我用人工智能检测医疗账单错误，结果如何？

我刚刚达到了一个我希望你永远不要遇到的健康保险里程碑：2026年不到五个月，我的自付上限就达到了10,150美元，这主要是因为两次重大眼科手术。这意味着今年只要我继续缴纳月度保费，授权的网络内医疗服务将无需再支付共付额或共保费用。

但在今年早些时候，随着医疗费用不断累积，我不禁怀疑自己是否支付了包含错误的账单。作为一名认证财务规划师和长期的个人理财作家，我知道许多医疗账单中存在使费用增加的错误。

有时，医疗账单会出现明显错误，比如收费项目是你明确拒绝的治疗。更多时候，这些错误对普通患者来说难以察觉。发现账单错误需要临床知识、医疗编码、收入周期管理以及复杂的美国医疗保险体系的理解。

你还需要处理大量信息。例如，我发现2026年前四个半月我提交了87笔保险理赔，而我在开放注册时签署的合同长达149页。

我不想学习医疗编码，也不想钻研149页保险条款的含义，但我想，也许生成式人工智能能胜任这项任务。毕竟，AI擅长处理复杂信息并在大量数据中发现异常。

然而，事实证明，用AI查找我堆积如山的医疗账单中的错误并不像我想象的那么简单。以下是我的操作过程和收获。

我如何用AI查找医疗账单错误

我原以为会有大量AI工具帮助患者识别账单错误，结果并非如此。

大多数旨在提高账单准确性的AI工具都是为医疗服务提供者设计的，而非患者。

现有的少数面向患者的工具通常只针对特定类型的账单问题。例如，Counterforce Health利用AI分析医疗账单和记录，帮助患者了解保险理赔被拒的原因并起草申诉。但提供全面医疗账单审计的AI资源非常少。

于是我选择使用生成式AI，具体来说是我每月20美元的ChatGPT Plus订阅，它之前在我与保险公司沟通拒保时帮了大忙。

我的步骤如下：

然后，我使用了以下ChatGPT提示语：

“请作为一名熟悉美国医疗体系、医疗编码、手术及门诊账单实践的医疗账单专家和审计员。我将提供保险合同、详细账单和理赔说明。请查找错误收费、异常高价或可疑收费、计算错误、与保险合同不符的收费及其他潜在不准确之处。”

在上传详细账单之前，我就意识到一个明显的问题：AI怎么知道账单是否准确反映了我接受的治疗？

例如，手术中心的前两份详细账单显示手术室使用时间为31至60分钟，但我并没有带秒表去手术室。

或许如果账单显示手术时间长达数小时，而实际手术只需几分钟，ChatGPT会标记出来。但它怎么知道我实际在手术室待了28分钟？或者我使用的200多滴术前眼药水是否准确计入账单？

ChatGPT更多关注的是保险公司支付金额远低于外科医生、麻醉师和医疗机构实际收费的情况。这反映的是美国医疗体系的不透明，而非账单错误。

AI建议我关注电子表格中唯一标记为“拒付”的理赔，但那是因为我的外科医生主动撤回并重新提交理赔，保险公司尚未处理。几笔药房理赔被撤销，是因为药房自动处理了我不需要的续药。

我很快失去了指望AI帮我发现未察觉账单错误的希望，开始直接询问它关于具体理赔的问题。

我已发现一个潜在错误：某次手术我被收取了100美元专家共付额和150美元医生注射药物共付额，共计250美元。客服在线告诉我只应收取其中一项。我上传了与客服的聊天记录，问：

“保险代表说我只需支付100美元视网膜专家共付额或不超过150美元的医生注射药物共付额，但我被收取了250美元，这算错误吗？”

ChatGPT迅速否定了我的想法，指出保险合同中明确规定我需承担两项共付额，显然客服说错了。

那么，为什么我支付了11,512美元的共付额和共保费用，而我的最高自付额是10,150美元？

ChatGPT坚持说我只支付了10,150美元。后来我明白了：ChatGPT显示的10,150美元是根据理赔说明的患者责任金额。

三周后，我在另一只眼睛做了同样的手术。因为已达到免赔额，我支付了较少的1,552美元，我以为这是50%的共保费用，但理赔说明显示我实际责任是999美元。

再次询问ChatGPT后，它指出了一个显而易见的原因：我预付的1,552美元是基于第一次手术的估算，医疗机构未考虑免赔额达标后患者责任的变化。

因此，ChatGPT确认我第二次手术多付了1,512美元，并帮我理解了原因。但它并未主动发现这笔多付，是我通过详细记录医疗费用才发现的。

提供给ChatGPT确认错误所需的信息量巨大。在这方面，使用ChatGPT审查医疗账单有点像使用报税软件：准确性取决于你提供的数据，而收集这些数据本身就很费力。

我的详细账单可能还存在其他错误，但那是医疗机构和保险公司之间的事。只要我不需支付超过10,150美元的自付上限，我就不在意他们如何争执。

截至目前，我仍在等待1,512美元的退款。

如果你想用AI帮助审查自己的医疗账单，请注意以下几点：