Generatyvusis AI: sveikatos priežiūros administravimo efektyvumo keitimas automatizuojant ir supaprastinus procesus | Simbo AI

Generatyvusis dirbtinis intelektas skiriasi nuo įprasto DI, nes jis gali ne tik reaguoti į duomenis, bet ir kurti naują turinį bei sprendimus giliai mokantis. Tai leidžia atlikti sudėtingas užduotis, pvz., suprasti natūralią kalbą, pastebėti modelius ir numatyti rezultatus, kuriems anksčiau prireikė žmonių ir daug laiko.

Sveikatos priežiūros administravimo srityje generatyvusis AI labai padeda planuojant pacientų planus, išrašant medicinines sąskaitas, tvarkant pretenzijas, dokumentuojant ir tvarkant pajamų ciklus. Šios užduotys dažnai apima daug pasikartojančių darbų, kurie gali sulėtinti darbą ir padidinti išlaidas. AI naudojimas automatizuojant šias užduotis pagerina tikslumą ir pagreitina procesus.

Pajamų ciklo valdymo tobulinimas naudojant generatyvųjį AI

Pajamų ciklo valdymas yra viena iš sunkiausių ir dažniausiai klaidų kylančių sveikatos priežiūros administravimo užduočių. Apklausos rodo, kad apie 46 % JAV ligoninių jau naudoja dirbtinį intelektą pajamų ciklo procesams. Kiti 74 % turi tam tikrą atsiskaitymo, kodavimo, pretenzijų ir mokėjimų automatizavimą.

Generatyvusis AI labai padeda automatizuodamas kodavimą naudojant natūralios kalbos apdorojimą. Tai sumažina rankų darbą, reikalingą norint tinkamai priskirti medicininius kodus. Pavyzdžiui, ligoninėse, naudojančiose AI kodavimui, klaidų skaičius sumažėjo iki 45%. Didesnis tikslumas reiškia mažiau atmestų pretenzijų ir greitesni mokėjimai.

Dirbtinis intelektas taip pat padeda atsiskaityti ir pateikti pretenzijas, nes automatiškai užpildo formas, tikrina duomenis ir atspėja, kurios pretenzijos gali būti atmestos prieš jas siunčiant. Sveikatos priežiūros tinklas Fresne, Kalifornijoje, naudojo AI įrankius, kad iš anksto peržiūrėtų pretenzijas ir 22 % sumažino atsisakymų išduoti leidimą skaičių ir 18 proc. Dėl to mokėjimas buvo greitesnis ir neprireikė daugiau darbuotojų.

Be to, generatyvusis AI atsižvelgia į finansinį elgesį, kad pasiūlytų paciento mokėjimo planus, atitinkančius individualius poreikius. Jis taip pat naudoja mašininį mokymąsi, kad aptiktų sukčiavimą, stebėdamas operacijų modelius ir apsaugodamas pinigus nuo praradimo. Kai kurie paslaugų teikėjai praneša, kad naudojant šiuos automatizuotus procesus administracinės darbo sąnaudos sumažėja maždaug 30 proc.

Ligoninės, tokios kaip Auburn Community Hospital, pastebėjo, kad programėlių produktyvumas padidėjo daugiau nei 40 %, įtraukus dirbtinį intelektą į savo pajamų ciklo darbą. Taip sutaupoma laiko ir pinigų, o darbuotojai gali imtis sunkesnių užduočių, o tai pagerina viso biuro darbą.

Pacientų planavimo ir komunikacijos supaprastinimas

Susitikimų planavimas ir bendravimas su pacientais yra labai svarbūs sklandžiai sveikatos priežiūrai, tačiau dažnai sukelia problemų personalui ir pacientams. Generatyvus AI gali numatyti, kiek pacientų atvyks, remiantis praeities duomenimis ir dabartinėmis tendencijomis. Tai padeda biurams geriau planuoti susitikimų laiką ir sutrumpinti laukimo laiką.

AI planavimo įrankiai koreguoja susitikimus, kad išvengtų perteklinio rezervavimo ir sumažintų praleistų apsilankymų skaičių. Automatiniai pokalbių robotų siunčiami priminimai padeda pacientams prisiminti susitikimus ar gydymo laiką. Šie dirbtinio intelekto pagalbininkai dirba visą dieną ir naktį, atsakydami į dažniausiai užduodamus klausimus ir atlikdami paprastus darbus, o tai sumažina registratūros darbuotojų darbą.

Tikimasi, kad pokalbių robotai JAV sveikatos priežiūros pramonei sutaupys daugiau nei 3 mlrd. AI sistemos, skirtos pacientų bendravimui, taip pat palaiko kelias kalbas, todėl paslaugos teikiamos skirtingoms pacientų grupėms.

Klinikinės dokumentacijos ir darbo eigos valdymo tobulinimas

Daugelis gydytojų jaučiasi perdegę dėl laiko, kurį jie skiria rankiniam dokumentų ir dokumentų tvarkymui. Dirbtinio intelekto valdomi „aplinkos rašto“ įrankiai klausosi klinikinių pokalbių ir rašo santraukas realiuoju laiku. Tai sumažina valandas, kurias gydytojai praleidžia rašydami užrašus.

Amerikos medicinos asociacija nustatė, kad generatyvūs AI raštininkai sutaupė gydytojams tūkstančius valandų, kurias jie skirdavo užrašams, todėl jiems liko daugiau laiko pacientų priežiūrai. Šie AI įrankiai taip pat padeda sumažinti klaidų, nes dokumentai tampa tikslesni. Tai palaiko tokias užduotis kaip medicininės būtinybės patikrinimai ir draudimo patvirtinimų gavimas.

Generatyvus AI taip pat padeda ne tik gydytojams. Jis automatizuoja įprastus administratoriaus darbus, tokius kaip sąskaitų tikrinimas, prekių tvarkymas, draudimo tikrinimas ir įrašų tvarkymas. Tai padidina efektyvumą ir sumažina klaidų skaičių, o tai reiškia mažiau brangių ginčų ir vėlavimų.

AI ir darbo eigos automatizavimas sveikatos priežiūros administracijoje

Darbo eigos automatizavimas – tai užduočių, kurias reikia atlikti greitai ir teisingai, organizavimas. Pridėjus dirbtinį intelektą, jis gali gauti duomenis, padėti priimti sprendimus ir valdyti procesus, kai nereikia žmogaus pagalbos.

Vienas iš pavyzdžių yra „Tungsten TotalAgility“, AI platforma, kuri vienoje sistemoje sujungia generatyvųjį AI, dokumentų apdorojimą ir sprendimų priėmimą. Sveikatos priežiūros grupės, naudojančios šią platformą, teigia, kad ji padidina darbo efektyvumą 41%, o atlikimo laiką sutrumpina 42%. Darbuotojai taip pat jaučiasi geriau, nes nuobodžios užduotys yra automatizuotos, todėl jie gali sutelkti dėmesį į darbus, kuriems reikia žmogaus mąstymo.

„TotalAgility“ AI įrankiai taip pat padeda pagreitinti dokumentų išgavimo modelius ir sutrumpina kūrimo laiką iki 80%. Taip sveikatos priežiūros įstaigos gali automatizuoti pretenzijų apdorojimą, tvarkyti susirašinėjimą ir stebėti, kaip laikomasi reikalavimų – visa tai daroma mažiau klaidų ir geriau laikomasi taisyklių, pvz., HIPAA.

Platforma gali būti nustatyta debesyje arba vietiniuose serveriuose. Tai atitinka JAV sveikatos priežiūros paslaugų teikėjų, kurie turi laikytis skirtingų regioninių duomenų saugumo įstatymų, poreikius. Ji leidžia administratoriams ir IT vadovams kurti sprendimus, atitinkančius jų veiklos, teisinius ir privatumo poreikius.

Privatumo, šališkumo ir atitikties AI priėmimo klausimai

Nors dirbtinis intelektas suteikia daug privalumų, sveikatos priežiūros administratoriai turi būti atsargūs dėl tokių iššūkių kaip duomenų saugumas, AI sistemų šališkumas ir laikytis įstatymų, pvz., HIPAA ir GDPR.

Generatyviniam dirbtiniam intelektui reikia daug duomenų, kurie gali apimti neskelbtiną paciento informaciją. Tai kelia susirūpinimą dėl privatumo. Sveikatos priežiūros grupės turi taikyti griežtas kibernetinio saugumo ir duomenų taisykles, kad apsisaugotų nuo pažeidimų ir neteisėtos prieigos.

Jei dirbtinio intelekto algoritmai yra šališki, jie gali duoti nesąžiningų rezultatų arba sukelti klaidų pacientų priežiūros srityje. Svarbu nuolat tikrinti ir patvirtinti AI rezultatus, kad įsitikintumėte, jog jie yra teisingi ir etiški.

Laikytis įstatymų taip pat sunku, nes dirbtinio intelekto technologija greitai keičiasi. Sveikatos priežiūros administratoriai turi neatsilikti nuo politikos pokyčių ir mokyti darbuotojus suderinti dirbtinio intelekto naudojimą su teisinėmis pareigomis.

Auganti generatyvaus AI rinka ir ateitis JAV sveikatos priežiūros srityje

AI naudojimas sveikatos priežiūros administracijoje sparčiai auga. Ataskaitos rodo, kad 75% JAV sveikatos priežiūros lyderių planuoja įdiegti dirbtinį intelektą per ateinančius trejus metus. Prognozuojama, kad pasaulinė AI sveikatos priežiūros rinka iki 2021 m. pasieks 6,6 mlrd. USD, o nuo 2016 m. ji sparčiai augs. Šis augimas tęsiasi ir dabar.

Pagrindinės šio augimo priežastys yra aiški nauda. AI sumažina administravimo išlaidas automatizuodamas užduotis, sumažina klaidų skaičių, pagreitina tokius veiksmus kaip pretenzijų tvarkymas ir padeda pagerinti pacientų priežiūrą, leisdamas paslaugų teikėjams geriau naudoti išteklius.

Ateityje generatyvusis dirbtinis intelektas glaudžiau bendradarbiaus su elektroniniais sveikatos įrašais (EHR), pagerins klinikinių sprendimų priėmimą realiuoju laiku, naudodamas nuspėjamąją analizę, ir automatizuos sudėtingus veiksmus, pvz., išankstinius leidimus ir apeliacijas dėl draudimo.

Dėl nuolatinės pažangos AI įrankiai galėtų dar labiau sumažinti administratoriaus darbą ir pagerinti medicinos praktikos finansus. Dėl to dirbtinis intelektas bus svarbus administratoriams ir IT vadovams, kurie nori, kad sveikatos priežiūros operacijos vyktų sklandžiai konkurencinėje aplinkoje.

Pagrindinių generatyvaus AI privalumų medicinos praktikos administratoriams ir IT vadovams santrauka

• Administracinio darbo mažinimas: Automatizavimas sumažina rankinį darbą, pvz., sąskaitų išrašymą, kodavimą, planavimą ir paciento ryšį, todėl kai kuriose sistemose darbo sąnaudos sumažėja iki 30 %.
• Patobulinti pajamų ciklo rezultatai: Didesnis kodavimo tikslumas sumažina paraiškų atmetimą iki 20%, o nuspėjamoji analizė leidžia sklandžiau pateikti pretenzijas ir mokėjimus.
• Veiklos efektyvumo padidėjimas: AI platformos pagreitina procesus daugiau nei 40%, sumažina klaidų skaičių ir padidina pajamų ciklo bei administratoriaus personalo produktyvumą.
• Patobulintas pacientų bendravimas: Dirbtinio intelekto pokalbių robotai ir virtualūs pagalbininkai visą parą, 7 dienas per savaitę teikia pacientų pagalbą, planavimo ir daugiakalbes paslaugas, didindami pasitenkinimą ir sumažindami neatvykusius.
• Gydytojo pagalba: Aplinkos dirbtinio intelekto raštininkai sumažina perdegimą automatizuodami užrašų darymą, todėl gydytojai gali skirti daugiau laiko pacientams.
• Atitiktis ir duomenų saugumas: Darbo eigos automatizavimas padeda laikytis reglamentavimo taisyklių ir užtikrina duomenų privatumą bei saugumą.
• Lankstumas ir mastelio keitimas: Tokie sprendimai kaip TotalAgility siūlo skirtingas sąrankos parinktis, kad atitiktų įvairias sveikatos priežiūros vietas ir teisines taisykles.

Generatyvusis dirbtinis intelektas keičia sveikatos priežiūros administravimo veikimą JAV, išspręsdamas įsisenėjusias problemas ir siūlydamas praktinius automatizavimo įrankius, kurie palengvina sudėtingus darbus. Medicinos praktikos administratoriai ir IT vadovai, susitelkę į gerą savo operacijų vykdymą, turėtų pagalvoti, kaip dirbtinį intelektą, ypač generatyvųjį AI, būtų galima atidžiai įtraukti į jų sveikatos priežiūros nustatymus, kad būtų palaikomas nuolatinis augimas ir geresnė pacientų priežiūra.