Se vindea povestea asta de ani buni: AI-ul intră în asigurările medicale, automatizează procesarea cererilor, elimină birocrația și, în final, toată lumea plătește mai puțin. Numai că, potrivit unei analize realizate de Blue Cross Blue Shield Association și citate de New York Times și TechCrunch, realitatea arată exact pe dos. De data asta, însă, problema nu vine dinspre asigurători, ci dinspre spitale: acestea folosesc din ce în ce mai mult AI la codificarea cererilor de decontare, iar sistemele tind să umfle diagnosticele complexe, ceea ce a adus spitalelor peste 942 de milioane de dolari în plus în doar doi ani, fără ca tratamentele efective aplicate pacienților să se fi schimbat cu ceva.

Logica din spatele adopției masive de AI în asigurările din SUA părea solidă pe hârtie. Algoritmii pot analiza cereri de decontare mai rapid decât orice echipă umană, pot semnala fraude, pot standardiza deciziile și, teoretic, pot tăia din costurile operaționale ale companiilor de asigurări. Furnizorii de tehnologie au promis eficiență, viteză și economii serioase pentru o industrie renumită pentru hățișul ei administrativ.

Doar că, spun asigurătorii, treaba nu funcționează așa. Shiv Rao, șeful Abridge, unul dintre furnizorii de AI folosiți chiar de spitale pentru documentație medicală, recunoaște tensiunea din spatele fenomenului, descriind situația drept una în care ajungem să avem "boți care se luptă cu boți": AI-ul spitalelor optimizează codificarea în favoarea unor rambursări mai mari, în timp ce AI-ul asigurătorilor încearcă să detecteze și să blocheze exact acest tip de umflare a diagnosticelor. Luke Chalker, reprezentant BCBSA, e și mai tranșant: "nu e un război, e o baie de sânge unilaterală", spune el, sugerând că spitalele au un avantaj tehnologic și financiar clar în această confruntare automatizată.

Important de spus e că analiza vine chiar din partea asigurătorilor, printr-o metodologie care nu a fost făcută publică, ceea ce înseamnă că cifra de 942 de milioane de dolari nu demonstrează, de una singură, o relație directă de cauzalitate între folosirea AI-ului și creșterea costurilor. Spitalele resping, de altfel, interpretarea asta și susțin că sistemele lor de AI nu inventează diagnostice, ci surprind mai bine complexitatea reală a cazurilor, complexitate care înainte era adesea sub-codificată din lipsă de timp sau de personal specializat.

Semnalul ăsta contrazice direct discursul standard din tech, unde AI-ul e vândut ca soluție universală pentru orice ineficiență. În sănătate, unde marjele sunt mici și miza e literalmente viața oamenilor, o automatizare prost calibrată de o parte sau de alta nu doar că nu reduce costurile, ci le mută dintr-o zonă administrativă previzibilă într-un haos de contestații, litigii și întârzieri care lovesc direct în pacienți, chiar dacă în acest caz specific miza imediată e financiară, nu clinică.

Tiparul seamănă cu ce s-a văzut deja în alte domenii unde AI-ul a fost băgat rapid, fără controale solide în spate: economii pe hârtie, costuri ascunse în realitate. Diferența e că aici factura cade, în cele din urmă, pe sistemul de asigurări și, indirect, pe plătitorii de prime, într-o cursă în care fiecare parte își pune propriul AI să câștige teren în fața AI-ului celeilalte.

Rămâne de văzut dacă spitalele și asigurătorii vor recalibra modul în care folosesc aceste sisteme sau dacă presiunea de a maximiza, respectiv de a minimiza costurile pe termen scurt va continua să câștige, chiar dacă factura reală, indirectă, ajunge mai mare pentru tot sistemul. Presiunea publică și eventualele reglementări ar putea forța o reevaluare a felului în care AI-ul e integrat în decizii legate de codificare și decontare medicală. Până atunci, pacienții rămân prinși la mijloc, între promisiunea eficienței și un sistem care generează, practic, mai multă fricțiune decât înainte.

Sursa: TechCrunch