na platformę zdrowia prewencyjnego. Inwestor Farooq Abbasi z Preface Ventures omówił, co musiałoby się stać, aby skanowanie stało się częścią szerszego systemu opieki zdrowotnej.

Nad sektorem unosi się też ryzyko polityczne. Serwis STAT poinformował 1 października, że wybory śródterminowe przygotowują niezwykłe zmiany w komisji finansowej i zdrowotnej Senatu, z których pięciu lub więcej z 14 republikanów w komisji finansowej ma odejść. Raport STAT jest częściowo za paywallem, więc pełna lista odchodzących członków nie jest widoczna w tekście artykułu.

W szerszej perspektywie, serwis Rest of World opublikował 24 września wywiad z lekarzem i konsultantką Ruby Wang, autorką nadchodzącej książki China Cure. Wang argumentowała, że w USA i Wielkiej Brytanii technologia jest „zawsze dodatkiem w systemie zdrowia”, podczas gdy w Chinach cyfrowe tory traktowane są jako normalna infrastruktura. Stwierdziła również, że udział Chin w globalnych umowach licencyjnych na leki może osiągnąć 60% w tym roku, zastrzegając: Chiny są najsilniejsze w onkologii, mniej dojrzałe w immunologii, a słabe w komercjalizacji własnych leków.

Wróćmy do amerykańskiego systemu rozliczeń. Spór między BCBSA a AHA pozostaje nierozwiązany, a żadna ze stron nie opublikowała pełnego rozliczenia tego, ile z kwoty 942 mln dolarów jest przypisane do AI, a ile do praktyk kodowania lub złożoności pacjentów.