NEW YORK / LONDON (IT BOLTWISE) – Versicherer und Krankenhäuser liefern sich in den USA einen neuen Streit um die Abrechnung, befeuert von KI-gestützten Coding- und Prüfwerkzeugen. Eine Auswertung der Blue Cross Blue Shield Association kommt zu dem Ergebnis, dass Krankenhaus-Teams ihre Diagnosen und Zusatzbefunde in den Jahren 2024 und 2025 stärker „aufweichen“ ließen, wodurch laut Bericht nahezu 1 Milliarde US-Dollar an Mehrkosten entstanden sein sollen. Gleichzeitig zeigen Beispiele aus der Praxis, wie KI Ärzte beim Dokumentieren unterstützen und damit die durchschnittliche Vergütung pro Fall deutlich erhöht. Unklar bleibt, ob KI am Ende vor allem Reibung abbaut oder ob Bots den Konflikt zwischen Rechnungsprüfung und Leistungserbringung weiter eskalieren.
Der Konflikt klingt wie eine altbekannte Auseinandersetzung im Gesundheitswesen – ist aber inzwischen technologisch aufgerüstet. Laut einer Auswertung der Blue Cross Blue Shield Association haben Krankenhäuser in den Jahren 2024 und 2025 bei der Codierung von Krankheiten häufiger komplexere Angaben gemacht als noch 2023. Grundlage waren Abrechnungsdaten für Zehntausende Patientinnen und Patienten, bei denen neue oder zusätzlicher interpretierte Diagnosen in die Claims eingeflossen sein sollen. In der Analyse wird daraus ein Kostendruck in Höhe von nahezu 1 Milliarde US-Dollar über zwei Jahre abgeleitet – obwohl die Auswertung zugleich keinen Hinweis findet, dass sich die medizinische Versorgung selbst im gleichen Zeitraum tatsächlich verändert habe.
Technisch steckt dahinter weniger „magische“ KI-Intelligenz als ein neuer Hebel im Abrechnungsprozess: Dokumentationsqualität wird zu einer messbaren Größe. Wenn KI-Tools dabei helfen, aus klinischen Notizen, Testergebnissen und Verlaufsdaten strukturierte Befunde zu ziehen, verändert sich die Grenzziehung zwischen „behandelt“ und „abrechenbar“. In dem Bericht heißt es, dass Krankenhäuser durch KI mehr Informationen über ihre Patientinnen und Patienten sammeln und ihre Claims dadurch vergrößern konnten. Luke Chalker, Senior Vice President der Blue Cross Blue Shield Association, bringt es auf den Punkt: „Coding is changing because of this technology.“ In der Logik der Abrechnung kann schon ein zusätzlicher Diagnosecode – etwa als Sekundärdiagnose wie Anämie oder ein niedriger Natriumwert – die Vergütung nach oben verschieben; laut der Darstellung lag der durchschnittliche Mehrbetrag pro Fall bei nahezu 12.000 US-Dollar, während zugleich keine Evidenz für andersartige Behandlungen angeführt wird.
Damit trifft die KI-Entwicklung auf etwas, das in den USA seit Jahren als „Coding Wars“ bekannt ist: Krankenhäuser und Ärztinnen versuchen, Leistungen möglichst vollständig und korrekt zu dokumentieren, Versicherer prüfen dagegen strenger, ob die Codierung und die medizinische Notwendigkeit zusammenpassen. Genau hier stehen auch Werkzeuge zur prior authorization im Zentrum der Debatte. Während Medicare und Versicherer betonen, sie würden nicht ohne ärztliche Kontrolle verweigern, bleibt aus Sicht vieler Beteiligter die praktische Reibung hoch: Patientinnen und Patienten landen bei widersprüchlichen Entscheidungen teils zwischen den Fronten – mit unbezahlten Rechnungen oder verzögerter Versorgung. Auch aus der Perspektive eines kleineren Gesundheitssystems wird das sichtbar: Dave Mazurkiewicz, Chief Financial Officer von McLaren Health Care, beschreibt in dem Zusammenhang, dass Versicherer mit KI-gestützten Verfahren Rechnungen „scannen“ würden, um Ansätze zum Ablehnen zu finden; gleichzeitig schauten Anbieter später gezielt auf dieselben Chart-Daten, um ihre Ansprüche zu begründen.
Konkrete Abläufe zeigen, wie KI-gestütztes Dokumentieren in eine betriebswirtschaftliche Wirkung übersetzt. Mazurkiewicz schildert, wie Tools Ärztinnen und Ärzte anhalten können, die Schwere bestimmter Erkrankungen stärker festzuhalten – beispielsweise durch Hinweise, die Intensität einer Nierenerkrankung zu dokumentieren, um eine höhere Zahlung für die Behandlung zu rechtfertigen. Ebenso könne ein System bei bereits angeordneten Tests daran erinnern, dass eine potenzielle Diagnose, die aus dem Testergebnis folgen könnte, auch im Datensatz auftauchen muss, damit die Leistung nicht „unbillable“ wird. Für McLaren heißt das offenbar: Das Unternehmen spricht davon, durch die Einführung der Technologie 1 Million US-Dollar pro Monat mehr Umsatz generiert zu haben. Gleichzeitig verweist das Beispiel auf ein klassisches Marktprinzip im Softwaregeschäft: Wenn Tools am zusätzlichen Erlös beteiligt sind, steigt der Anreiz, Dokumentation so zu optimieren, dass sie in die Abrechnungslogik passt – unabhängig davon, ob die medizinische Behandlung selbst gleich bleibt.
Dass KI die Fronten auch zwischen Versicherern und Anbietern weiter verhärten kann, räumt selbst eine zweite Fraktion ein. Dr. Shiv Rao, Kardiologe und Gründer von Abridge, warnt vor dem Szenario „Bots kämpfen gegen Bots“. Er formuliert das als Gefahr einer dystopischen Dynamik, in der nicht mehr Menschen die Argumente liefern, sondern automatisierte Agenten die nächsten Schritte in der Abrechnungsschleife übernehmen. Caroline Pearson, Executive Director des Peterson Health Technology Institute, ordnet das in den Kontext administrativer Kosten ein: Beide Seiten würden „extra Runden“ in der Bearbeitung – also Appelle und Neubewertungen – offenbar auch deshalb mitnehmen, weil es im jeweiligen System weniger teuer sei als eine grundlegende Einigung. In diesem Klima können KI-gestützte Werkzeuge zudem mehr Berufungen anstoßen: Amber Nigam, die mit Basys.ai Unternehmen und den Medicare-Review-Prozess berät, beschreibt eine wachsende Zahl von Einsprüchen, bei denen laut ihrer Darstellung „wenige Fingerprints“ zu erkennen seien, obwohl ein großes Sprachmodell eingesetzt worden sein soll.
Der Markt zeigt dabei zwei sich überlagernde Zielrichtungen. Auf der einen Seite steht die Effizienz: David M. Cutler, Gesundheitsökonom an der Harvard-Universität, argumentiert, KI könne künftig auch Geld sparen, indem weniger Personal nötig sei, um Claims zu prüfen und zu verarbeiten. Auf der anderen Seite steht die Verschiebung innerhalb des Vergütungssystems: Wenn Dokumentations- und Prüfwerkzeuge immer besser darin werden, Informationen so „zu verpacken“, dass sie teure Prozeduren plausibel erscheinen lassen, steigt der Anreiz für maximale Abrechenbarkeit – selbst wenn die klinische Entscheidung ähnlich ausfällt. Nigam skizziert genau diesen Punkt: Es gebe eine Version von KI, die nicht auf Qualität, sondern auf Revenue-Optimierung ausgerichtet sei. Beispiele wie die Kombination von Behandlungen oder Bedingungen aus unterschiedlichen Zeiträumen in einer einzigen Begründung zeigen, warum Versicherer mehr Aufwand in der Gegenprüfung benötigen könnten und warum einzelne Ablehnungen nicht mehr linear enden, sondern in wiederholte Schleifen geraten.
Politisch und organisatorisch ist das Thema längst in der Praxis angekommen: In einem Ereignisformat in New York diskutierten Vertreter von Cigna und Emory Healthcare ein mögliches „Truce“ in den Coding Wars. Joon S. Lee, CEO von Emory Healthcare, lieferte jedoch eine Gegenperspektive, die organisatorisch auffällig konkret ist: Sein „Albtraum“ sei, dass Bots auf beiden Seiten miteinander interagieren und so automatisiert weiterreden, bis ein Rechenzentrum vor allem für Abrechnungsdialoge blockiert sei. Ob das tatsächlich passiert, lässt sich aus der vorliegenden Darstellung nicht als gesichert ableiten – aber die technische Richtung ist plausibel: Wenn jede Seite KI-gestützte Prozesse einführt, die Ergebnisse aus Charts, Codes und Texten ableiten, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Auseinandersetzungen nicht kürzer werden, sondern sich beschleunigen. Für Unternehmen und Gesundheitssysteme bedeutet das vor allem eines: Die Debatte um KI verschiebt sich von „Digitalisierung“ hin zu Prozessdesign – also zu klaren Regeln, was als medizinisch notwendig gilt, und zu einer Vergütungsarchitektur, die weniger Interpretationsspielraum für reine Codieroptimierung lässt.
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