AI는 이미 삶을 더 비싸게 만드는 많은 방법을 찾았습니다. 데이터 센터는 전기 요금에 대한 압박을 가하고 있으며, AI 붐을 주도하는 하드웨어는 더 저렴한 장치를 압박하는 데 도움이 되었습니다. 이제 의료 서비스가 그 목록에 합류할 수 있습니다.
BCBSA(Blue Cross Blue Shield Association)의 새로운 분석에 따르면 병원 코딩 강도가 높아짐에 따라 2023년에서 2025년 사이에 회사의 의료 지출이 약 9억 4,200만 달러 추가된 것으로 추정됩니다. 간단히 말해서 의료 코딩은 진단 및 치료 세부 사항을 병원 환급을 계산하는 데 사용되는 표준화된 코드로 변환합니다.
BCBSA는 청구에 추가할 수 있는 추가 조건에 대해 의료 기록, 의사의 메모 및 실험실 결과를 스캔할 수 있는 AI 기반 코딩 도구를 사용하는 병원이 늘어나면서 이러한 증가가 발생했다고 밝혔습니다.
AI는 동일한 병원 입원을 더 비싼 청구로 바꿀 수 있습니다.
AI 도구가 환자 기록에서 빈혈, 낮은 나트륨 수치 또는 기타 2차 상태를 찾아낸다고 가정해 보겠습니다. 해당 진단을 추가하면 병원 입원이 더 복잡한 청구 범주로 전환될 수 있으며 이는 병원에 대한 더 큰 환급을 의미합니다. BCBSA는 복잡한 것으로 분류된 55,000개 이상의 추가 사례를 조사한 결과 추가 환급으로 6억 5,300만 달러, 즉 사례당 약 11,800달러를 창출했다고 밝혔습니다.
우려되는 점은 케어 자체가 늘 변하지 않았다는 점이다. BCBSA는 일반적으로 해당 질환과 관련된 치료의 증가 없이 청구에 진단이 추가된다는 사실을 발견했습니다. 환자들은 단순히 추가로 $11,800의 청구서를 받는 것이 아닙니다. 이 수치는 병원에 지불된 추가 환급액을 나타냅니다. 보험 플랜에 따라 더 비싼 청구는 일부 환자에게는 더 큰 공동 보험금을 의미할 수 있지만 다른 환자에게는 즉각적인 차이가 없을 수 있습니다. BCBSA는 높은 의료비 지출이 궁극적으로 보험료 및 기타 본인 부담 비용에 압력을 가할 수 있다고 말합니다.
병원에서는 그 이상의 일이 있다고 말합니다.
미국 병원 협회(American Hospital Association)는 코딩 강도가 높아지면 병원이 청구 금액을 부풀린다는 의미라는 제안에 동의하지 않습니다. 병원은 나이가 많고 아픈 환자를 돌보고 있으며 AI 도구는 문서화 및 코딩 정확도를 향상시킬 수도 있다고 말합니다.
BCBSA는 우려를 뒷받침하는 증거를 가지고 있습니다. 코딩 성장이 가장 빠른 병원에서는 중환자실 이용, 수혈, 재수술, 입원 횟수가 비슷하거나 낮음에도 불구하고 복합 장 시술로 분류되는 경우가 더 많았습니다.
현재로서는 더 나은 문서화로 인해 얼마나 많은 증가가 발생했는지, 그리고 더 공격적인 코딩으로 인해 얼마나 증가가 발생했는지에 대한 논쟁의 여지가 여전히 남아 있습니다. BCBSA의 분석에서 분명한 것은 보험사가 더 많은 비용을 지불하고 있으며, 이러한 높은 비용 중 일부는 결국 환자가 의료 비용으로 지불하는 방식을 찾을 수 있다는 것입니다.
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