病院のAIコーディングで医療費9億4200万ドル増、BCBSA分析
病院が患者の診療記録をコード化する作業にAIを使った結果、ブルークロス・ブルーシールドの加盟保険に2年間で推計9億4200万ドルの追加費用が生じたとする分析を、米ブルークロス・ブルーシールド協会（BCBSA）が2026年9月24日に公表しました。協会によると、請求の裏にある医療そのものは変わっていません。AIによるレベニューサイクル管理ツールを購入する保険者、雇用主、病院にとって、この研究は医療より速く膨らむコーディングに値段をつけたものです。
ブルークロス・ブルーシールド協会が病院のコーディングを調べた理由
協会が目にしたのは、加盟保険に請求される複雑な入院症例の割合が増える一方で、医療の中身は変わらないという状況でした。ブルー系保険の加入者に請求された入院のうち、医学的に複雑な症例の割合は2023年初めの37%から2025年末には40%に上がりました。病院の入院費は診断群分類（DRG）ごとに支払われるため、より複雑と分類された入院は、支払いの高いグループに入ります。
BCBSAはこの変化を、AIを使ったレベニューサイクル管理ツールの「構造的な」普及と結びつけています。協会は発表のなかで、医療機関の63%以上がレベニューサイクル業務にAIを使っていると答えた6月の調査を引用しました。病院や医療機関は、保険者が請求を細かく見るようになるなかで、こうしたツールが請求のコード化をより正確かつ効率的にしてくれると話しています。
協会がホワイトペーパーで測ったこと
BCBSAは病院の入院サービスに関する請求データを、2023年の基準値と比べて分析しました。
患者が本当に重症になっていたのかを確かめるため、協会は複雑なDRG症例の多い病院の上位4分の1を調べました。これらの病院の治療の強度は、ICUの利用、輸血、再手術、在院日数の中央値で測ると、ほかの病院と同じか低い水準でした。ホワイトペーパーは、診断と治療のこのずれを「臨床的不一致」と呼んでいます。
副診断が請求を高い支払いのグループに押し上げる仕組み
増加の大半は副診断によるものです。コーディング強度の上昇のおよそ70%は、2023年の基準値と比べて5万5000件以上増えた症例から来ており、これらの症例では副診断によって請求がより重症で支払いの高いDRGに移っていました。
報告書が「よくあるバンプコード」と呼ぶ出血後貧血に、そのパターンが表れています。貧血の診断が多い上位4分の1の病院は症例の13.7%で貧血を記録し、ほかの病院は9.9%でしたが、診断した患者に輸血した割合は16.9%対19.3%と、むしろ低くなっていました。大腸の主要な手術では、最も複雑なレベルの請求が10.2%から22.7%に増え、複雑でない症例は36.6%から32.8%に減りました。これらの変化を合わせると、追加費用のうち6100万ドル近くになります。
測定された結果は2年間で9億4200万ドル
BCBSAは、基準値からのコーディング強度の上昇によって、加盟保険の費用が2年間で9億4200万ドル増えたと推計しています。そのうち6億5300万ドルが副診断によるもので、過剰な複雑症例1件あたり1万1000ドルにあたります。
協会によると、この推計は提供された医療に変化が見られなかった請求だけを対象にしています。病院が追加の医療を記録している症例は除外しており、BCBSAで製品・データサイエンス担当の上級副社長を務めるルーク・チョーカー氏は、そうした症例こそ病院が請求し、保険者が支払うべきものだと述べました。
「それに見合う医療の変化を示す証拠は見つかっていません。いまの支払いの仕組みがそれを許しているからです」 ルーク・チョーカー氏、BCBSA 製品・データサイエンス担当上級副社長
コードの裏にあるツールについて医師が語ること
臨床医はこうしたツールが動く様子を見ています。研修医のリア・ピアソン氏は2026年10月6日、STATへの寄稿で、患者の検査結果を読み取り、貧血、栄養不良、低ナトリウム血症などの追加の診断を見つけ、チームがそれぞれを経過観察、評価、治療しているかを医師に尋ねる自動ツールについて書きました。彼女は正直に答えており、ツールのおかげで1日に数分を取り戻せたといいます。彼女の主張は、医師が正直に記録していても病院の請求額は膨らみうる、ということです。合併症は請求にとってオンとオフのスイッチとして働くからです。
ピアソン氏はさらに、CMSが毎年DRGの支払いを調整しているにもかかわらず、バンプコードの一覧はDRGが最後に大きく変わった2007年以降、見直されていないと指摘しました。
保険者、雇用主、病院にとっての変化
保険者にとって、この分析はコーディングのずれを1件あたりの費用に置き換えたものです。副診断による過剰な複雑症例1件ごとに1万1000ドルです。BCBSAの幹部は、これを加入者、雇用主、納税者の保険料や自己負担を押し上げる不要な支出だと表現しました。
病院にとって、AIコーディングツールは収入をめぐる争いの只中にあります。病院の幹部は、この技術を導入した理由の一部は支払いを拒否したり遅らせたりする保険者への対応であり、一部は事務作業と支出を減らすためだと話しています。AIコーディング製品を販売または購入する企業にとって、この研究は請求の相手側がその製品をどう測るかを示しています。診断と、その後に行われた医療とを突き合わせるのです。
よくある質問
BCBSAの研究は病院を不正だと非難しているのですか
いいえ。ピアソン氏が指摘するように、この研究は不正を主張していません。問題は、病院が請求する検査値の異常が高い支払いに見合うかどうかです。BCBSAで臨床担当副社長を務めるラジア・ハシュミ氏は、データには正しいコーディングも一部含まれているかもしれないが、自分の見方では技術によるアップコーディングの可能性のほうが高いと述べました。
この分析の限界は何ですか
BCBSAは、患者が重症だったかどうかをより直接に測れる診療記録ではなく、請求データに頼ったことを認めています。ホワイトペーパーが扱うのは病院の入院サービスだけで、チョーカー氏によると、協会は外来医療やほかのDRGについても分析を進める予定です。
MOZGIIの視点
私たちならこう作ります
AIコーディングツールはカルテを読み、医師が記録すべき診断を提案します。この部分は役に立ちます。臨床医の時間を節約し、治療しているのに書き忘れた病態を拾ってくれるからです。問題は、ツールが支払いの高いグループに向けて調整されたときに始まります。私たちが病院向けの記録支援ツールを作るなら、提案するすべての診断を、カルテ上の根拠と、チームが実際に行ったこと、つまり検査値、オーダー、経過観察の記録に結びつけるでしょう。それに見合う医療のない提案は請求に届かないようにします。
使うデータは入院ごとの検査結果、オーダー、記録、そして請求に対する保険者の最終判断です。作業を確かめるのはコーディング担当者と、毎週ランダムに抽出した症例を読む医師のレビュアーで、ツールが関わらなかった症例も含めます。ツールが示したすべての問いかけと、医師が返したすべての答えを記録に残すでしょう。監査人や保険者が最初に求めるのがその記録だからです。
注目する指標はひとつ、追加された副診断のうち、対応する治療や経過観察の手順を伴うものの割合です。複雑な症例が増えるのにその割合が下がるなら、ツールは患者ではなく書類をコード化していることになります。次に、同じ確認を保険者の側から作るでしょう。病院ごとに診断率と治療率を比べ、ずれの最も大きいものを看護師のレビュアーに回す審査の仕組みです。
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