Bima zasema uandishi wa misimbo kwa AI uliziggharimu $1B. Hakuna mtu aliyeugua zaidi.

Dola bilioni moja zilihama na wagonjwa hawakubadilika

Chama cha Blue Cross Blue Shield (BCBSA) kinasema kampuni za bima zililipa karibu dola bilioni 1 zaidi ya kawaida katika kipindi cha 2024–2025 kutokana na uandishi wa nyaraka za hospitali kwa kusaidiwa na AI. Hospitali ziliweka programu za kuchanganua rekodi za wagonjwa na kuibua magonjwa ya ziada ambayo waandishi wa misimbo (coders) wa kibinadamu walikuwa wameyakosa. Magonjwa mengi zaidi kwenye dai yanamaanisha fidia ya juu zaidi. Kulingana na BCBSA, kilichokosa kubadilika ni ukubwa wa matibabu. Makamu wake wa Rais Mwandamizi wa sayansi ya data alieleza wazi: AI inakuwa “inabaini hali nyingi zaidi zinazoweza kutozwa bili, si wagonjwa wanaougua zaidi.” Kampuni za bima zimejibu kwa kuweka AI yao wenyewe kukataa madai hayo.

Kuna tahadhari mbili kabla hujajenga mtazamo wako wote kutokana na hili. Kwanza, BCBSA ni chama cha kibiashara cha mashirika yanayoandika hundi za malipo, kwa hiyo maelezo yake kuhusu utozaji bili wa hospitali ni simulizi ya upande wenye maslahi, si ukaguzi huru. Pili, takwimu hiyo ilisambaa sana kupitia chapisho lililoshirikiwa mno kwenye X kutoka akaunti ya Hedgie tarehe 27 Septemba, badala ya mbinu ya utafiti iliyochapishwa ambayo unaweza kuichambua. Chukulia namba hiyo kama madai yenye kusudi lililoambatana nayo. Hata hivyo, utaratibu uliojificha chini yake ni wa kweli na unastahili kueleweka.

Jinsi programu inavyopata utambuzi wa ugonjwa ambao daktari hakutoza bili

Mengi ya yanayotokea hospitalini huandikwa kama maandishi huru: maelezo ya kulazwa, uchunguzi wa wauguzi, muhtasari wa kuruhusiwa, na maoni ya maabara. Utozaji bili, kwa upande mwingine, unaendeshwa kwa misimbo iliyopangwa. Waandishi wa misimbo wa kibinadamu husoma sampuli ya maandishi hayo na kuyatafsiri. Hawawezi kusoma yote, na hawakuwahi kutarajiwa kufanya hivyo.

Bili ya hospitali si ada ya kiwango kimoja. Bei yake huamuliwa kwa sehemu na jinsi mgonjwa alivyoandikwa kuwa mgonjwa sana, kwa hiyo hali ya ziada iliyorekodiwa pamoja na sababu kuu ya kulazwa — tatizo la kimetaboliki, hali sugu, au tatizo la ziada la kitiba — inaweza kuhamisha tukio lilelile la huduma hadi kiwango cha ukali kinacholipa zaidi. Kazi ya kitabibu haibadiliki. Ankara ndiyo inabadilika.

Miundo ya lugha (language models) ni mizuri hasa katika kazi iliyosimama kati ya ukweli huo mbili: soma kila kitu, na weka alama kwa chochote kinachoweza kuwekewa msimbo. Hii ni mojawapo ya matumizi machache ya AI katika biashara yenye malipo ya moja kwa moja, ya haraka na yanayopimika, ndiyo maana ilienea. Upande wa kampuni za bima, zana ya kinyume hufanya kazi ya kusoma madai yanayoingia na kuweka alama kwenye yale ambayo ukali ulioandikwa unaonekana hauna msingi. Teknolojia ileile, mwelekeo kinyume.

Ishara: kesi ya kwanza ya ROI ya AI sokoni kwa wingi ni ya kupingana

Matumizi mengi ya AI ya mashirika bado yanahalalishwa kwa namba laini — muda uliookolewa, ongezeko la tija, maombi ya huduma yaliyoepukwa. AI ya mzunguko wa mapato (revenue-cycle) ni tofauti. Faida inaingia kwenye leja kuu ndani ya robo mwaka, jambo linaloifanya kuwa mojawapo ya hoja chache za kibiashara zilizothibitika kweli sokoni. Hiyo ndiyo sehemu isiyo ya kupendeza. ROI iliyo wazi zaidi kwenye AI ya mashirika hadi sasa inatokana na kuhamisha fedha kati ya pande mbili, si kuunda kitu chochote.

Pande zote mbili zinaweza kuwa sahihi kimantiki na bado mfumo ukazidi kuwa mbaya. Zana ya hospitali inajilipia. Zana ya kampuni ya bima inajilipia. Wauzaji wa programu wanalipwa na wote wawili. Gharama ya jumla, kwa mujibu wa hoja katika chanzo, inaishia kwenye malipo ya bima (premiums). Huu ndio mtindo wa kuangalia popote pande mbili zinaposhiriki mkataba na mchakato wa migogoro: ununuzi, madai ya usafirishaji wa mizigo, ugunduzi wa ushahidi katika kesi mahakamani, na bima za aina zote. Upande mmoja ukijiendesha kiotomatiki, upande mwingine hauna chaguo.

Angalia pia kile hoja ya BCBSA inachodokeza kuhusu ugunduzi. Ushahidi wake si kwamba magonjwa hayo yalibuniwa — ni kwamba ukali ulioandikwa ulipanda huku matibabu hayakupanda. Jaribio hilo la tofauti ni rahisi kuliendesha kwa kiwango kikubwa, na ni kiolezo ambacho mdhibiti au mkaguzi yeyote atakifikia kwanza.

Maswali Unayopaswa Kujiuliza

• Ikiwa ROI ya muuzaji inatokana kabisa na mfuko wa upande wa pili, nini kinatokea kwa ROI hiyo upande huo ukijiendesha kiotomatiki pia — na je, hali hiyo imo kwenye hoja ya kibiashara uliyoidhinisha?
• Je, AI yako ya nyaraka inaweza kuonyesha kwamba hali zilizowekewa alama zinahusiana na mabadiliko ya matibabu, au tu na mabadiliko ya fidia?
• Nani anabeba mzigo wa kisheria utambuzi wa ziada ulioibuliwa na AI ukigundulika baadaye kuwa hauna msingi: muuzaji, mwandishi wa misimbo aliyekubali pendekezo, au daktari ambaye maelezo yake yalitumika?
• Upande wa kukataa madai, kiwango cha kubatilishwa kwenye rufaa kwa kukataliwa kwa njia ya kiotomatiki ni kipi, na je, kuna mtu anayepima yale ambayo wagonjwa hawakuwahi kukata rufaa?
• Je, BCBSA inachapisha mbinu ya utafiti wa takwimu ya $1bn, au inakuomba uchukue namba kutoka upande wenye maslahi bila kuhoji?

Cha Kufuatilia Baadaye

Fuatilia kama jaribio la tofauti — ukali ulioandikwa ukipanda huku ukubwa wa matibabu ukibaki vilevile — litaonekana kwenye kiwango rasmi cha ukaguzi wa mdhibiti au wa walipaji badala ya hoja ya chama cha kibiashara tu. Mara ulinganisho huo unapokuwa kichocheo rasmi cha ukaguzi, kila hospitali inayotumia AI ya nyaraka inahitaji jibu kwa ajili yake, na soko la zana hizi linapangwa upya bei mara moja.