ค่าใช้จ่ายด้านสุขภาพจาก AI: เครื่องมือเรียกเก็บเงินทำให้เพิ่มสูงขึ้น 942 ล้านดอลลาร์
เครื่องมือเรียกเก็บเงินด้วย AI ทำให้ค่าใช้จ่ายด้านสุขภาพของสหรัฐฯ เพิ่มขึ้น 942 ล้านดอลลาร์ภายในสองปี พบว่าระบบเข้ารหัสอัตโนมัติทำให้ยอดเรียกร้องค่าชดเชยสูงขึ้น และก่อให้เกิดข้อพิพาทระหว่างบริษัทประกันและโรงพยาบาล
สรุปสั้น: รายงานจาก BCBSA ชี้ว่าเครื่องมือเรียกเก็บเงินด้วย AI ทำให้ค่าใช้จ่ายด้านสุขภาพสหรัฐฯ เพิ่มขึ้นถึง 942 ล้านดอลลาร์ภายในสองปี เนื่องจากระบบเข้ารหัสอัตโนมัติทำให้ยอดเรียกร้องค่าชดเชยสูงขึ้นโดยไม่มีหลักฐานการรักษาที่สอดคล้องกัน ส่งผลให้เกิดความขัดแย้งรุนแรงระหว่างโรงพยาบาลและบริษัทประกันเกี่ยวกับต้นทุนที่พุ่งสูง
ข้อเท็จจริงสำคัญ
- รายงานจากสมาคมบลูครอส บลูชิลด์ (BCBSA) ชี้ว่าเครื่องมือเรียกเก็บเงินด้วย AI ทำให้ค่าใช้จ่ายด้านสุขภาพสหรัฐฯ เพิ่มขึ้นประมาณ 942 ล้านดอลลาร์ในช่วงสองปี
- การวิเคราะห์ที่เผยแพร่ในเดือนกันยายน 2026 พบว่าระบบเข้ารหัสอัตโนมัติและambient scribes ช่วยระบุภาวะแทรกซ้อนที่เคยถูกมองข้าม ส่งผลให้ยอดเรียกร้องค่าชดเชยสูงขึ้น
- สัดส่วนเคสนอนโรงพยาบาลที่จัดว่ามีความซับซ้อนทางการแพทย์เพิ่มขึ้นจาก 37% เป็น 40% ระหว่างต้นปี 2023 ถึงสิ้นปี 2025
- ต้นทุนเพิ่มเติมสำหรับบริษัทบลูครอสในช่วงปี 2024-2025 อยู่ที่ประมาณ 653 ล้านดอลลาร์ จากแนวโน้มการเข้ารหัสที่ซับซ้อนขึ้นด้วย AI
- กรณีผ่าตัดลำไส้ที่มีการใช้รหัสเรียกเก็บเงินสำหรับภาวะแทรกซ้อนเพิ่มขึ้นร้อยละ 55 ระหว่างต้นปี 2023 ถึงปลายปี 2025
- โรงพยาบาลได้รับเงินเพิ่มเฉลี่ยเกือบ 12,000 ดอลลาร์ต่อกรณี จากการใช้แนวทางการเข้ารหัสที่เสริมด้วย AI อย่างเข้มข้น
- ลูค ชอล์กเกอร์ รองประธานอาวุโสของ BCBSA อธิบายสถานการณ์ว่าบริษัทประกันกำลังเสียเปรียบใน ‘การนองเลือดด้านเดียว’ เนื่องจากช่องว่างระหว่างการเข้ารหัสกับรักษาจริง
ช่องว่างมูลค่าพันล้านดอลลาร์
รายงานฉบับใหม่จากสมาคมบลูครอส บลูชิลด์ (BCBSA) ชี้ให้เห็นว่า การใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ของโรงพยาบาลเพื่อการเรียกเก็บค่ารักษาพยาบาล ได้เพิ่มต้นทุนด้านสุขภาพประมาณ 942 ล้านดอลลาร์ ในช่วงระยะเวลาสองปี [1][2] การใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วนี้ไม่ได้เกิดขึ้นเพราะผู้ป่วยได้รับการดูแลที่ซับซ้อนมากขึ้น แต่เป็นเพราะเครื่องมือ AI ช่วยให้ผู้ให้บริการสามารถบันทึกอาการป่วยที่เคยถูกมองข้ามในอดีต ส่งผลให้อัตราการชดเชยค่ารักษาจากบริษัทประกันภัยสูงขึ้น [3][4]
การวิเคราะห์ซึ่งเผยแพร่ในเดือนกันยายน 2026 เน้นย้ำถึงแรงเสียดทานทางเศรษฐกิจที่เพิ่มขึ้นระหว่างผู้ให้บริการด้านสุขภาพและบริษัทประกันภัย เมื่อโรงพยาบาลนำระบบเข้ารหัสอัตโนมัติมาใช้เพื่อเก็บรวบรวมข้อมูลทางคลินิกที่ละเอียดขึ้น บริษัทประกันภัยจึงต้องเผชิญกับการจ่ายเงินชดเชยที่สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญสำหรับกรณีที่มีลักษณะซับซ้อนทางการแพทย์ในเอกสาร แต่ไม่มีการเปลี่ยนแปลงที่สอดคล้องกันในการรักษาจริงที่ได้รับ [1][4]
วิธีการที่ AI ทำให้ความซับซ้อนของการเรียกเก็บเงินเพิ่มขึ้น
ปัจจัยหลักที่ทำให้ต้นทุนสูงขึ้นคือการใช้งานผู้ช่วยบันทึกเสียงอัตโนมัติ (ambient scribes) และอัลกอริทึมการเข้ารหัสอัตโนมัติ เครื่องมือเหล่านี้จะฟังบทสนทนาระหว่างแพทย์และผู้ป่วย พร้อมสแกนเวชระเบียนเพื่อระบุภาวะแทรกซ้อนหรืออาการอื่นๆ เช่น ระดับโซเดียมต่ำ หรือโรคโลหิตจาง ซึ่งอาจถูกมองข้ามไปในการบันทึกข้อมูลด้วยมนุษย์ [3][4] โดยการแจ้งเตือนการวินิจฉัยเพิ่มเติมเหล่านี้ AI ช่วยให้โรงพยาบาลสามารถยื่นคำร้องเรียกเก็บเงินด้วยรหัสชดเชยที่สูงขึ้นได้
ข้อมูลแสดงให้เห็นถึงการเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในจำนวนกรณีที่ถูกเรียกเก็บว่า ‘มีความซับซ้อนทางการแพทย์’ ระหว่างต้นปี 2023 และสิ้นปี 2025 สัดส่วนของเคสนอนโรงพยาบาลที่จัดอยู่ในประเภทนี้เพิ่มขึ้นจาก 37% เป็น 40% [4] การเปลี่ยนแปลงนี้นำไปสู่ต้นทุนเพิ่มเติมประมาณ 653 ล้านดอลลาร์สำหรับบริษัทบลูครอส ในช่วงปี 2024 ถึง 2025 เพียงช่วงเดียว [3][5] เมื่อเทียบกับฐานข้อมูลของปี 2023 ต้นทุนรวมที่เพิ่มขึ้นอยู่ที่เกือบ 1 พันดอลลาร์ในช่วงสองปี [1][2]
หมวดหมู่การเรียกเก็บเงินเฉพาะบางประเภทมีการเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ตัวอย่างเช่น ในกรณีที่เกี่ยวข้องกับการผ่าตัดลำไส้ การใช้รหัสเรียกเก็บเงินสำหรับภาวะแทรกซ้อนอื่นๆ เช่น ลำไส้อุดตันบางส่วน เพิ่มขึ้นร้อยละ 55 ระหว่างต้นปี 2023 และปลายปี 2025 [5] โดยเฉลี่ยแล้ว โรงพยาบาลได้รับเงินเพิ่มขึ้นเกือบ $12,000 ต่อกรณี เนื่องจากแนวทางการเข้ารหัสที่เสริมด้วย AI นี้ [5].
”การนองเลือดด้านเดียว”
ลูค ชอล์กเกอร์ รองประธานอาวุโสฝ่ายผลิตภัณฑ์และวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ BCBSA อธิบายสถานการณ์ปัจจุบันว่าเป็น “การนองเลือดด้านเดียว” ซึ่งบริษัทประกันกำลังเสียเปรียบเนื่องจากช่องว่างระหว่างความซับซ้อนของการเข้ารหัสรหัสเรียกเก็บเงินกับการรักษาจริง [1][4] เขาระบุว่า แม้ AI จะสัญญาว่าจะเพิ่มประสิทธิภาพ แต่ในปัจจุบันถูกใช้โดยผู้ให้บริการเพื่อสร้างรายได้สูงสุดโดยไม่ปรับปรุงผลลัพธ์ทางคลินิก [1][2].
โรงพยาบาลโต้แย้งว่าพวกเขาเพียงใช้เทคโนโลยีที่มีอยู่เพื่อสะท้อนความซับซ้อนของการดูแลผู้ป่วยอย่างแม่นยำ อย่างไรก็ตาม บริษัทประกันโต้แย้งว่าการนำเครื่องมือเหล่านี้มาใช้อย่างรวดเร็วเกินกว่าการพัฒนาแนวทางการป้องกันเรียกเก็บเงินที่เหมาะสม ส่งผลให้ต้นทุนของผู้ป่วยและนายจ้างพุ่งสูงขึ้น [5].
ความตึงเครียดนี้ได้ทวีความรุนแรงขึ้นเป็นความขัดแย้งที่กว้างขวางยิ่งขึ้นเกี่ยวกับการใช้งาน AI ในภาคสุขภาพ โรงพยาบาลกำลังชี้มือกล่าวหาบริษัทประกันว่าใช้อัลกอริทึม AI ของตนเองเพื่อปฏิเสธเคลมผู้ป่วย [5] ในขณะเดียวกัน บริษัทประกันก็โทษโรงพยาบาลที่ผลักดันต้นทุนให้สูงขึ้นผ่านแนวทางการเข้ารหัสที่รุนแรง ซึ่งได้รับการสนับสนุนจากเครื่องมือ AI [4] เดอะนิวยอร์กไทม์ระบุว่า การใช้ AI จากทั้งสองฝ่ายในความขัดแย้งเหล่านี้ดูเหมือนจะเพิ่มความขัดแย้งเกี่ยวกับการรักษาและการชำระเงินให้เลวร้ายลง [1][2].
ปฏิกิริยาจากอุตสาหกรรม
ปฏิกิริยาภายในอุตสาหกรรมมีความหลากหลาย ดร. ชิว ราโอ ผู้ก่อตั้งสตาร์ทอัพ AI ชื่อ Abridge ยอมรับถึงความเป็นไปได้ของ “อนาคตแบบดิสโทเปีย” ที่ระบบอัตโนมัติต่อสู้กันเอง แต่เสนอว่าหากจัดการได้อย่างถูกต้อง AI อาจลดต้นทุนและความตึงเครียดในที่สุด [1][2] เขาย้ำถึงความจำเป็นในการจัดแนวแนวทางการเข้ารหัสรหัสให้สอดคล้องกับการให้บริการดูแลผู้ป่วยอย่างแท้จริง
ผู้แสดงความคิดเห็นคนอื่น ๆ ได้วิพากษ์วิจารณ์แนวโน้มนี้ว่าเป็นผลเสียที่คาดไม่ถึงจากการบูมของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในขณะที่เทคโนโลยีสัญญาว่าจะช่วยทำให้การบริหารจัดการเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่ในขณะเดียวกันก็กำลังมีส่วนทำให้เกิดเบี้ยประกันและค่ารักษาพยาบาลของผู้ป่วยที่สูงขึ้น [3][4] การวิเคราะห์ของ BCBSA ได้ตั้งคำถามอย่างจริงจังเกี่ยวกับวิธีการที่แนวปฏิบัติด้านการบันทึกข้อมูลซึ่งขับเคลื่อนโดย AI กำลังเปลี่ยนแปลงเศรษฐกิจด้านสุขภาพ โดยไม่มีการปรับปรุงผลลัพธ์ทางคลินิก [1][4]
ในขณะที่การถกเถียงยังคงดำเนินต่อไป ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียต่างเรียกร้องให้มีความโปร่งใสและการกำกับดูแลมากขึ้นในการนำ AI มาใช้ในการจัดรหัสทางการแพทย์ (medical coding) หากไม่มีแนวทางที่ชัดเจน ความเสี่ยงต่อการเพิ่มขึ้นของต้นทุนและแรงตึงเครียดที่รุนแรงขึ้นระหว่างผู้ให้บริการและผู้ประกันตนก็ยังคงสูง [5] ความท้าทายในปัจจุบันคือการดึงศักยภาพของ AI มาใช้เพื่อความแม่นยำ ในขณะเดียวกันก็ต้องป้องกันไม่ให้นำไปใช้ในทางที่ผิดเพื่อแสวงหาผลกำไรทางการเงิน โดยเสียประโยชน์ของผู้ป่วยและบริษัทประกันภัยทั้งสองฝ่าย
แหล่งข้อมูล
- Insurers claim AI is already increasing healthcare costs | TechCrunch (techcrunch.com) — 2026-09-26
- Insurers claim AI is already increasing healthcare costs | TechCrunch (techcrunch.com) — 2026-09-26
- AI tools are driving up health insurance costs by nearly $1 billion, Blue Cross study finds (techstartups.com) — 2026-09-24
- AI Battle Between Insurers and Hospitals Jacked Up Patient Prices by Nearly $1 Billion | Common Dreams (www.commondreams.org) — 2026-09-24
- How AI could be driving your medical bill higher (www.the-independent.com) — 2026-09-24