AI mistenkes for å pumpe opp sykehuskostnader – uten bedre behandling

Amerikanske sykehus mistenkes for å bruke kunstig intelligens for å øke inntektene. Forskningsrapporten fra forsikringsgiganten Blue Cross Blue Shield (BCBS) viser at AI-verktøy brukes til å identifisere såkalte sekundærdiagnoser – altså tilleggsdiagnoser som anemi, feilernæring eller lavt natrium – som gir sykehusene rett til å kreve høyere betaling fra forsikringsselskapene. Disse «bump codes», som er koder som indikerer en høyere kompleksitet eller komorbiditet, har kostet BCBS hundrevis av millioner dollar de siste to årene. AI-verktøyene skanner pasientjournaler og foreslår for leger å dokumentere disse tilleggsdiagnosene, selv om de ikke nødvendigvis krever ekstra behandling. Resultatet kan være at pasienter faktureres mer for sykehusopphold uten at pleien forbedres, noe som igjen fører til høyere forsikringspremier. Systemet bygger på at sykehus får refusjon basert på Diagnose-relaterte Grupper (DRG), et system for å gruppere pasienter med lignende diagnoser og behandlingsbehov. Noen DRG-grupper betaler mer hvis pasienten har en komorbiditet eller komplikasjon. AI-verktøyene hjelper altså sykehusene med å «finne» disse komorbiditetene, for eksempel ved å fange opp et lavt natriumnivå som kanskje bare er forbigående, for å sikre høyere refusjon. Dette er et problem som krever en strukturell endring i helsevesenet, der man blant annet må vurdere om listen over gyldige tilleggsdiagnoser er utdatert.