Blue Cross: Yapay zekâ destekli kodlama, hastane faturalarını artırdı

Blue Cross Blue Shield Association’ın (BCBSA) analizine göre, yatarak tedavi gören hastalara ilişkin kodlama yoğunluğundaki artış, 2024 ve 2025’te Blue Cross şirketlerine 2023’e kıyasla 942 milyon dolar ek maliyet getirdi. BCBSA bu eğilimi, hasta kayıtlarını tarayan veya muayene sırasında konuşmaları kayda alıp notlara dönüştüren yapay zekâ destekli belgeleme ve kodlama araçlarının yaygınlaşmasıyla ilişkilendirdi. Ancak bu tahmin, ek maliyetlerin tamamına yapay zekânın yol açtığını ya da yeni eklenen her tanının hatalı olduğunu kanıtlamıyor. 116

Ek maliyetin büyük bölümü ikincil tanılardan

Analize göre hastaneler, yatışları giderek daha karmaşık vakalar olarak kodladı. Hastanın hastaneye yatışındaki temel nedene ek olarak kayıtlara giren ikincil tanıların daha sık faturalandırılması, 942 milyon dolarlık artışın tahmini 653 milyon dolarını, yani yaklaşık yüzde 70’ini oluşturdu. 16

İkincil tanılar, hastane yatışının ödeme hesabında daha yüksek bir kategoriye girmesini sağlayabiliyor. Yapay zekâ destekli araçlar; hekim notları, laboratuvar raporları veya klinik görüşmelerde geçen durumları belirleyip tıbbi belgelere ve sigorta taleplerine eklemeyi kolaylaştırabiliyor. BCBSA bu teknolojileri artan kodlama yoğunluğunun olası bağlamlarından biri olarak gösteriyor. Ancak yalnızca sigorta taleplerindeki değişime bakarak yapay zekânın etkisini, belgeleme veya faturalandırma uygulamalarındaki diğer değişikliklerden ayırmak mümkün değil. 16

Bağırsak ameliyatı örneği ne gösteriyor?

Analizle ilgili haberlerde, büyük bağırsak ameliyatı geçiren hastalarda anemi tanılarının arttığı, buna karşın bu karşılaştırmada öne çıkan tedavi olan kan nakillerinin aynı ölçüde yükselmediği bildirildi.

BCBSA, yeni kaydedilen bazı durumlarla bu durumlarda beklenebilecek bakım arasındaki farkları, daha karmaşık faturalandırmanın her zaman hastaların daha ağır durumda olduğu veya daha fazla tedavi gördüğü anlamına gelmediğine işaret etmek için kullandı. Böyle karşılaştırmalar kodlama eğilimlerini sorgulamak için bir neden sunabilir; ancak tek başına belirli bir tanının klinik açıdan geçerli olup olmadığını ya da mutlaka kan nakli gerektirip gerektirmediğini göstermez. 16

942 milyon dolarlık tahminin sınırları

942 milyon dolar, BCBSA’nın incelediği taleplerde kodlama yoğunluğundaki artışla ilişkilendirilen ve 2023’le karşılaştırılarak hesaplanan ek maliyet tahminidir. Bu rakam, yapay zekânın sağlık harcamalarını tek başına ne kadar artırdığının doğrudan ölçümü değildir. Bulgular, analiz edilen taleplere dayanıyor; dolayısıyla tüm hastanelerin bu araçları kullandığında hastaları gereğinden fazla kodladığının kanıtı olarak okunmamalı. 116

Temel ayrım, bir sigorta talebine daha fazla tanı eklenmesi ile daha ağır hastalık ve buna bağlı daha fazla bakım arasındaki fark. BCBSA’nın analizinde bu iki eğilim her zaman birlikte ilerlemedi. Bulgular, yapay zekâ destekli belgelemenin faturalandırmayı nasıl etkilediğinin incelenmesini destekliyor; ancak her kodun hastanın durumunu doğru yansıtıp yansıtmadığı yine tek tek değerlendirilmek zorunda. 16