AI-codering ziekenhuizen jaagt zorgkosten op
Amerikaanse zorgverzekeraars rekenen voor wat AI in de ziekenhuisadministratie kost. De Blue Cross Blue Shield Association publiceerde deze week een analyse van eigen claimdata waaruit blijkt dat ziekenhuizen tussen 2023 en 2025 voor 942 miljoen dollar extra declareerden bij de aangesloten verzekeraars, zonder dat de geleverde zorg meetbaar veranderde. De oorzaak die BCBSA aanwijst: AI-software die medische dossiers uitleest en er codes aan hangt.
Meer complexe patienten, dezelfde behandeling
Ziekenhuizen declareren via codes die de ernst van een opname beschrijven. Hoe complexer de patient op papier, hoe hoger het bedrag. BCBSA zag het aandeel opnames met een complexe codering fors stijgen terwijl de behandelingen zelf gelijk bleven. Ongeveer 70 procent van de extra kosten, ruim 650 miljoen dollar, komt volgens de analyse voort uit nevendiagnoses: een aandoening die naast de eigenlijke reden van opname wordt vastgelegd. Zo’n nevendiagnose leunt vaak op een enkele labwaarde in het dossier, precies het soort signaal dat software er feilloos uitvist en een mens over het hoofd ziet.
De timing valt samen met de invoering: meer dan 60 procent van de ziekenhuissystemen werkt inmiddels met AI-codeertools die consulten vastleggen, labuitslagen lezen en artsennotities doorspitten.
Wapenwedloop aan twee kanten
De verzekeraars presenteren zichzelf als slachtoffer. “Het is geen oorlog, het is een volkomen eenzijdig bloedbad”, zei Luke Chalker, senior vice president bij BCBSA, tegen TechCrunch. Die framing is op zijn minst selectief, want verzekeraars zetten zelf al jaren algoritmes in om claims te beoordelen en af te wijzen. Dat gebeurt ook in Medicare, waar AI meebeslist over toestemming voor behandelingen en het verzet daartegen groeit.
Shiv Rao, oprichter van codeerbedrijf Abridge, erkende tegenover TechCrunch dat het die kant op kan gaan: autonome systemen die tegen elkaar in werken zijn volgens hem “een afschuwelijke dystopische toekomst waarin niemand wil leven”. Hij houdt vol dat AI de wrijving uiteindelijk kan verkleinen.
Wat dit betekent voor Nederland
Het Amerikaanse declaratiestelsel is niet het onze, maar het mechanisme wel. Ook Nederlandse ziekenhuizen werken met zorgproducten waarvan de opbrengst afhangt van wat er in het dossier staat. Zodra software zelf voorstellen doet voor diagnoses en registratiecodes, verschuift de grens tussen zorgvuldig vastleggen en optimaliseren. Niemand hoeft daarvoor te frauderen; het volstaat dat het systeem consequent de duurdere variant aandraagt en dat niemand het tegenspreekt.
Dat raakt aan een breder probleem in de medische AI. Van de meeste hulpmiddelen is nooit op patienten getest of ze doen wat ze beloven, en artsen zelf zijn terughoudend: ze accepteren AI bij beeldbeoordeling, maar veel minder daarbuiten. Administratieve software glipt ondertussen zonder die discussie naar binnen, omdat het geen diagnose stelt en dus geen medisch hulpmiddel heet. Tegelijk krijgen algemene modellen steeds diepere toegang tot dossiers, zoals bij de koppeling van ChatGPT aan Epic.
Voor zorgbestuurders is de les praktisch: wie een codeertool aanschaft, moet vooraf vastleggen hoe vaak de suggesties worden gecontroleerd en wat er gebeurt als de gemiddelde declaratiewaarde stijgt zonder dat de patientenpopulatie verandert. Zonder die meting is achteraf niet uit te leggen waar het verschil vandaan komt.
