Przez lata traktowaliśmy rozliczenia medyczne jak podsumowanie meczu. Pacjent wychodzi, skryba sporządza notatkę, a kilka dni później programista z biura próbuje rozszyfrować złożoność kliniczną na podstawie statycznej strony. Jednak w 2026 r. to opóźnienie będzie dla dochodów wyrokiem śmierci. Płatnicy spędzili ostatnie 24 miesiące na uzbrojeniu sztucznej inteligencji w celu skanowania roszczeń pod kątem najmniejszego śladu niedopasowania w „szarej strefie”, a wyniki są brutalne: wzrosła liczba odmów związanych z kodowaniem w ubiegłym roku ponad 120 proc.
Nie żyjemy już w epoce, w której „wystarczająco dobra” dokumentacja przechodzi test wąchania. Aby przetrwać w krajobrazie zdefiniowanym przez interoperacyjność CMS i Zasada uprzedniej autoryzacji oraz ustawę One Big Beautiful Bill Act (OBBBA) dostawcy przechodzą w stronę agentycznej sztucznej inteligencji. W przeciwieństwie do pasywnych skrybów z 2024 r., są to „do wynajęcia” cyfrowi członkowie zespołu które nie tylko rejestrują to, co się wydarzyło; aktywnie jej bronią.
Od pasywnego skryby do agenta partnera
Modne hasło roku to nie tylko marketingowy bełkot; to fundamentalna zmiana architektoniczna. Podczas gdy starsza sztuczna inteligencja słucha i podsumowuje, Agentic AI wykorzystuje rozumowanie kontekstowe do podejmowania decyzji wykonawczych w czasie rzeczywistym.
„Pasywny skryba AI dokumentuje spotkanie. Rejestruje to, co zostało powiedziane, ale nie podejmuje decyzji i nie chroni roszczenia” – mówi Moghis Uddin, dyrektor generalny firmy AlethianAI. „Agentyczna sztuczna inteligencja jest inna, ponieważ interpretuje to, co ma znaczenie kliniczne, nadaje priorytet rzeczywistym czynnikom powodującym złożoność, a następnie zaleca odpowiednie kody z jasnym, dającym się obronić uzasadnieniem”.
W praktyce oznacza to, że system nie jest jedynie cyfrowym stenografem. Rozumie uzasadnienie diagnozy i dostosowuje ją do standardów agresywnego kodowania na rok 2026. Jeśli nie uchwycisz tego rozumowania w momencie opieki, zasadniczo zostawiasz swój portfel otwarty na automatyczny audyt płatnika, który wyczyści go kilka tygodni później.
Przeniesienie obrony audytu do sali egzaminacyjnej
Tradycyjne przepływy pracy opierają się na mentalności „posprzątaj później”. Zanim jednak roszczenie trafiło do biura, lekarz przyjął już dwudziestu kolejnych pacjentów. Niuans zniknął. Obrona przed audytem w czasie rzeczywistym zmienia sieć bezpieczeństwa, wyłapując luki w dokumentacji, gdy dostawca jest jeszcze w pokoju.
„Ochrona przed audytem w czasie rzeczywistym zmienia grę, wyłapując luki, podczas gdy lekarz nadal ma kontekst” – wyjaśnia Uddin. „Na przykład lekarze często wymieniają najpierw drobny objaw, podczas gdy najbardziej złożony problem jest ukrywany w dalszej części oceny. Nasz system identyfikuje, co faktycznie powoduje złożoność kliniczną i wyświetla monit o podanie dodatkowych szczegółów w czasie rzeczywistym”.
Oceniając spotkanie dokładnie tak, jak zrobiłby to audytor: patrząc na liczbę problemów, przeglądane dane i zarządzanie lekami, Agentic AI gwarantuje, że roszczenie jest nie tylko zakodowane, ale uzasadnione logicznym łańcuchem rozumowania.
Zakończenie „spirali zaprzeczeń”
Wskaźnik czystych roszczeń wynoszący 99,9% nie jest dziełem przypadku; jest to produkt uboczny zamykania luki pomiędzy jakością kliniczną a jakością dokumentacji. Odmowy rzadko się zdarzają, ponieważ opieka była niewłaściwa; dzieje się tak, ponieważ zapis był niejasny.
Według Uddina „szara strefa” jest głównym celem współczesnych płatników. „Nasz system wypełnia tę lukę, pytając o to, czego brakuje w momencie opieki. Jeśli kod rany wymaga określonej głębokości lub ciężkości, a nie ma tego w notatce, roszczenie jest bezzasadne. Zapewniamy „weryfikację zgodności dokumentacji z kodem” oraz uzasadnienie, dlaczego ten zgodność jest prawidłowa.
Narodziny kodera znającego się na sztucznej inteligencji
Istnieje utrzymująca się obawa, że systemy autonomiczne sprawią, że kodery medyczne staną się przestarzałe. Jednak rok 2026 jest w rzeczywistości rokiem programisty znającego sztuczną inteligencję. W miarę jak sztuczna inteligencja radzi sobie z powtarzalnymi „czyszczeniami” o niskim wpływie dźwigni, ludzcy eksperci są awansowani na role o wyższej wartości.
„Sztuczna inteligencja przejmie powtarzalne prace. Ludzie przejmą to, co wymaga oceny, eskalacji i odpowiedzialności” – mówi Uddin. Zamiast gonić lekarzy za wyjaśnienia, zespoły rozliczeniowe przekształcają się w strategów odmów i audytorów samego systemu AI. Zarządzają przypadkami Edge i zmiennymi piaskami polityk specyficznych dla płatnika, które wymagają ludzkiego dotyku.
Przyszłościowe zabezpieczenie: nakaz identyfikowalności
Patrząc w stronę roku 2027, przeszkody regulacyjne stają się coraz większe. Przejrzystość nie jest już sugestią; jest to podstawowy wymóg Ustawy bez niespodzianek i nowych interfejsów API walidacji CMS.
„Następną przeszkodą jest kompleksowa identyfikowalność” – przewiduje Uddin. „Organy regulacyjne i płatnicy coraz częściej chcą weryfikować cały łańcuch: kto widział pacjenta, kiedy, co zostało zrobione oraz czy dokumentacja i rozliczenia są zgodne. Celem jest ochrona dostawców, którzy postępują właściwie, i wyeliminowanie możliwości składania fałszywych roszczeń”.
Przesłanie na rok 2026 jest jasne: przyszłość zgodności to nie tylko papierkowa robota; to silniejsze ścieżki audytu i systemy, dzięki którym łatwiej jest przestrzegać prawidłowego przepływu pracy.
