你可能曾期望人工智能(AI)能够降低医疗成本，无论是通过减少文书工作、自动化医生笔记，还是精简医院人员。但普华永道(PwC)一份新的60页报告却显示相反的结果：迄今为止，AI最广泛的应用之一是让医疗账单变得更高。这说明AI不仅擅长提高任务效率——它还非常善于找到更精细的方式来提升一个行业的底线。
情况概述： 根据普华永道的报告，AI是导致2027年医疗成本可能上升9%的五大潜在驱动因素之一——与今年的增速持平，这也是自2010-11年以来的最高水平。关键原因是：AI记录工具正在记录更多关于诊断和医疗并发症的具体细节，而匆忙的人类临床医生可能会将这些细节归为一个宽泛的"代码"——一个告诉保险公司应该支付多少的标准计费标签。这些额外的细节可以证明更高级别(即更高支付)的代码是合理的，即使患者实际接受的护理与之前相同。
账单细节中的问题： 蓝十字蓝盾(Blue Cross Blue Shield)的一项分析发现，一些医院在2022年至2025年间，将新妈妈产后急性出血性贫血的计费代码使用率从4%提高到了12.3%。与此同时，血液输注(这种疾病的常见治疗方法)的数量几乎没有变化。对使用该代码增幅最大的医院系统进行的一项审计发现，实际上只有不到20%的病例符合诊断的临床标准。更高强度的计费代码使用率上升恰逢医院越来越多地使用AI进行计费。根据蓝十字蓝盾的数据，"计费强度"在三年内为所研究医院的产科支出增加了2200万美元。
重要转折： AI是报告中排名最高的新压力因素，但并非整体成本上升的最大驱动因素——像劳动力和供应成本等传统因素仍然占成本增长的更大比例，报告的一位作者告诉Healthcare Dive媒体。而且AI工具最终可能会产生相反的效果，通过自动化医院行政工作或更早发现诊断来降低成本。
总结： AI通常被宣传为一种优化其所触及行业的工具——减少浪费并使系统更快、更便宜。但在医疗保健领域，它首先优化的事情之一是如何向你收取更多费用。正如一位健康保险高管所说：公司"会利用AI并问，'我如何利用它来进一步实现自身利益？'"
这篇报道最初由Tech Brew发布。
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