Se prevé que la deuda médica aumente en los próximos años a medida que entren en vigor este invierno los recortes sanitarios impulsados por los republicanos. Con ello, los pacientes se enfrentarán a un panorama cambiante en cuanto a la facturación y el cobro de deudas médicas: un mundo donde la inteligencia artificial cada vez más escucha, codifica, factura y cobra.
La inteligencia artificial toma notas en las salas de examen, codifica las visitas, envía mensajes de facturación y da soporte a los agentes de IA que envían mensajes de texto a los pacientes a través de los portales de facturación; todo ello está transformando el ecosistema de cobro de deudas.
Según April Kuehnhoff, abogada sénior del Centro Nacional de Derecho del Consumidor, la deuda médica aumentará tanto entre las personas aseguradas como entre las que no lo están siendo, debido a que cada vez les estamos imponiendo más costes a los individuos por esos planes.
“Se trata de personas que pierden su cobertura porque no pueden pagarla o no cumplen con los nuevos y estrictos requisitos. Hay quienes, si bien pueden pagarla, el plan que obtienen no es tan bueno y se les exige un deducible y un copago más altos, lo que resulta en un mayor gasto de bolsillo”, explicó.
Un informe publicado el martes pasado reveló que más de uno de cada cuatro adultos estadounidenses declaró tener deudas médicas pendientes para 2025. La proporción fue la misma —aproximadamente uno de cada cuatro— para las personas con seguro médico, según un análisis del Urban Institute y la Fundación Robert Wood Johnson.
Líderes de empresas de IA, como Dario Amodei de Anthropic, han prometido curar todas las enfermedades en una década. Si bien los científicos se muestran escépticos ante estas afirmaciones, los analistas financieros de JP Morgan han celebrado la IA en la codificación, la facturación y la cobranza como «primeros éxitos».
La inteligencia artificial ahora ayuda a los cobradores de deudas médicas a determinar descuentos personalizados para los acuerdos extrajudiciales —un análogo de la fijación de precios personalizada criticada por la Comisión Federal de Comercio— y ayuda a las empresas compradoras de deudas médicas a determinar el precio que deben ofrecer por las carteras de deuda.
Las empresas que ofrecen servicios de codificación y facturación médica basados en inteligencia artificial están encontrando nuevos mercados gracias a las reformas sanitarias impulsadas por los republicanos. La ley HR1 de Donald Trump, conocida como la Ley «One Big Beautiful Bill», recortó aproximadamente 1 billón de dólares del gasto federal destinado al sector sanitario. Junto con la negativa de los republicanos a extender los subsidios para los planes de salud en los mercados de Obamacare, se prevé que estos recortes dejen a unos 17 millones de personas sin seguro médico hasta 2034.
Cuando aumentan las tasas de personas sin seguro médico, lo que se conoce como «atención médica no remunerada» tiende a incrementarse paralelamente. Este término, utilizado en el sector sanitario, se refiere a las facturas médicas y hospitalarias impagadas, derivadas de la atención que las personas sin seguro o con cobertura insuficiente buscan inevitablemente incluso cuando no pueden pagarla. El Urban Institute estima que la ley HR1 generará 278.000 millones de dólares en atención médica no remunerada para 2034. Como consecuencia, los hospitales, con dificultades financieras, buscarán mejorar sus cobros y, por lo tanto, recurrirán a sistemas de cobro cada vez más sofisticados.
Esto genera oportunidades para empresas como Cedar, una plataforma de facturación basada en inteligencia artificial y respaldada por firmas de capital de riesgo como Andreessen Horowitz y JP Morgan . La empresa verifica la cobertura de seguro de los pacientes, incluyendo Medicaid, mediante cuestionarios de tecnología bastante sencilla. Esto también contribuye a aumentar los cobros, pero no es una práctica nueva entre los proveedores de atención médica.
En cambio, la innovación de Cedar proviene de los datos proporcionados por hospitales y médicos para «entrenar un modelo de aprendizaje automático capaz de predecir la propensión de un paciente a pagar», según el sitio web de la compañía , y «[a]sociar a los pacientes con descuentos impulsados por IA». La compañía también trabaja para reducir las llamadas a los departamentos de facturación mediante el uso de un chatbot de IA llamado Kora para hablar con los pacientes sobre sus facturas, conteniendo así los costos laborales.
“Llevamos varios años centrados en pacientes sin seguro médico y en aquellos que cumplen los requisitos para recibir Medicaid”, declaró Dugan Winkie, director de estrategia de Cedar y antiguo empleado de McKinsey, así como de Epic , la mayor empresa de historiales médicos electrónicos del país.
“Ahí es donde Cedar destaca, en mi opinión: todo nuestro negocio se centra en la ‘Paciente A’, una madre soltera con un saldo de 10 000 dólares. Necesitamos interactuar con ella de una manera muy diferente a como lo haríamos si fuera una ejecutiva en una etapa avanzada de su carrera con un copago de 50 dólares”, dijo Winkie.
Winkie afirmó que Cedar ayuda a «conocer estas ofertas a aquellos pacientes a los que resulta más difícil cobrar y que quizás no estén familiarizados con la tecnología digital», como por ejemplo los planes de pago sin financiación a través de los proveedores.
El uso de inteligencia artificial en la codificación —los sistemas que leen y traducen las facturas— ha sido objeto de un escrutinio particular. En la primavera de 2026, la Asociación Blue Cross Blue Shield (BCBS), que representa a las aseguradoras estatales de Blue Cross, publicó un informe en el que constataba que a las mujeres en trabajo de parto se les facturaba cada vez más tras sufrir una hemorragia grave durante el alumbramiento, incluso cuando la tasa de transfusiones sanguíneas se mantenía estable.
El documento fue el último ataque en la disputa entre aseguradoras y proveedores, donde ambas partes mantienen un desacuerdo de larga data sobre quién tiene la culpa de los altísimos costos de la atención médica.
Tal y como se describe en el informe de BCBS, los asistentes médicos en las habitaciones escuchaban las conversaciones entre pacientes y médicos y las transcribían en «notas estructuradas». Luego, un programa de IA utilizaba esas notas y el historial clínico electrónico del paciente para sugerir una codificación mejorada y, por lo tanto, una facturación más precisa. En efecto, según los investigadores, la IA estaba » aumentando la facturación hospitalaria «.
Este tipo de codificación es un argumento de venta para las empresas de transcripción médica con IA. Una empresa de transcripción médica, también respaldada por Andreessen Horowitz, afirmó en su documentación para inversores que su software de escucha generó 13 000 dólares adicionales en ingresos por médico al año gracias a una mayor precisión en la codificación. Un segundo informe de BCBS de septiembre afirmaba que la codificación con IA supuso un aumento de 1000 millones de dólares en los costes sanitarios en un año.
La Asociación Estadounidense de Hospitales, un grupo de presión del sector, argumentó en una publicación de blog que los análisis «plantean inquietudes sobre las tendencias de codificación, pero no demuestran que los hospitales estén codificando a los pacientes de forma inexacta ni que las herramientas de IA estén generando gastos inapropiados».
Es importante destacar que, según los críticos, las aseguradoras también están utilizando la IA para retrasar y denegar la atención médica mediante algoritmos inescrutables. Bajo la dirección del Departamento de Salud de Robert F. Kennedy Jr., Medicare, el seguro médico público para personas mayores, también lanzó recientemente un programa que utiliza la IA para emitir autorizaciones previas para ciertas afecciones, imitando una táctica empleada por las aseguradoras privadas.
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