La IA de los hospitales infla los reclamos de seguros con casi mil millones de dólares – sin mejorar la atención

Cuando la IA se encuentra con la IA en la guerra del dinero sanitario

Existe una imagen de la IA en la sanidad que nos encanta pintar: sistemas inteligentes que detectan el cáncer antes, herramientas de diagnóstico que salvan vidas, automatización administrativa que libera tiempo para que los médicos cuiden realmente a los pacientes. Esa imagen es verdadera, pero no es toda la verdad.

Según TechCrunch, la Blue Cross Blue Shield Association, uno de los actores más influyentes en el seguro sanitario estadounidense, publicó un análisis que revela algo mucho más complejo. Durante un período de apenas dos años, la gestión impulsada por IA de reclamos de seguros en hospitales generó casi 942 millones de dólares en costos adicionales. No por mejor atención. No por más tratamientos. Sino por codificación de diagnósticos más sofisticada.

¿Qué significa esto en la práctica? Los hospitales han comenzado a documentar el estado de los pacientes como significativamente más complicado que antes, y son los sistemas de IA los que señalan, sugieren y optimizan estas codificaciones para maximizar los reembolsos de las aseguradoras. El análisis de BCBSA no encontró signos correspondientes de que la atención real haya cambiado al ritmo de esta explosión de diagnósticos complejos. Los tratamientos son los mismos. La factura es más alta.

Tecnología contra tecnología: una nueva clase de carrera armamentística

Lo que hace que esta situación sea particularmente interesante —y preocupante— es que ahora vemos los contornos de una dinámica industrial completamente nueva. Los hospitales están ampliando su capacidad de IA para defender sus intereses. Las aseguradoras responden con sistemas de IA propios para cuestionar, examinar y rechazar reclamos. Ya no son abogados y administradores los que negocian entre sí. Son algoritmos.

El médico Shiv Rao, fundador de la empresa de IA Abridge, expresa hacia dónde puede llevar esto. Advierte de un futuro donde sistemas automatizados compiten entre sí en una guerra económica interminable sin que los pacientes se beneficien en absoluto. "Podría ser un futuro terrible en el que nadie quisiera vivir, con robots peleando contra robots", dice Rao, citado por New York Times.

Comparto la preocupación detrás de la advertencia, pero elijo permanecer en la segunda mitad de su oración: la tecnología también tiene el potencial de reducir estas tensiones. Es crucial que mantengamos esa perspectiva.

Una cuestión de sistema, no de tecnología

Aquí está mi tesis: lo que vemos no es un problema de IA. Es un problema de diseño de sistemas que la IA amplifica con una eficiencia enorme.

El sistema sanitario estadounidense está construido en torno a estructuras de incentivos que recompensan el volumen y la complejidad en lugar de los resultados de salud. Los hospitales ganan más con diagnósticos complicados. Las aseguradoras ganan más rechazando reclamos. Ninguna parte del sistema está realmente diseñada para optimizar el bienestar del paciente en primer lugar. La IA no empeora el sistema: lo hace más rápido y más eficiente en ser exactamente lo que siempre ha sido.

Es una distinción importante. Porque si nos equivocamos sobre la causa, también nos equivocamos sobre la solución.

Lo que significa para el resto del mundo

Para nosotros en Suecia y el norte de Europa puede ser tentador descartar esto como un problema típicamente estadounidense: un síntoma de un sistema sanitario privado sin equivalente en nuestra parte del mundo. Pero sería corto de miras.

Las herramientas de IA que ahora se despliegan en el sistema estadounidense son las mismas tecnologías básicas que se propagan rápidamente en todo el mundo. Las preguntas sobre cómo se puede usar la IA en documentación médica, quién posee el derecho de interpretación de un diagnóstico, y cómo evitamos que los sistemas de optimización creen sesgos involuntarios, son preguntas universales.

Y requieren respuestas antes de que la tecnología esté implementada, no después.