นายหน้าแจ้งว่า AI กำลังผลักดันให้ต้นทุนการรักษาพยาบาลพุ่งขึ้น

การวิเคราะห์ของ Blue Cross Blue Shield Association (BCBSA) ระบุว่าโรงพยาบาลที่ใช้เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ในการจัดทำข้อมูลการเคลมประกัน ทำให้มีค่าใช้จ่ายด้านการรักษาพยาบาลเพิ่มขึ้นเป็นจำนวนรวม $942 million ในช่วงระยะเวลา 2 ปี ซึ่งประเด็นนี้เป็นสัญญาณเตือนว่าการนำ AI มาใช้ในระบบบริการสุขภาพอาจส่งผลต่อค่าใช้จ่ายโดยรวม แม้ว่าจะยังไม่มีหลักฐานชัดเจนว่าการรักษาที่ผู้ป่วยได้รับเปลี่ยนแปลงไปตามการบันทึกที่เพิ่มขึ้น

ผลการวิเคราะห์ชี้อะไรบ้าง

BCBSA พบว่าเอกสารเคสผู้ป่วยมีการระบุภาวะซับซ้อนมากขึ้นอย่างชัดเจนเมื่อใช้ AI ช่วยในการบันทึกและทำรหัสการรักษา อย่างไรก็ตาม ทางสมาคมระบุว่ามีความไม่สอดคล้องระหว่างการเข้ารหัสทางการแพทย์กับการรักษาที่เกิดขึ้นจริง ซึ่งหมายความว่าแม้ข้อมูลทางการแพทย์จะถูกยกระดับเป็นเคสที่ซับซ้อนกว่าเดิม แต่การให้บริการหรือการรักษาผู้ป่วยอาจไม่ได้เปลี่ยนตามไปด้วย

มุมมองจากฝ่ายต่างๆ

สื่อบางแห่งมองว่านี่เป็นสัญญาณล่าสุดว่าการใช้ AI กำลังผลักดันให้ต้นทุนการรักษาพยาบาลสูงขึ้น ฝั่งโรงพยาบาลและบริษัทที่พัฒนา AI ก็ไม่ได้เงียบเช่นกัน ตัวอย่างเช่น Dr. Shiv Rao ผู้ก่อตั้งสตาร์ทอัพ AI ชื่อ Abridge ยอมรับว่าการใช้งาน AI อาจนำไปสู่อนาคตที่ยุ่งเหยิงเมื่อระบบอัตโนมัติต่อสู้กันเอง แต่เขาก็ชี้ด้วยว่า AI อาจช่วยลดความตึงเครียดและลดต้นทุนได้เช่นกัน ด้าน Luke Chalker รองประธานอาวุโสของ BCBSA มองสถานการณ์ในเชิงวิพากษ์ว่าเป็นเรื่องใหญ่จนเหมือนการถูก "รุม" จากระบบที่เอาเปรียบฝั่งผู้จ่ายเงิน

ปัจจัยที่ควรพิจารณา

ประเด็นสำคัญคือวิธีการนำ AI มาใช้ รวมถึงการออกแบบโมเดล การเทรนข้อมูล และการตรวจสอบผลลัพธ์ หากโมเดลมีแนวโน้มจะเติมแต้มความรุนแรงของโรคหรือภาวะซับซ้อนโดยไม่สอดคล้องกับสภาพผู้ป่วยจริง อาจเกิดแรงจูงใจทางการเงินที่บิดเบือนระบบได้ นอกจากนี้ การขาดมาตรฐานการตรวจสอบและการตรวจสอบย้อนกลับทำให้ยากต่อการพิสูจน์ว่า AI ทำงานถูกต้องหรือไม่

ข้อคิดต่อระบบสุขภาพและผู้เกี่ยวข้อง

การค้นพบครั้งนี้สะท้อนให้เห็นว่าการนำ AI มาใช้ในงานที่เกี่ยวข้องกับการเรียกเก็บเงินและการเข้ารหัสทางการแพทย์จำเป็นต้องมีกรอบกำกับดูแลที่เข้มแข็ง ไม่ว่าจะเป็นมาตรฐานการบันทึกข้อมูล ระบบ audit trail และการประเมินผลลัพธ์เชิงคลินิกควบคู่ไปกับการประเมินผลกระทบทางการเงิน

สิ่งที่ต้องติดตามต่อ - หาก AI ถูกนำมาใช้แพร่หลายมากขึ้นในขั้นตอนการเคลมประกัน ข้อถกเถียงระหว่างโรงพยาบาลกับบริษัทประกันอาจทวีความรุนแรง การพัฒนากฎหมาย กฎระเบียบ และแนวทางปฏิบัติที่ชัดเจนจะเป็นปัจจัยสำคัญในการจำกัดผลกระทบเชิงลบ

ข้อแนะนำน้อยๆ สำหรับคนทำงานสายไอที - ข่าวนี้เชื่อมโยงกับงานของนักพัฒนาและวิศวกรข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับระบบสุขภาพอย่างเป็นธรรมชาติ เช่น การออกแบบระบบ audit trail การทำ explainable AI และการวางมาตรฐานการควบคุมคุณภาพข้อมูล เพราะงานเหล่านี้ช่วยลดความเสี่ยงที่ AI จะสร้างผลลัพธ์ที่บิดเบือนการประเมินค่าใช้จ่าย

ที่มา: TechCrunch - เรียบเรียงและสรุปเป็นภาษาไทยโดยทีมงาน IT Genius