健康

利用可能性はすでに以前の認証を自動化しています

ラス・トーマス、CEO 利用可能、会社を通じて行われた以前の承認要求の80％を共有しています インテリジェントな利用管理 解決策は「タッチレス」です。つまり、プロバイダーまたは支払者のスタッフによる手動処理を必要とせずに回答が返されます。彼らのAI-ASSISTED処理は、90秒未満でエンドツーエンドの承認レビューを行い、ほとんどが20秒未満で、患者は臨床医のチェックアウトデスクでまだ答えを学ぶことができます。これは、2027年までに支払者が最近やりたいと発表したことを現在実行する可能性です。 彼は、「ヘルスケアの最大のネットワーク」と呼んでおり、直接的なヘルスプランの95％に接続され、3〜1/200のプロバイダーを支援しています。 それでも、彼は嘆き悲しんでいます。昨年処理されたシステムの約4-1/2兆ドルのわずか33〜40％が払い戻しとして行われました。残りは無駄でした。詐欺や虐待を通してではなく、彼は急いで言うのではなく、請求システムの間違いと複雑さによって。これは、彼らが改善を支援したいヘルスケアにとって大きな機会です。 彼は、クライアントが昨年の順守に「ヘッドスタート」を持っていると信じています 相互運用性と事前の承認に関するCMSルール。しかし、彼は、ルールのコンプライアンスは、利用可能な状態にあるようにワークフローを自動化するのに十分ではないと言い、一部の支払者が最小限のコンプライアンスで通過することを心配しています。 対照的に、彼は「患者の喜び」を求めています。彼は、臨床医が不満を言う最悪の痛みのポイントの1つに、自分自身を区別し、対処したい支払者に利用者にアピールすると考えています。また、支払者は、複雑な取り扱いが必要ないくつかのケースにスタッフを向けることができることを発見しました。そして、臨床医は速い答えを得ることができて喜んでいます。 利用可能なプロバイダーの間では、健康計画を持つパイロットで再考、再考、アピールが90％減少しました。これにより、システムは必要なドキュメントが提出され、透明性を支持することを保証します。さらに、一部の支払者が抱えている恐怖とは対照的に、利用は増加していません。 彼らのAIには機械学習が含まれます。これは、トレンディな生成AIよりも、彼らが行う種類の分析により適しています。多数の同様の症例に基づいて推測をするのではなく、彼らのモデルは、各支払人の医療政策と各患者の正確な条件を考慮します。 AvivilityのインテリジェントなUMプラットフォームは、イメージング、腫瘍学、睡眠治療、行動の修正、遺伝子検査など、一般的かつ通常単純な以前の承認から始まりました。彼らは成功を他の多くの分野に拡大したいと考えています。 トーマスが「スーパーコンプレックス」と呼ぶ乳がんでは、「エンドツーエンドの状態レビュープログラム」に取り組んでいます。彼らは、治療中に条件が変化したとしても、最初の診断、推奨、治療、フォローアップなど、あらゆるステップの事前の承認を得ることを望んでいます。 また、プロバイダーがEHRのリクエストを提出できるようにするAPIを楽しみにしています。 Acaverityのサービス、文化の役割、CMSルールの詳細については、ビデオをご覧ください。 利用可能性の詳細をご覧ください： https://www.availity.com/ 聞いて購読します ヘルスケアは本日、ポッドキャストにインタビューします ヘルスケアITの専門家からの最新の洞察をすべて聞くために。 そして、私たちのトップストーリーを独占的に見るために、 ニュースレターを購読してください そして YouTube。 あなたの考えを教えてください。お問い合わせ ここ またはTwitterで @hcitoday。そして、あなたが私たちとの広告に興味があるなら、 私たちのさまざまなものをチェックしてください 広告パッケージ そして私たちを要求します メディアキット。 Availityは、ヘルスケアシーンの誇り高いスポンサーです。 #利用可能性はすでに以前の認証を自動化しています