商傳媒｜康語柔／綜合外電報導
根據《Healthcare Finance News》報導，一項最新分析指出，美國醫院近年來採用人工智慧（AI）處理帳務，特別是針對住院病患的醫療複雜性編碼，在過去兩年內已導致醫療成本額外增加了近10億美元。
這份由藍十字藍盾協會（Blue Cross Blue Shield Association, BCBSA）公布的分析報告顯示，2023年至2025年間，AI驅動的醫療帳單系統估計使醫療支出增加了約9.42億美元。其中，藍十字藍盾協會旗下公司所承擔的成本增長約6.5億美元，有高達70%的費用增加來自於AI工具識別出的「次要診斷」。美國的醫療保險和計費系統 (healthcare insurance and billing system) 相當複雜，涉及多種保險計畫、政府規定和醫院內部程序，病人支付的費用與保險公司給付額度常因診斷編碼而異，而次要診斷能將理賠申請推向更高額的費用類別。
藍十字藍盾協會的產品與數據科學資深副總裁 Luke Chalker 指出，雖然診斷編碼的做法有所改變，但沒有證據顯示醫療服務本身有相應的變化。他表示：「如果病患真的病情更重，我們應該會看到更多治療。例如，我們觀察到這些醫院的貧血診斷顯著增加，但輸血量卻沒有相對應的提高。診斷與治療之間這種脫節，暗示著AI工具正在辨識更多可請款的病症，而非真正更重的病患。」醫院利用 AI 進行醫療帳務處理，主要透過演算法分析病歷資料，自動辨識次要診斷並優化帳單編碼，甚至能協助撰寫申訴信函，以爭取更高額的費用給付。
目前，超過六成的美國醫院和醫療系統已採用AI技術來協助識別次要診斷。儘管醫院和醫療系統辯稱，AI有助於建立更完整的病歷紀錄，確保準確收款並彌補帳務漏洞，但這波成本增長預計將轉嫁為家庭、雇主和納稅人更高的醫療保險費和自付額。
參考來源
- AI in hospital billing added nearly $1B in healthcare costs…（Healthcare Finance News）
