Hvordan kunstig intelligens omskriver medisinsk kodingsautomatisering

Det er vanskelig å overdrive viktigheten av kunstig intelligens. Når den er implementert effektivt, har AI kapasiteten til å øke faktureringsvirksomheten din ti ganger. I mange tilfeller er AI det som skalerer virksomheten i stedet for den fysiske arbeidsstyrken. Spørsmålet til mange bedrifter er hvordan AI endrer måten virksomheten gjøres på?

For å svare på dette spørsmålet har vi analysert mange fakturerings- og kodingselskaper. Nedenfor er en oppsummert versjon av våre funn fra forskningen:

Koding og fakturering er en metode for å etablere standardkoder som kategoriserer pasientinformasjonsjournaler og dermed dikterer fakturering overfor forsikringsselskaper.

Målet er å lage en standard faktureringskostnad som bestemmes av koden til pasientjournalen. Dessverre står denne prosessen overfor betydelige utfordringer med nøyaktighet.

Dette kan tilskrives utilstrekkelig dokumentasjon, ineffektiv utførelse av prosedyrer.

Som det fremgår av teknologisk utvikling, resulterte feil ifølge Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS) i feil på 36,21 milliarder dollar i FY2017. (1)

Kodeindustrien lider av et stort tilbakeslag på grunn av arten av revisjonene, som finner sted mot slutten av inntektssyklusen. Derfor, selv om feil blir gjenkjent, er det for sent å rette dem siden kostnaden for utbedring vanligvis er høyere enn den opprinnelige skaden.

Innen medisinsk kodings- og faktureringsindustri ble det nylig rapportert at fakturerbare koder nå har krysset et totalt antall på 70 000+, som deretter øker behovet for medisinske kodere med en betydelig hastighet.

Den medisinske kodingsjobben, når den utføres manuelt, er komplisert og krever større arbeidsstyrke siden det er bare så mange kontoer hver enkelt kan håndtere effektivt. Dette er en del av grunnen til at bransjen har vært vitne til flere tilfeller av unøyaktigheter som skyldes kostbare feil som ble gjort mens de prøvde å holde tritt med de stadig økende nye kodene som etableres.

Behovet for timen er å lage en smidig prosess som lar den medisinske kodings- og faktureringsprosessen flyte sømløst.

Hvordan flyter en tradisjonell medisinsk fakturerings- og kodingsprosess?

Det tradisjonelle faktureringssystemet innebærer mye manuell dokumentasjon og papirarbeid. Papirkravet er en tidskrevende prosess der kodere skrev inn hver kode individuelt i de trykte skjemaene. Alle papirskjemaene blir deretter sendt til den medisinske faktureringsorganisasjonen og senere til betalerne.

I et papirbasert oppsett er gjennomsnittlig behandlingstid fra innlevering av krav til mottak av betalinger mellom 5 og 7 uker, mens det i automatiserte medisinske faktureringssystemer kan reduseres til 2 uker.

Gjør krav på betaling ved bruk av papirbasert: oversikt

Pasienten besøker legekontoret

Pasient sjekker inn og får behandling

Lege eller assistent skriver superbill

Medisinsk koder legger til behandlingskoder

Papirskjemaer med koding sendes til medisinske fakturaer som deretter formaterer dataene og videresender dem til forsikringsbetalere

Betaler genererer sjekk og sender betaling til leverandøren

Hvordan vil AI Automation øke medisinsk faktureringsprosess?

I dag er den pågående utfordringen kodingsnøyaktigheten. For å forbedre effektiviteten og effektiviteten av fakturerings- og kodingsprosessen, finner mange helseselskaper måter å forenkle manuell koding av arbeidskraft med AI

applikasjoner.

Den nye teknologien innen AI er basert på Computer Assisted Coding (CAC) som jobber med maskinlæring og naturlig språkbehandling (NLP). CAC identifiserer og trekker automatisk ut data fra dokumenter og setter inn i systemet.

Behovet for timen er et automatisert nettbasert system som analyserer legedokumentasjon for teksten/behandlingen og automatisk gjenkjenner relevante medisinske koder.

Utover behandlingskoder og store datamengder kan AI redusere standard arbeidstid og menneskelige feil betydelig.

Hvilke problemer løser kunstig intelligens?

En naturlig bekymring for populariteten til AI -applikasjoner er frykten i bransjen for at disse nye teknologiene vil redusere antall stillinger som er tilgjengelige i det medisinske fakturerings- og kodingsspekteret.

Det må imidlertid bemerkes at disse applikasjonene har muligheten til å øke effektiviteten og hastigheten til menneskelige kodere for å utføre nøyaktig koding, men ikke helt kan erstatte menneskelige kodere. For eksempel, når koderen gjør en feil, kan programmet umiddelbart påpeke det med anbefalinger for å rette opp feilen, og korreksjonen gjøres så raskt som mulig. Dette tar seg av de ‘for sent’ problemene og øker hastigheten som koderen jobber med.

Ikke desto mindre er det verdt å nevne at denne bekymringen kan dempes ved å se på den målrettede veksten i sysselsettingen innen helsesektoren er i en hastighet uten sidestykke det neste tiåret. Ifølge Bureau of Labor Statistics prosjekter en 18 prosent økning i sysselsettingen for helseinformasjonsteknikere mellom 2016 og 2026, langt over gjennomsnittlig vekstrate for alle andre yrker, og legger til 2,4 millioner nye jobber. (2)

Hindringene i det nåværende systemet – vårt perspektiv

Den komplekse karakteren av medisinsk fakturering og koding gjør det til et konstant mål for feil, og noen ganger kan disse resultere i et betydelig høyt tap.

Denne kompleksiteten egner seg også til kravet om en mer betydelig arbeidsstyrke, der kodere bruker mer og mer tid på å utføre menige oppgaver som kan utføres raskt og effektivt av

automatiserte systemer for AI -teknologier.

Med tanke på den nåværende veksten av dette aspektet av helsevesenet og den forventede økningen i USA, er et robust system behovet for en time.

AI -automatisering er det systemet, som er klar til å løse alle smertepunktene som det nåværende systemet opplever, for eksempel unøyaktig faktureringsinstans, etc.

Med tanke på at utbedring av feilaktig fakturering, når den gjøres manuelt, er en lang og komplisert prosedyre som kan medføre ytterligere kostnader, kan vedtakelse av AI automatisk påpeke feilene umiddelbart og redusere de ekstra kostnadene og tidsforbruket.

Veien forover

Medisinsk fakturering og koding er den viktigste komponenten i hvordan helsetjenester leveres og rapporteres i USA. Unøyaktig koding er en utfordring som må løses med ny teknologi. OSP Labs jobber med helseteknologer for å bygge påvirkende løsninger for medisinske kodingselskaper.

Planlegg en rask online avtale med vår AI -spesialist for å dykke dypt inn i etterretningshåndtering av etterretningshelse og se noen av våre innovative AI -prosjekter. Vi analyserer virksomheten din, forstår smertepunktene dine og lager et AI -veikart for å løse dine kritiske utfordringer.

Med tanke på den nåværende veksten av dette aspektet av helsevesenet og den forventede økningen i USA, er et robust system behovet for en time.

Kilde:- https://www.osplabs.com/insights/how-to-boost-medical-billing-business-using-artificial-intellegence/

Leave a Comment