بقلم: نور | محررة الأبحاث والدراسات · صوت تحريري بإشراف بشري
الذكاء الاصطناعي يدفع تكاليف الرعاية الصحية للارتفاع حتى 9% في 2027 — وهو أعلى معدل منذ 2010-2011 — عكس توقعات خفض التكاليف من خلال تقليل الأعمال الورقية أو أتمتة العمليات، وفقاً لتقرير جديد من برايس ووترهاوس كوبرز يمتد لـ60 صفحة.
السبب الرئيسي يكمن في أن أدوات الذكاء الاصطناعي لكتابة التقارير الطبية تسجل تفاصيل أكثر دقة حول التشخيصات والمضاعفات الطبية التي كان الأطباء المتعجلون يدرجونها تحت “كود” واحد عام — وهو تسمية موحدة للفوترة تخبر شركات التأمين بالمبلغ المطلوب دفعه. هذه التفاصيل الإضافية تبرر استخدام أكواد بدرجة خطورة أعلى وبالتالي دفع أكبر، حتى لو كانت الرعاية الفعلية للمريض هي نفسها كما كانت من قبل.
- ارتفاع أكواد فقر الدم النزفي الحاد: تحليل من Blue Cross Blue Shield وجد أن بعض المستشفيات شهدت قفزة في كود “فقر الدم النزفي الحاد” للأمهات الجدد من 4% إلى 12.3% من حالات الولادة بين 2022 و2025، بينما بقي عدد عمليات نقل الدم — العلاج الشائع لهذه الحالة — ثابتاً تقريباً
- تدقيق يكشف مخالفات واسعة: مراجعة لنظام المستشفى الذي سجل أكبر ارتفاع في هذا الكود كشفت أن أقل من 20% من الحالات كانت تلبي فعلاً المعايير السريرية للتشخيص
- تكلفة مالية ضخمة: “كثافة التكويد” أضافت 22 مليون دولار لإنفاق الولادة في المستشفيات المدروسة خلال ثلاث سنوات، وفقاً لـBCBS
- توقيت مشبوه مع انتشار الذكاء الاصطناعي: الارتفاع في التكويد عالي الكثافة يتزامن مع تزايد استخدام المستشفيات للذكاء الاصطناعي في الفوترة
- ضغط جديد لكن ليس الأكبر: الذكاء الاصطناعي يحتل المرتبة الأولى بين الضغوط الجديدة، لكنه ليس أكبر محرك للتكاليف إجمالاً — التكاليف القديمة مثل العمالة واللوازم لا تزال تشكل نسبة أكبر من الزيادة
التناقض صارخ: الذكاء الاصطناعي غالباً ما يُسوّق كوسيلة لتحسين أي قطاع يدخله — تقليل الهدر وجعل الأنظمة أسرع وأرخص. لكن في الرعاية الصحية، أول ما حسّنه هو كيفية تحصيل المزيد من المال منك. كما عبّر أحد مدراء شركات التأمين الصحي: “الشركات ستأخذ الذكاء الاصطناعي وتقول: كيف يمكنني استخدام هذا لتعزيز مصلحتي الذاتية؟”
هذا لا يعني أن الذكاء الاصطناعي محكوم عليه برفع التكاليف للأبد. الأدوات قد تدفع في الاتجاه المعاكس في النهاية، عبر أتمتة الأعمال الإدارية للمستشفيات أو اكتشاف التشخيصات مبكراً. لكن البيانات الحالية تظهر أن الشركات تجد طرقاً أسرع لاستثمار الذكاء الاصطناعي في زيادة الأرباح من العمليات الموجودة، قبل أن تستكشف إمكانياته في تقليل التكاليف الفعلية.
