AI Just Added $942 Million to US Healthcare Costs

The Blue Cross Blue Shield Association published an analysis on September 24, 2026, finding that hospitals' AI coding tools generated $942 million in additional healthcare spending over two years, with no evidence the patients involved received different treatment.. 

The BCBSA found a sharp increase in patients being documented as having complex conditions and no evidence that those patients received different treatment as a result.

The mechanism the BCBSA identified is operationally specific. AI coding tools used by hospitals scan patient records and suggest that physicians document the severity of existing conditions, flagging, for example, that a patient's kidney disease meets the threshold for a more severe classification, or that a test ordered during a visit implies a secondary diagnosis that would otherwise go unrecorded. 

By adding conditions like anemia or low sodium alongside a primary diagnosis, hospitals reclassify patients as having more complex conditions. The average additional payment per case where that reclassification occurred was nearly $12,000, according to the analysis.

McLaren Health Care, a Michigan health system, offered the most specific named example in the New York Times coverage. CFO Dave Mazurkiewicz confirmed that McLaren uses AI technology from SmarterDx, which takes a cut of the additional revenues it generates, and has increased revenue by $1 million per month through its adoption. 

"All the insurers are using AI to scan our charts to look for claims to deny," Mazurkiewicz told the Times. "For the same reason, we're looking at the same charts today."

The Bilateral Escalation and Why It Is Getting Worse

The BCBSA finding describes one side of a two-sided dynamic. Hospitals are using AI to document more and collect more. Insurers are simultaneously using AI to scan claims and deny more. Both sides are escalating, and the structural reason the escalation is accelerating is that the cost of each additional round has dropped.

Caroline Pearson, Executive Director of the Peterson Health Technology Institute, identified the dynamic precisely. Both sides are willing to go additional rounds in the billing dispute "because it's cheap," she told the New York Times. 

When human reviewers had to manually assess every claim and every appeal, the cost of escalation constrained how aggressively either side could fight. AI removes that constraint. A hospital can now file AI-assisted appeals at a volume and speed that would have been operationally impossible without the technology. 

An insurer can now scan every claim against a database of billing patterns at a cost that makes comprehensive automated review economically viable.

Amber Nigam, CEO of Basys.ai, which advises private insurers and the Medicare program on claim review, described the specific capabilities that make the hospital-side tools difficult to counter. 

The AI tools are becoming skilled at packaging information across time periods, combining treatments or conditions from different years to justify an expensive procedure. "There is a different version of AI that is optimizing for revenue," Nigam told the Times. "I am really, really concerned about what I'm seeing right now."

Insurers are also reporting a sharp increase in AI-assisted appeals, with the fingerprints of large language model involvement visible in the volume and phrasing of the appeals being filed. 

Providers who might previously have accepted a denial are now appealing at a rate and consistency that only automated systems can sustain.

Luke Chalker, SVP at the BCBSA, told the Times the situation was not a bilateral battle. "It is a completely one-sided blood bath," he said, with insurers on the losing side.