اللغة

الصحة

الترميز الطبي بالذكاء الاصطناعي يضيف 942 مليون دولار

يربط تحليل نشره اتحاد بلو كروس بلو شيلد (BCBSA) في 24 سبتمبر 2026 بين الترميز الطبي بالذكاء الاصطناعي في المستشفيات وتكاليف إضافية تُقدَّر بـ942 مليون دولار تحمّلتها خطط بلو كروس بلو شيلد خلال عامين. ويقول الاتحاد إن الرعاية التي تقف وراء هذه الفواتير لم تتغير. وبالنسبة إلى شركات التأمين الصحي وأصحاب العمل والمستشفيات التي تشتري أدوات الذكاء الاصطناعي لإدارة دورة الإيرادات، تضع الدراسة سعرا لترميز يرتفع أسرع من الرعاية.

بقلم Mike Mozgقراءة في 5 دقائق

لماذا درس اتحاد بلو كروس بلو شيلد ترميز المستشفيات

لاحظ الاتحاد أن حصة حالات التنويم المعقدة المفوترة على خططه ترتفع بينما تبقى الرعاية كما هي. فقد ارتفعت الحالات المعقدة طبيا من 37% من الإقامات المفوترة على أعضاء خطط بلو في بداية 2023 إلى 40% بنهاية 2025. وتتقاضى المستشفيات أجر الإقامة عبر مجموعات التشخيص المرتبطة (DRG)، لذلك فإن الإقامة المصنفة أكثر تعقيدا تقع في مجموعة تدفع أكثر.

ويربط BCBSA هذا التحول بالاعتماد "المنهجي" على أدوات الذكاء الاصطناعي لإدارة دورة الإيرادات. وفي بيانه استشهد الاتحاد باستطلاع أُجري في يونيو أفاد فيه أكثر من 63% من مؤسسات الرعاية الصحية بأنها تستخدم الذكاء الاصطناعي في سير عمل دورة الإيرادات. وتقول المستشفيات والمنظومات الصحية إن هذه الأدوات تساعدها على ترميز المطالبات بدقة وكفاءة أكبر في وقت تدقق فيه جهات الدفع في الفواتير أكثر.

ما الذي قاسه الاتحاد في ورقته البيضاء

بنى BCBSA حجته على مطالبات خدمات التنويم في المستشفيات، مقارنة بخط أساس لعام 2023.

ولاختبار ما إذا كان المرضى أكثر مرضا فعلا، فحص الاتحاد الربع الأعلى من المستشفيات في حالات DRG المعقدة. وكانت كثافة العلاج في هذه المستشفيات مماثلة لنظيراتها أو أقل، مقيسة باستخدام العناية المركزة ونقل الدم وإعادة العمليات ومتوسط مدة الإقامة. وتسمي الورقة البيضاء هذه الفجوة بين التشخيصات والعلاج "التنافر السريري".

كيف تدفع التشخيصات الثانوية المطالبة إلى مجموعة أعلى أجرا

معظم الزيادة مصدرها التشخيصات الثانوية. فنحو 70% من ارتفاع كثافة الترميز يعود إلى أكثر من 55,000 حالة إضافية، مقارنة بخط أساس 2023، نقل فيها تشخيص ثانوي المطالبة إلى مجموعة DRG أعلى خطورة وأعلى تعويضا.

ويُظهر فقر الدم التالي للنزف، الذي يسميه التقرير "رمزا رافعا شائعا"، هذا النمط. فالمستشفيات في الربع الأعلى لتشخيص فقر الدم سجلته في 13.7% من الحالات مقابل 9.9% لبقية المستشفيات، لكنها نقلت الدم إلى عدد أقل من المرضى الذين شخّصتهم: 16.9% مقابل 19.3%. وفي عمليات الأمعاء الكبرى ارتفعت المطالبات في أعلى مستوى تعقيد من 10.2% إلى 22.7%، بينما انخفضت الحالات غير المعقدة من 36.6% إلى 32.8%. ويفسّر هذان التحولان معا قرابة 61 مليون دولار من التكاليف الإضافية.

النتيجة المقيسة: 942 مليون دولار في عامين

يقدّر BCBSA أن ارتفاع كثافة الترميز منذ خط الأساس أضاف 942 مليون دولار إلى تكاليف خططه الأعضاء خلال عامين. ومن هذا المبلغ جاء 653 مليون دولار من التشخيصات الثانوية، أي 11,000 دولار لكل حالة معقدة زائدة.

ويقول الاتحاد إن التقدير يشمل فقط المطالبات التي لم يجد فيها أي تغيير في الرعاية المقدمة. أما الحالات التي وثّق فيها المستشفى رعاية إضافية فمستبعدة، وقال لوك تشوكر، النائب الأول لرئيس BCBSA لشؤون المنتجات وعلوم البيانات، إن هذه هي الحالات التي ينبغي للمستشفيات أن تفوترها وللخطط أن تدفع عنها.

"لا نجد أي دليل على تغيّر مقابل في الرعاية، والسبب أن آليات التعويض القائمة تسمح بذلك." لوك تشوكر، النائب الأول لرئيس BCBSA لشؤون المنتجات وعلوم البيانات

ما يقوله طبيب عن الأدوات التي تقف وراء الرموز

يرى الأطباء هذه الأدوات وهي تعمل. ففي مقال رأي نشره موقع STAT في 6 أكتوبر 2026، وصفت الطبيبة المقيمة ليا بيرسون أداة آلية تقرأ نتائج تحاليل المريض، وترصد تشخيصات إضافية مثل فقر الدم وسوء التغذية وانخفاض الصوديوم، ثم تسأل الطبيب هل يراقب الفريق كل حالة منها أو يقيّمها أو يعالجها. وكتبت أنها أجابت بصدق، وأن الأداة وفّرت لها بضع دقائق يوميا. وفكرتها أن الأطباء يستطيعون التوثيق بأمانة ومع ذلك تتضخم فواتير المستشفى، لأن المرض المصاحب يعمل كمفتاح تشغيل وإيقاف للفوترة.

وأشارت بيرسون أيضا إلى أن قائمة الرموز الرافعة لم تُراجع جذريا منذ 2007، آخر مرة تغيرت فيها مجموعات DRG تغييرا كبيرا، رغم أن CMS تعدّل مدفوعات DRG من عام إلى آخر.

ما الذي يغيّره لشركات التأمين وأصحاب العمل والمستشفيات

بالنسبة إلى جهة الدفع، يحوّل التحليل انجراف الترميز إلى تكلفة لكل حالة: 11,000 دولار لكل حالة معقدة زائدة سببها تشخيص ثانوي. ووصف قادة BCBSA ذلك بأنه إنفاق غير ضروري يؤدي إلى أقساط أعلى وتكاليف أعلى من الجيب على المشتركين وأصحاب العمل ودافعي الضرائب.

أما بالنسبة إلى المستشفيات، فأدوات الترميز بالذكاء الاصطناعي جزء من صراع على الإيرادات. ويقول قادة المستشفيات إنهم اعتمدوا هذه التقنية ردا جزئيا على جهات دفع ترفض التعويضات أو تؤخرها، وجزئيا لتقليل العمل الإداري والإنفاق. ولأي شركة تبيع منتج ترميز بالذكاء الاصطناعي أو تشتريه، تُظهر الدراسة كيف سيقيسه الطرف الآخر من المطالبة: التشخيصات مقابل الرعاية التي تلتها.

أسئلة وأجوبة

هل تتهم دراسة BCBSA المستشفيات بالاحتيال؟

لا. وكما تشير بيرسون، لا تدّعي الدراسة وجود احتيال، والسؤال هو هل تبرر نتائج التحاليل غير الطبيعية التي تفوترها المستشفيات أجرا أعلى. وقالت رازيا هاشمي، نائبة رئيس BCBSA للشؤون السريرية، إن في البيانات بعض الترميز الصحيح، لكن تضخيم الترميز بمساعدة التقنية هو الأرجح في رأيها.

ما حدود هذا التحليل؟

أقرّ BCBSA بأنه اعتمد على المطالبات لا على التوثيق السريري، الذي كان سيقيس بصورة أكثر مباشرة هل كان المرضى أكثر مرضا. وتغطي الورقة البيضاء خدمات التنويم في المستشفيات فقط، وقال تشوكر إن الاتحاد يخطط لتحليلات أخرى للرعاية الخارجية ولمجموعات DRG أخرى.

رؤية MOZGII

كيف كنا سنبنيه

أداة الترميز بالذكاء الاصطناعي تقرأ الملف الطبي وتقترح تشخيصات ينبغي للطبيب توثيقها. هذا الجزء مفيد: يوفر وقت الأطباء ويلتقط حالات يعالجونها وينسون تدوينها. تبدأ المشكلة عندما تُضبط الأداة باتجاه المجموعة التي تدفع أكثر. لو كنا نبني مساعد توثيق لمستشفى، لربطنا كل تشخيص مقترح بدليل في الملف وبما فعله الفريق فعلا حياله: قيمة تحليل، أو أمر طبي، أو ملاحظة عن المتابعة. والاقتراح الذي لا تقابله رعاية ما كان ليصل إلى المطالبة.

ستكون البيانات نتائج التحاليل والأوامر والملاحظات لكل إقامة، إضافة إلى القرار النهائي لشركة التأمين بشأن المطالبة. والذين يراجعون العمل هم فريق الترميز وطبيب مراجع يقرأ عينة عشوائية كل أسبوع، بما فيها حالات لم تلمسها الأداة. وكنا سنحتفظ بسجل لكل سؤال عرضته الأداة وكل إجابة قدمها الطبيب، لأن هذا السجل أول ما سيطلبه المدقق أو شركة التأمين.

المقياس الوحيد الذي كنا سنراقبه هو نسبة التشخيصات الثانوية المضافة التي تصحبها خطوة علاج أو متابعة مقابلة. فإذا انخفضت هذه النسبة بينما ترتفع الحالات المعقدة، فالأداة ترمّز الأوراق لا المرضى. وبعد ذلك كنا سنبني الفحص نفسه من جهة الدافع: قائمة مراجعة تقارن معدلات التشخيص بمعدلات العلاج بين المستشفيات وترسل أوسع الفجوات إلى ممرض مراجع.

المصادر

من أين جاءت حقائق هذا الخبر.

  1. 01BCBSA: Hospitals' AI coding increases costs without adding valuefiercehealthcare.com
  2. 02Are AI tools inflating health care costs for no reason? | STATstatnews.com

نستخدم ملفات تعريف الارتباط

نجمع بيانات استخدام مجهولة لتحسين MOZGII. لا تُجمع أي بيانات بدون موافقتك. سياسة الخصوصية · سياسة الكوكيز