L’IA médicale peut-elle augmenter les coûts hospitaliers?

Oui, dans certains séjours américains, l’IA médicale peut augmenter le montant pris en compte par l’assurance même lorsque le traitement reste similaire. Le mécanisme passe par la documentation et le codage des diagnostics, pas principalement par le coût informatique des logiciels.

La Blue Cross Blue Shield Association a estimé que les assureurs avaient versé près d’un milliard de dollars supplémentaires en 2024 et 2025 en lien avec la documentation hospitalière assistée par IA et d’autres usages de ces outils. Cette estimation concerne les dépenses des assureurs. Elle ne prouve ni que chaque dossier a été surfacturé ni que la facture individuelle de chaque patient a augmenté.

Comment un outil d’IA peut augmenter le montant d’un séjour

Les logiciels utilisés à l’hôpital peuvent transcrire une consultation, parcourir un dossier médical électronique, extraire des informations et suggérer des codes de facturation. Ils repèrent rapidement des éléments secondaires dans des notes parfois volumineuses.

Le codage peut évoluer sans modifier les soins

Un patient admis pour une intervention peut avoir une anémie, un taux de sodium anormal ou une autre complication déjà mentionnée dans son dossier. Ces informations peuvent être exactes. Le montant remboursé peut toutefois changer si elles sont ajoutées au codage du séjour, même si elles n’ont pas entraîné d’acte supplémentaire ni de prise en charge plus lourde.

La BCBSA a signalé une hausse de la complexité des codes entre 2024 et 2025 sans évolution comparable des traitements reçus. Dans son exemple consacré à des patients opérés de l’intestin, les codes liés à une obstruction partielle et à une acidose auraient progressé respectivement de 55 % et de 33 % entre le premier trimestre 2023 et le dernier trimestre 2025. L’association interprète cet écart comme un indice d’une meilleure détection de conditions facturables, plutôt que comme la preuve d’une aggravation générale de l’état de santé des patients.

Dans les cas analysés, l’écart de remboursement annoncé approchait 12 000 dollars par dossier en moyenne. Ce montant ne décrit pas tous les séjours américains et ne permet pas, à lui seul, de conclure à une erreur de codage.

Une hausse du remboursement n’est pas automatiquement une facture plus élevée

Aux États-Unis, le remboursement hospitalier dépend notamment des diagnostics déclarés et de la complexité administrative du séjour. Une hausse du montant versé à l’établissement peut augmenter les dépenses de l’assureur et, dans certains cas, peser sur les primes. Elle ne se transforme pas mécaniquement en hausse de la facture adressée à chaque patient.

La question centrale est donc celle du lien entre le code et la prise en charge. Un diagnostic correctement documenté peut justifier un remboursement différent. En revanche, l’ajout automatique d’un code sans vérification médicale peut produire une décision difficile à expliquer ou à contester.

Le risque d’une course entre logiciels

Les hôpitaux ne sont pas les seuls à analyser les dossiers. Des assureurs utilisent eux aussi des outils automatisés pour repérer des demandes incohérentes, abusives ou insuffisamment justifiées. Le même dossier peut donc être examiné par un logiciel qui cherche à documenter davantage le séjour, puis par un autre qui cherche à limiter le remboursement.

Cette situation peut créer une escalade administrative. Les deux parties investissent dans des systèmes destinés à optimiser leurs décisions, sans que cette dépense améliore directement le diagnostic ou le traitement. Le patient doit alors comprendre un désaccord entre l’établissement et l’assureur, parfois à partir de codes qu’il n’a jamais vus.

Trois fonctions doivent être distinguées : retrouver une information dans le dossier, proposer un niveau de codage et participer à une décision de remboursement. Une erreur de transcription n’a pas les mêmes conséquences qu’un code erroné ou qu’un refus de prise en charge déclenché par un système automatisé.

Pourquoi les économies annoncées restent difficiles à mesurer

Une revue publiée en 2024 dans Diagnostics recense des usages de l’IA en imagerie, dans les dossiers médicaux électroniques, le dépistage génétique, la recherche de médicaments et la gestion de la santé. Elle décrit des gains possibles de temps et d’efficacité, mais ne démontre pas qu’une adoption générale ferait automatiquement baisser les dépenses hospitalières.

Un article publié en 2022 dans Healthcare a sélectionné 200 travaux et construit un modèle comparant des solutions avec et sans IA dans le diagnostic et le traitement. Le modèle prévoit des économies potentielles. Ses résultats dépendent cependant d’hypothèses sur la qualité des données, les biais, l’explicabilité et les autorisations réglementaires. Une simulation économique ne remplace pas une mesure des dépenses observées dans les établissements.

Une étude publiée en 2024 dans Heliyon a analysé des articles de presse consacrés à ChatGPT dans la santé. Elle a recensé 26 usages, 21 opportunités et 17 difficultés. Cette méthode décrit les scénarios discutés dans les médias, mais ne mesure ni l’efficacité clinique ni l’effet réel de ces outils sur les factures.

Les patients demandent surtout du contrôle et des explications

Une étude publiée dans NPJ Digital Medicine s’est appuyée sur 15 groupes de discussion consacrés aux perceptions de l’IA dans les soins. Les participants ont évoqué la sécurité, la capacité de choisir, le coût, les biais des données et la protection des informations personnelles.

Ces groupes ne représentent pas l’ensemble des patients et l’étude ne mesure pas l’effet d’une IA effectivement utilisée dans tous les hôpitaux. Elle montre toutefois les conditions qui peuvent peser sur l’acceptation : les outils doivent être testés, surveillés et associés à des protections permettant de comprendre et de contester une décision.

Une IA qui signale une information à vérifier n’a pas le même rôle qu’un système qui modifie un dossier ou déclenche automatiquement un refus. Cette différence devrait apparaître dans les procédures de l’établissement et dans les explications données au patient.

Que vérifier face à une facture difficile à comprendre

Le cas décrit concerne le système américain et ses règles de remboursement. Les montants cités ne peuvent donc pas être transposés directement à la France. La méthode de vérification reste utile lorsqu’un dossier ou une facture paraît incohérent.

Les quatre vérifications utiles

1. Demander le détail de la facture et la liste des diagnostics secondaires utilisés pour calculer le séjour.
2. Comparer ces informations avec le compte rendu médical, les actes réalisés et les dates de prise en charge.
3. Demander à l’établissement si une transcription ou une suggestion automatique a été relue par un professionnel.
4. Signaler rapidement une erreur au service de facturation, à l’assureur ou à l’organisme compétent selon la procédure applicable.

La bonne question n’est pas de savoir si l’IA est, par principe, bonne ou mauvaise pour l’hôpital. Il faut identifier ce qu’elle fait précisément, qui vérifie son résultat et quelle conséquence ce résultat produit sur le soin ou le remboursement. Sans ces trois réponses, une hausse des codes médicaux ne suffit pas à conclure à une amélioration de la prise en charge ni à une surfacturation.