AI मेडिकल कोडिंग से अस्पताल बिल 942 मिलियन डॉलर बढ़े: BCBSA
24 सितंबर 2026 को जारी BCBSA की एक रिपोर्ट अस्पतालों में AI मेडिकल कोडिंग के इस्तेमाल को दो साल में Blue Cross Blue Shield प्लान्स पर पड़े लगभग 942 मिलियन डॉलर के अतिरिक्त खर्च से जोड़ती है। एसोसिएशन का कहना है कि इन बिलों के पीछे का इलाज नहीं बदला। AI रेवेन्यू साइकिल टूल खरीदने वाले हेल्थ प्लान्स, एम्प्लॉयर्स और अस्पतालों के लिए यह स्टडी उस कोडिंग की कीमत बताती है जो इलाज से तेज़ी से बढ़ रही है।
Blue Cross Blue Shield Association ने अस्पतालों की कोडिंग क्यों जाँची
एसोसिएशन ने देखा कि उसके प्लान्स को बिल किए गए जटिल इनपेशेंट मामलों का हिस्सा बढ़ रहा है, जबकि इलाज वैसा ही है। Blue प्लान के सदस्यों के भर्ती मामलों में मेडिकली जटिल केस 2023 की शुरुआत में 37% थे, जो 2025 के अंत तक 40% हो गए। अस्पतालों को भर्ती मरीज़ों का भुगतान डायग्नोसिस रिलेटेड ग्रुप, यानी DRG के ज़रिए मिलता है, इसलिए जिस केस को ज़्यादा जटिल माना जाता है, वह ज़्यादा भुगतान वाले ग्रुप में चला जाता है।
BCBSA इस बदलाव को AI रेवेन्यू साइकिल मैनेजमेंट टूल्स के "सिस्टमिक" इस्तेमाल से जोड़ता है। अपनी रिलीज़ में एसोसिएशन ने जून के एक सर्वे का हवाला दिया, जिसमें 63% से ज़्यादा हेल्थकेयर संगठनों ने बताया कि वे अपने रेवेन्यू साइकिल वर्कफ़्लो में AI इस्तेमाल करते हैं। अस्पताल और हेल्थ सिस्टम कहते हैं कि जब भुगतान करने वाले बिलों की बारीकी से जाँच कर रहे हैं, तब ये टूल क्लेम को ज़्यादा सटीक और कुशल तरीके से कोड करने में मदद करते हैं।
एसोसिएशन ने अपने व्हाइट पेपर में क्या मापा
BCBSA ने अस्पताल की इनपेशेंट सेवाओं के क्लेम के आधार पर अपना केस बनाया और उनकी तुलना 2023 के बेसलाइन से की।
मरीज़ सच में ज़्यादा बीमार थे या नहीं, यह परखने के लिए एसोसिएशन ने जटिल DRG मामलों वाले अस्पतालों के ऊपरी चौथाई हिस्से की जाँच की। ICU के इस्तेमाल, खून चढ़ाने, दोबारा ऑपरेशन और भर्ती की औसत अवधि से मापने पर इन अस्पतालों में इलाज की गहनता बाकी अस्पतालों जितनी या उनसे कम थी। व्हाइट पेपर डायग्नोसिस और इलाज के बीच के इस अंतर को "क्लिनिकल डिसकॉर्डेंस" कहता है।
सेकेंडरी डायग्नोसिस क्लेम को ज़्यादा भुगतान वाले ग्रुप में कैसे ले जाते हैं
ज़्यादातर बढ़ोतरी सेकेंडरी डायग्नोसिस से आती है। कोडिंग इंटेंसिटी में बढ़ोतरी का करीब 70% हिस्सा 2023 के बेसलाइन की तुलना में 55,000 से ज़्यादा अतिरिक्त मामलों से आता है, जिनमें एक सेकेंडरी डायग्नोसिस ने क्लेम को ज़्यादा गंभीरता और ज़्यादा भुगतान वाले DRG में पहुँचा दिया।
पोस्टहेमरेजिक एनीमिया, जिसे रिपोर्ट "एक आम बंप कोड" कहती है, यही पैटर्न दिखाता है। एनीमिया डायग्नोसिस में ऊपरी चौथाई अस्पतालों ने इसे 13.7% मामलों में दर्ज किया, जबकि बाकी ने 9.9% में, फिर भी जिन मरीज़ों में उन्होंने यह पाया, उनमें से कम को खून चढ़ाया: 16.9% बनाम 19.3%। आँतों की बड़ी सर्जरी में सबसे ऊँचे जटिलता स्तर वाले क्लेम 10.2% से बढ़कर 22.7% हो गए, जबकि गैर जटिल मामले 36.6% से घटकर 32.8% रह गए। इन दोनों बदलावों से अतिरिक्त खर्च का लगभग 61 मिलियन डॉलर हिस्सा बनता है।
मापा गया नतीजा: दो साल में 942 मिलियन डॉलर
BCBSA का अनुमान है कि बेसलाइन के बाद कोडिंग इंटेंसिटी में बढ़ोतरी से दो साल में उसके सदस्य प्लान्स पर 942 मिलियन डॉलर का अतिरिक्त खर्च पड़ा। इसमें से 653 मिलियन डॉलर सेकेंडरी डायग्नोसिस से आए, यानी हर अतिरिक्त जटिल केस पर 11,000 डॉलर।
एसोसिएशन का कहना है कि इस अनुमान में सिर्फ़ वे क्लेम हैं जिनमें उसे इलाज में कोई बदलाव नहीं मिला। जिन मामलों में अस्पताल ने अतिरिक्त इलाज दर्ज किया, वे इससे बाहर हैं। BCBSA के प्रोडक्ट और डेटा साइंस के सीनियर वाइस प्रेसिडेंट ल्यूक चॉकर ने कहा कि अस्पतालों को इन्हीं मामलों का बिल बनाना चाहिए और प्लान्स को इन्हीं का भुगतान करना चाहिए।
"हमें इलाज में किसी मेल खाते बदलाव का कोई सबूत नहीं मिला, और इसकी वजह यह है कि भुगतान की मौजूदा व्यवस्था इसकी इजाज़त देती है।" ल्यूक चॉकर, BCBSA में प्रोडक्ट और डेटा साइंस के सीनियर वाइस प्रेसिडेंट
कोड के पीछे के टूल्स पर एक डॉक्टर क्या कहती हैं
क्लिनिशियन इन टूल्स को काम करते देखते हैं। 6 अक्टूबर 2026 को STAT में छपे एक लेख में रेज़िडेंट डॉक्टर लिया पियर्सन ने एक ऑटोमेटेड टूल के बारे में लिखा, जो मरीज़ के लैब नतीजे पढ़ता है, एनीमिया, कुपोषण या कम सोडियम जैसे अतिरिक्त डायग्नोसिस पकड़ता है और डॉक्टर से पूछता है कि टीम हर एक की निगरानी, जाँच या इलाज कर रही है या नहीं। उन्होंने लिखा कि उन्होंने ईमानदारी से जवाब दिए और इस टूल ने उनके रोज़ कुछ मिनट बचाए। उनकी बात यह है कि डॉक्टर ईमानदारी से दस्तावेज़ बनाकर भी अस्पताल के बिल बढ़ा सकते हैं, क्योंकि बिलिंग में कोई साथ की बीमारी ऑन और ऑफ़ स्विच की तरह काम करती है।
पियर्सन ने यह भी बताया कि बंप कोड की सूची 2007 के बाद से बड़े स्तर पर नहीं बदली, जब DRG में आखिरी बार बड़ा बदलाव हुआ था, हालाँकि CMS हर साल DRG भुगतान में बदलाव करता है।
हेल्थ प्लान्स, एम्प्लॉयर्स और अस्पतालों के लिए क्या बदलता है
भुगतान करने वाले के लिए यह विश्लेषण कोडिंग के इस खिसकाव को प्रति केस लागत में बदल देता है: सेकेंडरी डायग्नोसिस से बने हर अतिरिक्त जटिल केस पर 11,000 डॉलर। BCBSA के प्रमुखों ने इसे गैर ज़रूरी खर्च बताया, जिससे सदस्यों, एम्प्लॉयर्स और टैक्सपेयर्स के लिए प्रीमियम और जेब से होने वाला खर्च बढ़ता है।
अस्पतालों के लिए AI कोडिंग टूल रेवेन्यू की लड़ाई के बीच खड़े हैं। अस्पतालों के प्रमुख कहते हैं कि उन्होंने यह तकनीक कुछ हद तक उन भुगतानकर्ताओं के जवाब में अपनाई जो भुगतान ठुकराते या रोकते हैं, और कुछ हद तक प्रशासनिक काम और खर्च घटाने के लिए। AI कोडिंग प्रोडक्ट बेचने या खरीदने वाली किसी भी कंपनी के लिए यह स्टडी दिखाती है कि क्लेम का दूसरा पक्ष इसे कैसे मापेगा: डायग्नोसिस बनाम उसके बाद हुआ इलाज।
सवाल और जवाब
क्या BCBSA की स्टडी अस्पतालों पर धोखाधड़ी का आरोप लगाती है?
नहीं। जैसा पियर्सन कहती हैं, स्टडी धोखाधड़ी का दावा नहीं करती; सवाल यह है कि अस्पताल जिन लैब गड़बड़ियों का बिल बनाते हैं, क्या वे ज़्यादा भुगतान को सही ठहराती हैं। BCBSA की क्लिनिकल अफ़ेयर्स की वाइस प्रेसिडेंट रज़िया हाशमी ने कहा कि डेटा में कुछ सही कोडिंग भी हो सकती है, लेकिन उनकी राय में तकनीक के सहारे अपकोडिंग की संभावना ज़्यादा है।
इस विश्लेषण की सीमाएँ क्या हैं?
BCBSA ने माना कि उसने क्लिनिकल दस्तावेज़ों के बजाय क्लेम पर भरोसा किया, जबकि दस्तावेज़ यह ज़्यादा सीधे बताते कि मरीज़ ज़्यादा बीमार थे या नहीं। व्हाइट पेपर सिर्फ़ अस्पताल की इनपेशेंट सेवाओं को कवर करता है, और चॉकर ने कहा कि एसोसिएशन आउटपेशेंट इलाज और दूसरे DRG का आगे विश्लेषण करने की योजना बना रहा है।
MOZGII की राय
हम इसे कैसे बनाते
AI कोडिंग टूल मरीज़ का चार्ट पढ़ता है और वे डायग्नोसिस सुझाता है जिन्हें डॉक्टर को दर्ज करना चाहिए। यह हिस्सा काम का है: इससे क्लिनिशियन का समय बचता है और वे बीमारियाँ पकड़ में आती हैं जिनका इलाज तो होता है पर लिखना भूल जाते हैं। मुश्किल तब शुरू होती है जब टूल को ज़्यादा भुगतान वाले ग्रुप की ओर झुका दिया जाता है। अगर हम किसी अस्पताल के लिए डॉक्यूमेंटेशन असिस्टेंट बनाते, तो हर सुझाए गए डायग्नोसिस को चार्ट के सबूत और टीम के असल कदम से जोड़ते: कोई लैब वैल्यू, कोई ऑर्डर, निगरानी का कोई नोट। जिस सुझाव के साथ मेल खाता इलाज न हो, वह क्लेम तक नहीं पहुँचता।
डेटा होता हर भर्ती के लैब नतीजे, ऑर्डर और नोट्स, साथ में क्लेम पर हेल्थ प्लान का अंतिम फ़ैसला। काम की जाँच कोडिंग स्टाफ़ और एक फ़िज़िशियन रिव्यूअर करते, जो हर हफ़्ते रैंडम सैंपल पढ़ता, उन मामलों समेत जिन्हें टूल ने छुआ ही नहीं। हम टूल के दिखाए हर प्रॉम्प्ट और डॉक्टर के दिए हर जवाब का लॉग रखते, क्योंकि ऑडिटर या हेल्थ प्लान सबसे पहले यही लॉग माँगेगा।
हम जिस एक मीट्रिक पर नज़र रखते, वह है जोड़े गए सेकेंडरी डायग्नोसिस का वह हिस्सा जिसके साथ मेल खाता इलाज या निगरानी का कदम हो। अगर यह हिस्सा घटे और जटिल केस बढ़ें, तो टूल मरीज़ों की नहीं, कागज़ों की कोडिंग कर रहा है। इसके बाद हम यही जाँच भुगतानकर्ता की ओर से बनाते: एक रिव्यू कतार जो अस्पतालों में डायग्नोसिस दर की तुलना इलाज दर से करे और सबसे बड़े अंतर एक नर्स रिव्यूअर को भेजे।
स्रोत
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