AI和ML在幕后医疗保健中发挥作用的三种方式

您在医疗保健中听到的关于人工智能(AI)或机器学习(ML)的大量嗡嗡声是关于其临床应用的，无论是协助医生进行诊断还是定制癌症治疗计划。但是医疗保健是一个大行业，财务和行政管理方面既庞大又复杂。现实是AI和ML是强大的工具，彻底改变了许多医疗保健流程，尽管这些医疗流程本质上不是医学上的，但它们直接影响提供者的效率和生产力以及患者的体验。

提供对拒绝索赔的见解

提供者一直在努力使拒绝和拒绝保持在最低限度，同时以保持实践运行的速度进行处理。但是，由于编码和计费规则的复杂性，这可能是收入周期管理(RCM)最困难的部分之一。对于医疗保健提供者和保险支付者而言，这里的改进可以带来很大的不同。

这就是AI和ML的用武之地。这些技术可以高度准确地预测拒绝。在提交索赔之前，将这种智能构建到开票办公室的工作流中，可以帮助组织显着减少拒绝和上诉，并减少与之相关的时间和成本。此外，通过检测模式并注意到索赔可能被拒绝的可能性，这些工具可以帮助团队知道应将精力集中在什么地方，以使提供商最终收到多少付款。

提交并拒绝索赔后，AI / ML可以检查过去的推翻率，并为推翻拒绝的可能性分配概率-也就是说，是否可以调整或纠正并最终付款。有了这些信息，计费团队就可以根据最有效的方法和最终的支付方法确定优先级。

提高理赔效率

索赔的周转时间对任何医院系统都是一个挑战。处理索赔的速度和效率直接影响组织的底线。

假设主要付款人持续进行髋关节置换手术并为之付款，但需要25天。如果RCM团队不知道这一点，那么他们将在跟进中进行猜谜游戏。他们应该知道等待多长时间?他们应投入多少精力进行跟进?在没有历史背景的情况下，努力获得这些付款会浪费时间。

AI可以告诉您付款人花多长时间才能解决索赔。它还可以显示索赔何时花费了异常长的时间才能获得付款。这不是关于AI代替RCM工作，而是关于AI在流程中找到需要人工干预的关键点。

自动化并提高数据输入的准确性

根据美国的医疗帐单提倡者，四分之三的医疗帐单有错误。数据输入错误和输入错误在医疗保健中很常见，导致从诊断到治疗，计费等方面的错误。预计2019年的行政费用将达到近5,000亿美元，并且估计浪费了全部医疗支出的20%至25%。

AI / ML可以在医疗保健的这些常规部分中发挥巨大作用。人工智能工具可以检测到可能发生数据输入错误的地方，并致力于纠正错误或警告人类。机器还具有完美的内存-意味着在移动或复制记录时，AI工具可以不断地检查它们的一致性和准确性。

克服AI和ML采用中的挑战

与任何新技术一样，在采用AI和ML时也存在清除障碍和避免失误的障碍。第一个挑战是意识和教育。决策者可能不知道存在哪些工具，因此，每个组织中的前瞻性思考者都应掌握最新信息，并提出新技术进行讨论。

即使组织意识到新兴技术，围绕AI也会有一些常见的误解甚至是担心。有人可能会担心，人工智能将取代人类的智慧，夺取人类团队的控制权和判断力。事实是，人工智能增强了人类的能力，以更少的错误处理单调且耗时的任务。这样可以腾出人力资源来完成更多高级工作，例如需要人眼识别或良知和总体战略的复杂案件。始终需要人工监督和情报-AI只是将更多的时间和精力花费在更高的优先级上。

一旦组织对集成AI敞开大门，就很难确定在何处以及如何进行AI集成-很难自动化遗留流程。因此，最成功的组织将实施特定的AI计划作为更广泛的转型计划的一部分。这有助于确定可以通过机器学习，机器人流程自动化和AI来自动化或改进哪些流程，并为这些技术的成功奠定正确的基础。

最后，设定成功的期望和标准是采用AI的关键部分。人工智能需要时间来学习和成长，因此结果可能不是立竿见影的，但是随着时间的推移和适当的报告，它们会成长和提高。企业应预先设定目标和基准并逐步衡量，向其AI技术提供商提供结果和反馈，以优化算法并提高性能。