Mākslīgais intelekts palīdz ārstiem atrast vairāk informācijas pacientu ierakstos, automatizēt piezīmes un ātrāk dokumentēt aprūpi. Taču ieguvumi arvien vairāk nāk ar izmaksām, kuras maz redzēja.
AI uzplaukums jau ir vainots elektroenerģijas pieprasījuma palielināšanā un liela ūdens daudzuma patērēšanā datu centros. Tagad parādās vēl vienas negaidītas izmaksas, šoreiz veselības aprūpes sistēmā. Jauns Blue Cross Blue Shield asociācijas pētījums norāda uz citām izmaksām: lielākiem medicīnas izdevumiem.
Saskaņā ar ceturtdien publicēto pētījumu, mākslīgā intelekta atbalstīta dokumentācija un kodēšana divu gadu laikā radīja gandrīz 1 miljardu ASV dolāru papildu izmaksas Blue Cross apdrošinātājiem. Analīze atklāja, ka pakalpojumu sniedzēji arvien vairāk dokumentēja sekundāros apstākļus, kuru dēļ pacientu gadījumi šķita sarežģītāki un izraisīja lielāku atlīdzību.
No 2024. līdz 2025. gadam šīs sekundārās diagnozes Blue Cross uzņēmumiem radīja izmaksas par aptuveni 653 miljoniem USD. Pētījumā konstatēts, ka intensīvāka kodēšana un aprūpes klasifikācija radīja 942 miljonus ASV dolāru kopējās pievienotās izmaksas, salīdzinot ar 2023. gadu.
“AI rīki palielina apdrošinātāju veselības izdevumus par gandrīz 1 miljardu ASV dolāru divu gadu laikā, jo pakalpojumu sniedzēji izraksta rēķinu par smagāku pacientu aprūpi,” ziņo Reuters, atsaucoties uz ceturtdien publiskoto Blue Cross Blue Shield asociācijas pētījumu.
Šīs pārmaiņas pamatā esošā tehnoloģija jau ir izplatīta visās veselības aprūpes sistēmās. Pakalpojumu sniedzēji izmanto mākslīgo intelektu, lai skenētu medicīniskos ierakstus, lai noteiktu nepamanītus apstākļus, un izvieto apkārtējās vides rakstu speciālistus, kas klausās ārsta un pacienta sarunas un automātiski veido klīniskās piezīmes.
Šie mākslīgā intelekta rīki var ietaupīt ārstu laiku un ietaupīt daudzu gadu medicīniskās vēstures datus. Tie var arī mainīt pacienta apmeklējuma kodēšanas veidu.
Apmeklējums, kas dokumentēts kā medicīniski sarežģītāks, var pretendēt uz lielāku apdrošināšanas maksājumu. Slimnīcās sekundāri un līdzāspastāvoši apstākļi var palielināt ar lietu saistīto atlīdzību.
Tieši tur apdrošinātāji uzdod jautājumus.
“Ja pacienti patiešām ir slimāki, mēs sagaidām vairāk ārstēšanas,” sacīja BCBSA produktu un datu zinātnes vecākais viceprezidents Lūks Čalkers.
Vairāk diagnožu, bet ne vienmēr vairāk ārstēšanas
BCBSA pārstāv 31 neatkarīgu Blue Cross Blue Shield uzņēmumu, kas aptver vairāk nekā 100 miljonus cilvēku. Tās pētījumā tika pārbaudīta stacionāro norēķinu iespēja, koncentrējoties uz gadījumiem, kad pacienti tika uzņemti slimnīcās vai citās medicīnas iestādēs.
Saskaņā ar pētījumu, starp cilvēkiem, kuriem tiek veikta liela zarnu operācija, no 2023. gada pirmā ceturkšņa līdz 2025. gada ceturtajam ceturksnim strauji pieauga noteiktu sekundāru slimību diagnozes. Daļēji zarnu aizsprostojumi palielinājās par 55%, bet diagnozes, kas saistītas ar pārmērīgu skābes daudzumu organismā, pieauga par 33%.
Diagnožu skaita pieaugums nebija saistīts ar salīdzināmu ārstēšanas pieaugumu.
Dr. Razia Hashmi, BCBSA klīnisko lietu viceprezidents, teica, ka sarežģītāki zarnu operācijas gadījumi neatbilst augstākiem ārstēšanas rādītājiem. Piemēram, pacienti, kuriem diagnosticēta anēmija, nesaņēma vairāk asins pārliešanas, kas ir izplatīta nopietna sarkano asins šūnu deficīta ārstēšana.
“Neatkarība starp diagnozēm un ārstēšanu liecina, ka AI identificē vairāk apmaksājamus apstākļus, nevis slimākus pacientus,” sacīja Čalkers.
Šai atšķirībai ir nozīme.
AI var atklāt reālus apstākļus, kurus ārsti iepriekš nespēja dokumentēt, padarot rēķinus precīzākus. Apdrošinātāji saskata atšķirīgu risku: programmatūra var atvieglot katras iespējamās diagnozes noteikšanu, kas atbilst lielākam maksājumam, nemainot pacientu sniegto aprūpi.
Centene un citi veselības apdrošinātāji jau ir pauduši bažas, ka AI atbalstīti kodēšanas rīki veicina agresīvas veselības aprūpes pakalpojumu sniedzēju atlīdzības prasības.
Rezultāti papildina mākslīgā intelekta ieviešanas ekonomiku vēl vienu slāni. Liela daļa sarunu par AI veselības aprūpē ir vērsta uz ātrāku dokumentāciju, mazāku administratīvo darba slodzi un uzlabotu atklāšanu. Zilā krusta dati norāda uz mazāk acīmredzamu efektu.
AI var padarīt veselības aprūpes ierakstus pilnīgākus. Tas var arī padarīt tos dārgākus.
