احتفلت مؤخرًا بتحقيق إنجاز أتمنى ألا يمر به أحدكم: لقد بلغت الحد الأقصى للنفقات من جيبي الخاص لخطة التأمين الصحي الخاصة بي، والبالغ 10,150 دولارًا أمريكيًا، في أقل من خمسة أشهر من عام 2026، ويعود الفضل في ذلك بشكل كبير إلى عمليتين جراحيتين كبيرتين في العين. هذا يعني عدم وجود المزيد من الدفع المشترك أو التأمين المشترك للرعاية المعتمدة داخل الشبكة لهذا العام، طالما أنني أستمر في دفع أقساطي الشهرية.
ولكن في وقت سابق من هذا العام، عندما تضخمت نفقاتي الطبية بشكل غير متوقع، تساءلتُ عما إذا كنت أدفع فواتير مليئة بالأخطاء. بصفتي مخططًا ماليًا معتمدًا وكاتبًا ومحررًا ماليًا شخصيًا منذ فترة طويلة، أعرف جيدًا مدى انتشار الأخطاء في الفواتير الطبية التي تزيد تكلفتها على المرضى.
قد تحتوي الفواتير الطبية أحيانًا على أخطاء واضحة، مثل رسوم لعلاج رفضتُه صراحةً. ولكن في معظم الأحيان، يصعب على المريض العادي اكتشاف هذه الأخطاء. فالعثور عليها قد يتطلب معرفة سريرية متعمقة، بالإضافة إلى فهم للترميز الطبي، وإدارة دورة الإيرادات، ونظام التأمين الصحي الأمريكي المعقد.
قد تضطر أيضًا إلى فحص كميات هائلة من المعلومات. على سبيل المثال، اكتشفتُ أن لدي 87 مطالبة تأمين خلال الأشهر الأربعة والنصف الأولى من عام 2026، وأن العقد الذي وقعتُ عليه خلال فترة التسجيل المفتوح بلغ 149 صفحة.
لم تكن لدي الرغبة في الخوض في تفاصيل الترميز الطبي أو فك رموز مصطلحات التأمين الممتدة على 149 صفحة. لكنني فكرتُ في أن الذكاء الاصطناعي التوليدي قد يكون قادرًا على إنجاز هذه المهمة. ففي النهاية، يتفوق الذكاء الاصطناعي في استيعاب المعلومات المعقدة واكتشاف التناقضات في كميات هائلة من البيانات.
ومع ذلك، تبين أن استخدام الذكاء الاصطناعي للعثور على الأخطاء الدفينة في أكوام فواتيري الطبية لم يكن بالسهولة التي كنت أتمناها. إليكم كيف فعلت ذلك — وما تعلمته.
كيف استخدمت الذكاء الاصطناعي للبحث عن أخطاء الفواتير الطبية
كنت أتوقع العثور على عدد كبير من أدوات الذكاء الاصطناعي المصممة لمساعدة المرضى في تحديد أخطاء الفواتير. لقد كنت مخطئًا.
لقد صُممت معظم أدوات الذكاء الاصطناعي التي تهدف إلى تحسين دقة الفواتير لمقدمي الخدمات، وليس للمرضى، لأسباب واضحة.
غالبًا ما تستهدف الأدوات القليلة المتاحة المخصصة للمرضى شريحة ضيقة نسبيًا من مشكلات الفوترة. على سبيل المثال، تستخدم مبادرات مثل Counterforce Health الذكاء الاصطناعي لتحليل الفواتير والسجلات الطبية لمساعدة المرضى على فهم سبب رفض مطالباتهم التأمينية وصياغة الاستئنافات. ولكن لا تتوفر سوى موارد قليلة للذكاء الاصطناعي للمرضى التي تقدم تدقيقًا عامًا للفواتير الطبية.
لذلك، قررتُ استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي — وتحديداً، اشتراك ChatGPT Plus الشهري الذي يكلف 20 دولارًا — والذي كان ذا فائدة كبيرة لي في صياغة المراسلات مع شركة التأمين عندما حاولت رفض بعض الرعاية.
خطواتي بالتفصيل كانت كالتالي:
- ضيّقتُ تركيزي على المطالبات التي تجاوزت فيها النفقات 150 دولارًا لتبسيط عملية المراجعة.
- استرجعتُ عقد التأمين المكون من 146 صفحة، بالإضافة إلى شروحات المزايا (EOBs)، من الموقع الإلكتروني لشركة التأمين الخاصة بي.
- طلبتُ الفواتير الطبية المفصلة من مقدمي الخدمة، والتي تعد ضرورية لتحديد التكاليف وأي عدم دقة.
- جمعتُ 14 فاتورة مفصلة و EOBS، بالإضافة إلى جدول بيانات يلخص جميع مطالباتي البالغ عددها 87.
- نقحتُ جميع المعلومات الشخصية — مثل اسمي وتاريخ ميلادي وعنواني ورقم هوية التأمين — من المستندات قبل تحميلها إلى الذكاء الاصطناعي.
ثم استخدمتُ الموجه التالي في ChatGPT:
اعمل كخبير ومدقق فواتير طبية يتمتع بمعرفة عميقة بنظام الرعاية الصحية في الولايات المتحدة، وأكواد الفواتير الطبية، وممارسات الفوترة الجراحية وفوترة المرضى الخارجيين. سأقدم عقد التأمين الخاص بي، وفاتورة مفصلة، وشرحًا للمزايا. ابحث عن الرسوم غير الصحيحة، أو الرسوم الباهظة بشكل غير عادي أو المشكوك فيها، أو الأخطاء الحسابية، أو الرسوم التي تبدو غير متوافقة مع عقد التأمين الخاص بي، وأي أخطاء محتملة أخرى.
هل اكتشف ChatGPT أخطاء في الفواتير الطبية؟
حتى قبل تحميل فواتيري المفصلة إلى ChatGPT، كان هناك خلل واضح أدركته: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعرف ما إذا كانت الفاتورة تعكس بدقة الرعاية التي تلقيتها بالفعل؟
على سبيل المثال، تضمنت أول فاتورتين مفصلتين من المركز الجراحي 31 إلى 60 دقيقة من وقت غرفة العمليات. لكنني لم أحمل ساعة توقيت معي إلى الجراحة.
ربما كان ChatGPT سيكتشف الخطأ إذا تمت محاسبتي على ساعات عديدة من وقت الجراحة لإجراء يستغرق عادةً بضع دقائق. ولكن كيف يمكن لـ ChatGPT معرفة ما إذا كنت، على سبيل المثال، في غرفة العمليات لمدة 28 دقيقة فقط؟ أو ما إذا كانت القطرات الـ 200 التي تلقيتها قبل الجراحة قد انعكست بدقة في فاتورة الجراحة المفصلة؟
بدلاً من ذلك، استمر ChatGPT في التركيز على أمور مثل حقيقة أن المبلغ الذي دفعته شركة التأمين الخاصة بي بدا منخفضًا بشكل مثير للسخرية مقارنة بما دفعه الجراح وطبيب التخدير والمنشأة فعليًا. هذا منطقي إلى حد ما، ولكنه يدين عدم شفافية نظام الرعاية الصحية الأمريكي أكثر مما يشير إلى وجود خطأ في الفوترة.
وطلب مني الذكاء الاصطناعي النظر في المطالبة الوحيدة التي تم وضع علامة مرفوضة عليها في جدول البيانات. لكن سبب الرفض هو أن الجراح سحبها طوعًا وأعاد تقديمها قبل أن تقوم شركة التأمين بمعالجتها. كما تم إلغاء بعض مطالبات الصيدليات، ولكن كان لها أيضًا تفسير سهل: قامت الصيدلية بمعالجة عدد من عبوات إعادة التعبئة التي لم أكن بحاجة إليها تلقائيًا.
وسرعان ما فقدتُ الأمل في أن يساعدني الذكاء الاصطناعي في العثور على أخطاء محتملة في الفوترة لم أكن قد اكتشفتها بنفسي من قبل. لذلك بدأت بطرح أسئلة صريحة حول مطالبات محددة.
كان هناك خطأ محتمل كنت قد لاحظته بالفعل: بالنسبة لإجراء واحد، تم تحصيل مبلغ 100 دولار أمريكي كدفعة مشتركة للأخصائي و150 دولارًا أمريكيًا كدفعة مشتركة لدواء يديره الطبيب، أي إجمالي 250 دولارًا. تحدثت مع ممثل خدمة العملاء عبر الإنترنت الذي ذكر أنه كان يجب أن تتم محاسبتي على خدمة واحدة فقط. لذلك، قمت بتحميل محادثتي المباشرة مع ممثل الشركة، وسألته:
تشير هذه المحادثة مع أحد ممثلي التأمين إلى أنني لن أكون مسؤولاً إلا عن دفعة مشتركة لأخصائي شبكية العين بقيمة 100 دولار أمريكي، أو دفعة مشتركة للأدوية التي يديرها الطبيب بما لا يتجاوز 150 دولارًا أمريكيًا للحقن المضادة لـ VEGF، لكن تم تحصيل 250 دولارًا مني مقابل الزيارة والحقن. هل هذا خطأ؟
سرعان ما حطم ChatGPT آمالي في هذا الصدد، حيث وجهني إلى قسم في عقد التأمين الخاص بي المكون من 149 صفحة، والذي ينص على أنني مسؤول عن كلتا الدفعتين المشتركتين. من الواضح أن ممثل التأمين كان مخطئًا.
حسنًا، ولكن لماذا دفعت 11,512 دولارًا أمريكيًا كمدفوعات مشتركة وتأمين مشترك بينما كان الحد الأقصى لمسؤوليتي كمريض هو 10,150 دولارًا أمريكيًا؟
ظل ChatGPT يصر على أنني دفعت 10,150 دولارًا فقط. ثم أدهشني: أظهر ChatGPT أنني دفعت هذا المبلغ فقط لأنه كان مسؤوليتي كمريض، وفقًا لشرح المزايا (EOB) الخاص بي.
بعد ثلاثة أسابيع، أجريت نفس الجراحة على عيني اليمنى. وبما أنني كنت قد بلغت المبلغ القابل للخصم، كان علي أن أدفع مبلغًا أقل: 1,552 دولارًا، والذي افترضت أنه يمثل 50% تأمينًا مشتركًا. لكن شرح المزايا (EOB) الخاص بي أدرج مسؤوليتي كمريض بمبلغ 999 دولارًا.
مرة أخرى، سألتُ ChatGPT عن هذا التناقض. هذه المرة، أشار إلى شيء بدا واضحًا عند التفكير فيه لاحقًا.
المبلغ الذي دفعته مقدمًا، وهو 1,552 دولارًا، كان المبلغ الذي كنت مسؤولاً عنه فعليًا بعد الجراحة الأولى. وبما أنني كنت أجري نفس الجراحة في العين الأخرى، فقد قدرت المنشأة المبلغ المستحق علي بناءً على الجراحة الأولى، دون الأخذ في الاعتبار كيف ستتغير مسؤولية المريض بعد بلوغي المبلغ المقتطع.
لذلك أكد ChatGPT أنني دفعت مبلغًا زائدًا قدره 1,512 دولارًا أمريكيًا مقابل جراحة العين الثانية، وساعدني في فهم السبب. لكنه لم يتمكن في الواقع من العثور على الدفعة الزائدة البالغة 1,512 دولارًا من تلقاء نفسه. لقد اكتشفتُ ذلك من خلال الاحتفاظ بسجلات دقيقة لجميع النفقات الطبية التي تكبدتها.
ما أشار إليه الذكاء الاصطناعي كأخطاء محتملة
- رسوم مكررة: قارن البنود مع شرح المزايا (EOB) الخاص بك للتأكد من أنه لم يتم إصدار فاتورة الخدمة مرتين.
- رفض أو حالة غير مشمولة: اتصل بمزود التأمين الخاص بك لفهم السبب (خطأ في الترميز، معلومات مفقودة، أو عدم وجود ترخيص).
- رسوم لخدمات لم يتم تلقيها: راجع الملاحظات أو السجلات السريرية واتصل بقسم الفواتير للحصول على شرح مفصل.
- الأخطاء الحسابية: اجمع التكاليف الفردية للتأكد من دقة إجمالي الفاتورة النهائية.
- رسوم خارج الشبكة للرعاية داخل الشبكة: تحقق من عقد التأمين الخاص بك وقائمة حالة مقدم الخدمة؛ اتصل بالمنشأة لتصحيح فئة الفواتير.
إن مجرد تزويد ChatGPT بجميع المعلومات اللازمة لتأكيد الخطأ يتطلب قدرًا كبيرًا من الجهد. وفي هذا الصدد، يبدو استخدام ChatGPT لتدقيق الفواتير الطبية شبيهًا إلى حد ما ببرنامج تقديم الضرائب: فهو دقيق بقدر دقة البيانات التي تقدمها له، وجمع كل هذه البيانات يتطلب الكثير من العمل.
من المحتمل أن تكون فواتيري الطبية المفصلة تحتوي على أخطاء إضافية. وإذا كان الأمر كذلك، فهذه مسألة يجب أن يتنازع عليها مقدمو الخدمة وشركة التأمين الخاصة بي. طالما أنني لست مضطرًا لدفع أكثر من الحد الأقصى البالغ 10,150 دولارًا من جيبي — وليس لدي أدنى شك في أن المبلغ الذي أتحمله كمريض قد وصل إلى هذا الحد — فبصراحة لا يهمني إذا كان عليهم القتال فيما بينهم؛ هذه ليست مشكلتي.
حتى لحظة كتابة هذه السطور، ما زلت أنتظر استرداد مبلغ 1,512 دولارًا أمريكيًا.
كيف يمكنك القيام بذلك بنفسك
إذا كنت ترغب في استخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدتك في مراجعة فواتيرك الطبية، فضع هذه المتطلبات الأساسية في الاعتبار:
- اطلب فواتير مفصلة: يحق لك الحصول على تفاصيل لكل التكاليف المتكبدة أثناء الإجراء. اتصل بمزود الخدمة الخاص بك لطلب ذلك، لأنه ضروري لتحديد حالات عدم الدقة في الفواتير.
- نقح البيانات الحساسة: قبل تحميل أي مستندات إلى أداة الذكاء الاصطناعي، قم بإزالة جميع المعلومات الشخصية، مثل اسمك وتاريخ ميلادك وعنوانك ورقم تعريف التأمين.
- احتفظ بجدول بيانات شخصي: الذكاء الاصطناعي دقيق بقدر دقة البيانات التي تقدمها له. احتفظ بسجل مفصل لكل مطالبة طبية، ومبلغ الفاتورة، والمبلغ الذي دفعته شركة التأمين الخاصة بك، والمدفوعات الفعلية من جيبك. يعد هذا التتبع اليدوي أمرًا بالغ الأهمية لاكتشاف التناقضات بين ما تم تحصيله منك وما كنت مسؤولاً عنه فعليًا.