Chi phí y tế tăng khi ứng dụng AI
Mặc dù được kỳ vọng sẽ tối ưu hóa ngân sách và giảm tải nhân lực, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế bất ngờ gây ra một kịch bản trái ngược khi đẩy chi phí tăng vọt.
Đây là phát hiện của hiệp hội bảo hiểm Mỹ Blue Cross Blue Shield. Theo số liệu thu thập được, trong hai năm 2024 - 2025 các tác nhân AI mà nhiều bệnh viện triển khai dẫn đến khoản chi phí phát sinh lên đến 942 triệu USD. Gần 70% chi phí phát sinh xuất phát từ chẩn đoán do trí tuệ nhân tạo quét tự động, làm gia tăng hóa đơn thanh toán mà không đi kèm với sự tăng trưởng tương ứng trong điều trị thực tế cho người bệnh.
Mức độ ứng dụng AI
Blue Cross Blue Shield thống kê được hơn 60% hệ thống bệnh viện tại Mỹ dùng công cụ trí tuệ nhân tạo ở nhiều lĩnh vực.
Trong quản trị hành chính, AI phụ trách quét hồ sơ bệnh án tự động, âm thầm lắng nghe đối thoại giữa bác sĩ với bệnh nhân rồi chuyển thành biên bản bệnh án chuẩn y khoa, trích xuất dữ liệu điền sẵn đơn xin phê duyệt bảo hiểm.
AI cũng đóng vai trò “mắt thần” hỗ trợ bác sĩ. Cục quản lý Thực phẩm - Dược phẩm Mỹ (FDA) đã phê duyệt hơn 1.300 thiết bị y tế tích hợp trí tuệ nhân tạo, chủ yếu thuộc lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh (X - quang, MRI, CT scan, nội soi) để phát hiện sớm khối u nguy hiểm, cục máu đông hoặc đột quị. Công cụ OpenEvidence (nền tảng chuyên sâu được nạp toàn bộ thư viện y học thế giới) hiện đã được hơn 40% bác sĩ tại Mỹ sử dụng hàng ngày tại hơn 10.000 bệnh viện để tra cứu phác đồ điều trị và tương tác thuốc theo thời gian thực.
Ngoài ra hơn 71% bệnh viện Mỹ đã tích hợp AI dự đoán trực tiếp vào hệ thống hồ sơ bệnh án điện tử. Trí tuệ nhân tạo còn liên tục quét các chỉ số của bệnh nhân tại phòng hồi sức cấp cứu nhằm phát hiện sớm nguy cơ biến chứng nguy hiểm như sốc nhiễm trùng hay suy hô hấp. Điển hình tại Cleveland Clinic, hệ thống AI phân tích điện não đồ (EEG) giúp phát hiện cơn co giật hệ thần kinh chỉ trong vài giây.
Thuật toán cũng dự đoán bệnh nhân có khả năng cao sẽ bỏ lịch hẹn khám để chủ động liên hệ nhắc nhở hoặc sắp xếp điều phối lại lịch trực của nhân viên y tế.
Thay vì hệ thống tổng đài nhấn phím truyền thống, rất nhiều bệnh viện triển khai chatbot tự động hóa quy trình đặt lịch, xác minh thông tin bảo hiểm, trả lời câu hỏi thông thường.
Phát sinh thêm chi phí
AI được kì vọng giúp tối ưu hóa ngân sách và giảm tải quy trình, nhưng Blue Cross Blue Shield chỉ ra thực tế triển khai lại hoàn toàn khác biệt.
Tỉ lệ ca điều trị nội trú thuộc nhóm bệnh lí phức tạp tăng từ 37% (đầu năm 2023) lên 40% (cuối năm 2025). Hơn 55.000 ca bị AI tự động đưa từ nhóm bệnh thông thường lên nhóm có mức độ phức tạp cao hơn để đòi mức chi trả lớn hơn từ bảo hiểm.
Khoảng 12.000 USD là số tiền chênh lệch trung bình mà các hãng bảo hiểm phải trả thêm cho bệnh viện trên mỗi ca bệnh bị AI gán nhãn. 653 triệu USD trong tổng số 942 triệu USD thuộc về số chẩn đoán phụ.
Bên cạnh chi phí thống kê được, trang Technode Global còn chỉ ra hàng loạt chi phí ẩn khiến quá trình triển khai trở nên tốn kém hơn dự kiến.
Đầu tiên là chuẩn bị dữ liệu. Bệnh viện lưu trữ dữ liệu theo nhiều cách khác nhau — từ hồ sơ giấy đến hồ sơ điện tử. Nếu muốn AI truy cập và duy trì dữ liệu chi tiết thì bệnh viện phải chuẩn bị nội dung tương thích cho quá trình huấn luyện hoặc vận hành. Trí tuệ nhân tạo tuy thông minh nhưng cần dữ liệu đầu vào được định dạng và diễn đạt chính xác mới có thể xử lí, phân loại, lưu trữ đúng cách. Chuẩn hóa dữ liệu vô cùng tốn nhiều thời gian lẫn tài chính.
Khi ứng dụng AI, bệnh viện đứng trước 2 lựa chọn: mua mô hình đã được phát triển riêng cho y tế hoặc tự xây dựng - huấn luyện mô hình. Nếu bệnh viện tự phát triển, cần tính đến chi phí huấn luyện để hệ thống có thể vận hành. Ngay cả khi mua thành phẩm thì cũng phải điều chỉnh và huấn luyện bổ sung.
Tích hợp AI không đơn giản là sắm sản phẩm/dịch vụ mới, mà cần đảm bảo công nghệ mới hoạt động trơn tru với trang thiết bị hiện có. Bệnh viện cũng cần đào tạo lại y tá, bác sĩ, kĩ thuật để giúp họ biết sử dụng trí tuệ nhân tạo, đồng thời cập nhật quy trình.
Dữ liệu y tế (kết quả xét nghiệm, tiền sử bệnh) thuộc nhóm nhạy cảm, đòi hỏi bệnh viện tuân thủ chặt chẽ quy định về bảo mật - chia sẻ dữ liệu. Đây là khoản chi phí ẩn không hề nhỏ.
AI không hoàn hảo, sự cố luôn có thể xảy ra. Khi gặp sự cố, bệnh viện đôi khi phải sử dụng cách thủ công để duy trì hoạt động dẫn đến rủi ro bảo mật gây hậu quả nghiêm trọng và chi phí khắc phục tốn kém.
Cuối cùng, vài mô hình AI tính phí thuê bao hàng tháng hoặc hàng năm, thậm chí thu phí mỗi lần sử dụng. Do đó bệnh viện cần tính toán kĩ trước khi mua để tránh chi phí phát sinh ngoài dự kiến.
Báo cáo của Blue Cross Blue Shield cung cấp góc nhìn đa chiều về tác động thực tế của công nghệ trong y học, cho thấy rõ thách thức trong cân bằng giữa hiệu quả chuyên môn với gánh nặng tài chính. AI có thể góp phần giảm tải khối lượng công việc, nâng cao độ chính xác trong điều trị, nhưng nếu không được quản lí hợp lí thì bệnh viện phải gánh mức phí phình to mà bệnh nhân lại chẳng hưởng thêm gì.