Gli assicuratori sanitari accusano l’AI di aver gonfiato i costi di 942 milioni di dollari in due anni

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L’uso di strumenti di intelligenza artificiale da parte degli ospedali nella compilazione delle richieste di rimborso assicurativo ha generato 942 milioni di dollari di spesa sanitaria aggiuntiva nell’arco di due anni: è quanto emerge da un’analisi della Blue Cross Blue Shield Association pubblicata il 26 settembre 2026, che getta una luce preoccupante sul modo in cui l’AI sta ridisegnando - e complicando - i rapporti economici tra ospedali e compagnie assicurative negli Stati Uniti.

Codici di diagnosi più pesanti, cure invariate

Il nucleo dell’accusa contenuta nell’analisi BCBSA è tecnico ma dalle conseguenze enormi. I ricercatori dell’associazione hanno rilevato «un brusco aumento nei pazienti documentati come portatori di condizioni complesse», ma hanno anche evidenziato «una chiara disconnessione tra la codifica medica e il trattamento effettivo». In altre parole: i codici di diagnosi inseriti nelle pratiche sono diventati più gravi - e quindi più costosi da rimborsare - ma non esiste alcuna evidenza di un corrispondente cambiamento nelle cure realmente erogate ai pazienti.

Questo fenomeno ha un nome nel settore: upcoding, ovvero la tendenza a classificare i casi in categorie diagnostiche più severe di quanto la situazione clinica richiederebbe, con l’effetto di aumentare l’importo del rimborso ottenuto. La novità denunciata dalla BCBSA è che l’AI starebbe automatizzando e accelerando questo processo su scala industriale, rendendo la pratica sistematica laddove in passato era episodica.

Il meccanismo è relativamente semplice da immaginare: i software di AI integrati nei sistemi di cartella clinica elettronica suggeriscono codici diagnostici aggiuntivi basandosi sui dati del paziente, spesso segnalando comorbidità o complicazioni che un medico impegnato potrebbe non aver esplicitato nella documentazione. Gli ospedali, sotto pressione economica costante, hanno incentivi a recepire questi suggerimenti. Il risultato finale è una richiesta di rimborso più elevata, che le assicurazioni si trovano a dover valutare - e sempre più spesso a contestare.

Bots contro bots: la nuova guerra delle pratiche sanitarie

Il New York Times, citato nell’analisi, ha inquadrato il rapporto BCBSA come «l’ultimo segnale» di un trend più ampio: l’AI che alimenta un’escalation di costi nell’intero ecosistema sanitario americano. Non si tratta di una novità assoluta - le dispute tra ospedali e assicuratori sui rimborsi sono vecchie quanto il sistema stesso - ma l’adozione di strumenti automatizzati su entrambi i fronti sembra stia portando lo scontro a un livello di intensità inedito.

Da un lato gli ospedali usano l’AI per massimizzare il valore delle pratiche presentate. Dall’altro le assicurazioni impiegano sistemi automatizzati per rilevare anomalie, contestare rimborsi e negare autorizzazioni. Il risultato pratico, secondo diversi osservatori, è un circolo vizioso in cui ogni miglioramento algoritmico da una parte spinge l’altra a rispondere con strumenti ancora più sofisticati.

Il dottor Shiv Rao, fondatore della startup di AI sanitaria Abridge, ha riconosciuto apertamente questo rischio, evocando «un futuro distopico orribile in cui nessuno vuole vivere», con «bot che combattono bot, agenti che combattono agenti». Rao ha però tenuto a sottolineare che lo stesso AI potrebbe anche ridurre le tensioni e abbattere i costi, a seconda di come viene implementato e regolato.

Meno diplomatico è stato Luke Chalker, vicepresidente senior della BCBSA, che ha rifiutato la metafora della guerra preferendone una ancora più cruda: «Non è una guerra. È un massacro completamente unilaterale», con gli assicuratori nella parte delle vittime. Una dichiarazione che fotografa bene il livello di frustrazione delle compagnie assicurative di fronte a uno squilibrio che, secondo la loro lettura, si sta allargando rapidamente.

Cosa cambia per il mercato e per chi usa questi strumenti

Per i professionisti che lavorano con strumenti di AI in ambito sanitario - sviluppatori di software medicale, studi di consulenza, provider di soluzioni per la cartella clinica elettronica - il rapporto BCBSA introduce una variabile di rischio regolatorio concreta. Se l’analisi dovesse influenzare i legislatori o i regolatori federali americani, le pressioni per introdurre standard di trasparenza sull’uso dell’AI nella codifica diagnostica potrebbero tradursi in nuovi obblighi di compliance nel giro di mesi.

Sul piano di mercato, la questione mette sotto scrutinio l’intero segmento degli strumenti di clinical documentation improvement (CDI), che promettono di aiutare gli ospedali a «non perdere» entrate legittime grazie a una codifica più accurata. La linea tra accuratezza e ottimizzazione aggressiva è sottile, e l’accusa di upcoding sistematico potrebbe spingere alcune strutture ospedaliere a rivedere i contratti con i fornitori di queste soluzioni o a imporre audit interni più severi.

Quello che emerge con chiarezza dal rapporto è che 942 milioni di dollari in due anni non sono un’anomalia statistica: sono il segnale che l’adozione dell’AI in un settore ad alto valore economico - e con forti asimmetrie informative tra le parti - produce effetti sistemici che nessun singolo attore controlla pienamente. La domanda che rimane aperta non è se l’AI stia cambiando l’economia della sanità americana, ma chi, alla fine, pagherà il conto.

Kinetyra