Bảo hiểm tố AI làm đội chi phí y tế thêm 942 triệu USD vì lạm phát chẩn đoán

Lời hứa hẹn về việc trí tuệ nhân tạo sẽ giúp tối ưu hóa bộ máy y tế và cắt giảm chi phí vận hành đang vấp phải một thực tế phũ phàng tại Mỹ, khi các công ty bảo hiểm công bố bằng chứng cho thấy AI đang khiến hóa đơn y tế tăng vọt. Theo một báo cáo phân tích chấn động vừa được Hiệp hội Blue Cross Blue Shield (BCBSA) công bố, việc các bệnh viện ứng dụng các công cụ AI để tự động hóa khâu lập hồ sơ và nộp yêu cầu bồi thường bảo hiểm đã trực tiếp làm phát sinh thêm 942 triệu USD chi phí y tế chỉ trong vòng hai năm. Vấn đề cốt lõi không nằm ở việc chất lượng điều trị được nâng cao, mà là các thuật toán AI đã “thổi phồng” độ phức tạp của bệnh án nhằm tối đa hóa số tiền bảo hiểm chi trả. Diễn biến này châm ngòi cho một cuộc chiến ngầm gay gắt giữa hệ thống bệnh viện và các hãng bảo hiểm, biến chiến trường thanh toán y tế thành cuộc đối đầu căng thẳng giữa các bot thuật toán của hai bên.

Khoản chi trội 942 triệu USD và lỗ hổng “thổi phồng” mã bệnh lý bằng thuật toán

Báo cáo của Hiệp hội Blue Cross Blue Shield (BCBSA) đã chỉ ra một nghịch lý đáng báo động trong cách các bệnh viện áp dụng công nghệ máy học. Dữ liệu đối soát trong vòng hai năm qua ghi nhận sự gia tăng đột biến của các hồ sơ bệnh án được ghi nhận là mắc “các bệnh lý phức tạp” (complex conditions). Tuy nhiên, BCBSA nhấn mạnh rằng đang tồn tại một “sự đứt gãy rõ ràng giữa việc gán mã bệnh (coding) và phương pháp điều trị thực tế (treatment)”, đồng thời khẳng định “hoàn toàn không có bằng chứng nào cho thấy có sự thay đổi tương ứng trong dịch vụ chăm sóc y tế được cung cấp cho bệnh nhân”.

Nói cách khác, phần mềm AI được các bệnh viện triển khai đã tự động rà soát toàn bộ lịch sử bệnh án, phát hiện từng triệu chứng nhỏ nhất để gán vào các mã thanh toán phức tạp có mức chi trả cao nhất theo biểu phí bảo hiểm y tế. Các dữ liệu then chốt được ghi nhận:

Khoản chi phí phát sinh: Đạt mức 942 triệu USD chỉ trong chu kỳ 2 năm khảo sát.
Hiện tượng Upcoding kỹ thuật số: Thuật toán AI khai thác tối đa các kẽ hở trong hệ thống mã hóa y tế để nâng hạng mức độ nghiêm trọng của bệnh nhân.
Mức độ tương quan chăm sóc: Bệnh nhân vẫn nhận phác đồ điều trị tiêu chuẩn cũ, thời gian lưu viện và lượng thuốc sử dụng không tăng, nhưng viện phí được bảo hiểm thanh toán lại tăng vọt.

Cuộc chiến “bot đối đầu bot” và tương lai bất định của công nghệ y tế

Theo ghi nhận từ tờ The New York Times, mối bất hòa giữa bệnh viện và các công ty bảo hiểm xoay quanh việc phê duyệt phác đồ điều trị và chi trả viện phí vốn đã tồn tại dai dẳng từ lâu, nhưng sự xuất hiện của AI ở cả hai đầu chiến tuyến đang khiến tình hình trở nên trầm trọng hơn bao giờ hết. Nếu như các bệnh viện dùng AI để “soi” từng mã thanh toán nhằm tối đa hóa doanh thu bồi hoàn, thì các công ty bảo hiểm cũng đáp trả bằng cách sử dụng các hệ thống AI phòng thủ để tự động từ chối các yêu cầu bồi thường bị nghi ngờ có dấu hiệu bất thường.

Mô tả về thực trạng hỗn loạn này, Luke Chalker – Phó Chủ tịch Cấp cao của BCBSA – đã gay gắt tuyên bố: “Đây không còn là một cuộc chiến tranh thông thường. Đó là một cuộc thảm sát hoàn toàn một chiều”, trong đó các nhà bảo hiểm đang ở thế bất lợi khi phải đối mặt với hàng triệu hồ sơ được AI bệnh viện tối ưu hóa từng mili-giây.

Ở góc nhìn của giới công nghệ, Tiến sĩ Shiv Rao – nhà sáng lập của startup AI y tế nổi tiếng Abridge – thẳng thắn thừa nhận rằng làn sóng ứng dụng AI thiếu kiểm soát này có thể đẩy hệ thống y tế rơi vào “một tương lai đen tối khủng khiếp mà không ai muốn sống trong đó”, nơi diễn ra cảnh tượng “các bot chiến đấu với bot, các đại lý AI đối đầu với đại lý AI”. Dù vậy, ông Rao vẫn bảo lưu quan điểm rằng nếu được chuẩn hóa minh bạch và kiểm soát chặt chẽ, AI vẫn sở hữu tiềm năng làm giảm căng thẳng hành chính và hạ giá thành y tế về lâu dài.

Lời kết

Bài học đắt giá trị giá gần 1 tỷ USD từ thị trường y tế Mỹ là lời cảnh tỉnh nghiêm khắc cho tiến trình số hóa y tế và bảo hiểm tại Việt Nam: công nghệ AI chỉ thực sự mang lại giá trị khi gắn liền với sự minh bạch và trách nhiệm giải trình. Các cơ quan quản lý y tế và các doanh nghiệp bảo hiểm Việt Nam cần sớm thiết lập khung giám sát thuật toán, ngăn chặn hành vi lạm dụng “AI upcoding” để trục lợi quỹ bảo hiểm, đảm bảo AI phục vụ việc cải thiện sức khỏe người bệnh chứ không trở thành công cụ tối ưu hóa hóa đơn trục lợi.