简言之：你可能曾期待AI降低医疗成本，无论是通过减少文书工作、自动记录医生笔记，还是精简医院人员。但普华永道一份60页的新报告表明情况恰恰相反：迄今为止，AI最广泛的应用之一是使医疗账单金额增大。这体现了AI不仅擅长提升任务效率——它同样精于为行业寻找更精细化的增收途径。
发生了什么：根据普华永道报告，AI是导致2027年医疗成本可能上涨9%的五大潜在推手之一——这一增幅与今年持平，是2010-2011年以来的最高水平。核心原因在于：AI记录工具正在记录比匆忙的人类临床医生更详尽的诊断和并发症细节。后者往往将多种症状归入一个宽泛的"代码"（保险公司用于确定支付金额的标准计费标签）。这些额外细节可将病症归类为更严重（即支付金额更高）的代码，即便患者实际接受的治疗与以往完全相同。
计费细节暗藏玄机：蓝十字蓝盾的一项分析发现，2022至2025年间，部分医院将新妈妈急性产后出血性贫血的计费代码使用率从产科入院量的4%提升至12.3%。与此同时，该病症的常规治疗手段——输血数量却几乎未变。对采用率增幅最大医院系统的审计显示，不足20%的病例实际符合临床诊断标准。高密度编码的激增恰逢医院扩大AI计费应用。蓝十字蓝盾指出，在研究的医院中，"编码强度"提升使产科支出三年内额外增加了2200万美元。
重要转折点：虽然AI被列为报告中新兴成本压力的首位，但它并非总体成本上涨的最大动因——劳动力和供应链成本等传统因素仍占更大比重，报告作者向Healthcare Dive透露。且AI工具未来可能扭转局面，通过自动化医院行政工作或更早发现病症来降低医疗成本。
核心结论：AI常被宣传为优化各行业的利器——减少浪费并提升系统效率与经济性。但在医疗领域，它率先优化的却是向你收取更高费用的方式。正如某健康保险高管所言：企业"会利用AI思考'如何进一步谋取自身利益？'"——惠齐·金
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