Nevidljivi troškovi bolnica dobivaju AI nadzornika
Bolnice u regiji često znaju točnu cijenu implantata ili lijeka, ali puno teže odgovaraju koliko zapravo plaćaju čišćenje, pranje rublja, zaštitarsku službu ili prijevode. Upravo u tim “kupljenim uslugama” – bez barkodova, jasnih količina i standardiziranih računa – novac lako curi iz već prenapregnutih proračuna.
Tu se pozicionira SpendRule, novi startup koji koristi umjetnu inteligenciju kako bi osigurao da bolnice plaćaju samo ono što piše u ugovoru. Kako piše TechCrunch, tvrtka je izašla iz stealth načina rada s investicijskom rundom od 2 milijuna dolara. Iznos nije ogroman, ali signal jest: AI se seli iz dijagnostike u financijsko “podrublje” bolnica.
U nastavku analiziramo što SpendRule radi, zašto je to važno za upravljanje bolničkim sustavima, kako se uklapa u šire trendove i što to znači za Hrvatsku i susjedne zemlje.
Vijest ukratko
Prema pisanju TechCruncha, SpendRule je američki startup koji su 2025. osnovali Chris Heckler i Joseph Akintolayo. U veljači 2026. tvrtka je objavila izlazak iz tajnog režima i rundu financiranja vrijednu 2 milijuna američkih dolara. Ulaganje predvodi fond Abundant Venture Partners, a sudjeluju i MemorialCare Innovation Fund te Zeal Capital Partners.
SpendRule razvija platformu temeljenu na umjetnoj inteligenciji koja bolničkim sustavima pomaže kontrolirati plaćanja dobavljačima, s naglaskom na tzv. kupljene usluge – održavanje, čišćenje, prijevoz, prijevodi, praonice i druge stavke koje nemaju barkod niti se lako prate.
Rješenje se integrira s postojećim ERP sustavom bolnice, softverom za upravljanje ugovorima i procesima računa za plaćanje. Iz ugovora, računa, internih baza i podataka dobavljača izvlači informacije te provjerava svaku fakturu prije nego što se odobri plaćanje. Nepravilnosti označava i sugerira kada račun ne bi trebalo platiti.
Kako navodi TechCrunch, bolnice se danas uglavnom oslanjaju na ručne provjere ili vanjske revizore koji svakih nekoliko godina traže preplaćene iznose. SpendRule kao konkurenciju navodi postojeće revizorske kuće poput SpendMend i GHX-a, a među prvim korisnicima su Kettering Health, MemorialCare i MUSC Health.
Zašto je ovo važno
Ovdje ne govorimo o spektakularnoj AI koja dijagnosticira bolesti, nego o tihoj borbi za financijski opstanak zdravstvenih ustanova.
Bolnice u Hrvatskoj i širem SEE području rade s ograničenim budžetima, često uz dugove i kašnjenja plaćanja. Pritom je upravo segment usluga kupljenih od vanjskih izvođača jedan od najmanje transparentnih: povijesni ugovori, produžavani bez dubinske analize, različiti modeli obračuna, računi koje se uglavnom prosljeđuje na plaćanje “po navici”.
SpendRule cilja upravo taj problem. Umjesto povremenih revizija svake dvije-tri godine, kontrola se seli u sam proces odobravanja plaćanja. AI postaje stalni “čuvar izlaza” novca.
Tko dobiva?
- Ravnatelji i financijske službe: više uvida u stvarnu potrošnju i konkretnu bazu za pregovore s dobavljačima.
- Javne bolnice pod pritiskom HZZO‑a i ministarstva: i mali postoci uštede na velikoj osnovici mogu otvoriti prostor za zapošljavanje ili ulaganja.
- Timovi nabave koji žele prijeći s pasivne na aktivnu ulogu u upravljanju dobavljačima.
Tko gubi?
- Tradicionalne revizorske kuće, koje žive od povremenih “recovery” projekata i ručnog kopanja po arhivi računa.
- Dobavljači koji profitiraju na nejasnoćama, npr. kroz naplatu usluga ili dodataka koji formalno nisu ugovoreni.
Suštinska promjena je prelazak s reaktivnog popravljanja štete na proaktivnu prevenciju gubitaka. Ako AI rutinski blokira sumnjive račune prije plaćanja, teže je progurati praksu “plati pa ćemo kasnije raspraviti”. Administrativno osoblje se s vremenom može preusmjeriti s tipkanja i provjeravanja na analizu i planiranje.
Šira slika: vertikalni AI iznad naslijeđenih sustava
SpendRule je dobar primjer tri paralelna trenda u tehnologiji za zdravstvo.
Prvo, to je vertikalni AI – specijaliziran za usko područje: bolničku nabavu i ugovore o uslugama. Opći jezični modeli nisu dovoljno pouzdani da sami odlučuju je li 15. stavka na računu za čišćenje u skladu s petogodišnjim okvirnim ugovorom. Potrebne su integracije, pravila i podaci specifični za tu domenu.
Drugo, radi se o AI kao inteligentnom sloju preko postojećeg IT‑a. Nitko razuman neće preko noći izbaciti postojeći ERP ili sustav za ugovore. Uspješne nove platforme su one koje se neprimjetno uklapaju u postojeću arhitekturu i dodaju vrijednost bez skupih migracija.
Treće, zdravstveni sustavi nakon godina ulaganja u e‑kartone i kliničke sustave ulaze u fazu automatizacije administracije: obračun, nabava, logistika. AI‑revizija računa prirodan je nastavak tog procesa.
U odnosu na etablirane igrače poput GHX‑a ili specijaliziranih revizora, SpendRule se kladi na “proizvodizaciju” revizije: manje projekata, više softvera; manje ljudi, više automatizacije.
No da bi uspio, ovakav pristup mora zadovoljiti tri kriterija:
- brzo pokazati konkretne uštede,
- podnijeti realnost neurednih podataka i ručnih prečaca, i
- proći kroz organizacijsku politiku – od straha za radna mjesta do otpora prema novim alatima.
Činjenica da se kreće s relativno malom rundom više govori o fokusiranom pristupu nego o slabosti: ovo je igra preciznog gađanja vrlo konkretnog problema, a ne megalomanski AI projekt.
Europski i regionalni kontekst
Problemi koje SpendRule rješava postoje i u hrvatskim bolnicama, samo u nešto drugačijem regulatornom okviru.
EU propisi i GDPR: fakture i ugovori sadrže osobne podatke – od kontakata do ponekad vrlo osjetljivih informacija. Svaki AI sustav koji to obrađuje mora jasno definirati svrhu, rokove čuvanja i gdje se podaci fizički nalaze. Za javne ustanove u EU to nije detalj, nego uvjet.
EU AI Act: iako ovakvi sustavi vjerojatno neće upasti u kategoriju visokorizične AI, zdravstvene ustanove bit će oprezne. Tražit će se transparentnost, mogućnost revizije odluka i jamstvo da čovjek ostaje u kontrolnoj petlji.
Struktura tržišta u regiji: dio većih bolnica koristi velike ERP‑ove, dio radi na starijim, lokalno razvijenim rješenjima. To otvara prostor i za međunarodne igrače i za regionalne startupe koji bolje poznaju lokalne specifičnosti, jezik i propise o javnoj nabavi.
Za hrvatski i širi SEE ekosustav ovo je prilika: tvrtke koje već rade e‑račune, javnu nabavu ili zdravstvene IS‑ove mogle bi razviti slične AI module prilagođene domaćem zakonodavstvu – i kasnije ih nuditi u drugim državama članicama EU ili susjednim tržištima.
U konačnici, pitanje za naše bolnice nije hoće li AI ući u područje financijske kontrole, nego kada i u kojem obliku – kroz uvoz stranih rješenja ili domaći razvoj.
Pogled unaprijed
Što možemo očekivati u narednim godinama?
Testiranje poslovnog modela: fiksna licenca, udio u ostvarenim uštedama ili kombinacija. Za javne ustanove atraktivan je model “plaćamo iz ušteda”, ali on nosi svoja ograničenja.
Dublja analitika: od pukog označavanja spornih računa prema analizi uzoraka, prijedlozima izmjena ugovora i ranom upozoravanju na dobavljače s visokim rizikom.
Reakcija postojećih igrača: platforme za nabavu, revizorske kuće i dobavljači ERP‑ova vjerojatno će razvijati vlastite AI alate ili preuzimati startupe kakav je SpendRule.
Širenje izvan bolnica: isti pristup ima smisla za veće privatne poliklinike, ljekarničke lance, pa i osiguravatelje kada je riječ o nekritičnim nabavama.
Pitanje povjerenja i odgovornosti: greške AI‑a u ovom području imaju financijske i reputacijske posljedice. Bit će ključno jasno definirati tko je odgovoran za odluke, kako se odluke mogu preispitati i koliko duboko se uopće smije automatizirati.
S obzirom na konzervativnu prirodu zdravstvenog sustava, vjerojatniji je scenarij postupnih pilota: jedan odjel, jedna bolnica, usporedba rezultata kroz godinu dana, pa tek onda širenje. Ako se pokaže da kombinacija ljudske i AI kontrole donosi značajne uštede bez blokada i kaosa, pritisak na širu primjenu doći će i od uprava, i od osnivača, i od revizorskih tijela.
Zaključak
SpendRule i njegova runda od 2 milijuna dolara možda ne izgledaju spektakularno, ali ciljaju u bolnu točku svakog zdravstvenog sustava: lošu kontrolu nad “nevidljivim” uslugama. AI kao stalni revizor računa nije glamurozna tehnologija, ali upravo takve inovacije često najviše mijenjaju sustav. Pitanje za uprave hrvatskih i regionalnih bolnica zato je jednostavno: hoćete li čekati da vam netko nametne ovakvu razinu kontrole, ili ćete je iskoristiti kao priliku da prvi dovedete red u vlastiti troškovnik?
