利益率が低いため、収益サイクルの最適化と AI が鍵となる可能性がある

支払者が独自の自動化を導入してすべての請求を精査しているため、AI 対応のワークフローで中間収益サイクルを最新化できないことは、病院にとって存続の問題になる可能性があります。 healthsystemCIO ウェビナーでは「中間収益サイクルにおける IT 最適化の機会の探求プロビデンス、ネイサン・リタウアー病院・老人ホーム、e4healthのパネリストは、患者アクセスとバックエンド請求の間に位置する機能が、ケア提供モデルが経済的に存続可能であるかどうかをますます左右していると説明した。

プロビデンスでは、中間収益サイクル (MRC) は、臨床文書作成、料金の把握と照合、専門家サービスと施設サービスの両方のコーディング、HCC リスクの把握、症例管理と利用管理、注文の正確性、拒否の防止、EHR 内の臨床から請求への変換に及びます。これらのワークフローは臨床活動を償還や品質基準に結びつけており、その多くは依然としてプレッシャーの下で複雑なプロセスを確実に実行する人々に大きく依存しており、最適化の余地が多く残されています。

ニューヨーク州北部にある田舎の施設であるネイサン・リタウアー病院・老人ホームでは、その中間層が生き残り戦略の焦点となっている。 「私たちは常に、精度が価値を満たしているのがサイクルの中間であると言っています」と、ネイサン リタウアー病院および養護施設の副社長兼 CIO であるジェームス ウェルマン氏は述べています。 「私たちは、自分たちがやっていることに対価を得て、公正に報酬を受け取り、それを最大限に活用したいと考えています。」

e4health の AI & オートメーション ソリューション担当シニア バイス プレジデントである Nicholas Raup 氏は、文書化と財務実績は直接的に結びついていると述べました。 「それが適切に文書化され、コード化されていない場合、財務モデルはひっくり返ることになります。」同氏は、MRCは現在「サービスやケアの時点から退院、請求前までのすべてのプロセスとワークフロー」を網羅しており、AI投資の自然な焦点となっていると主張した。

支払者との AI 軍拡競争が激化

パネリストは、マージンの圧力、キャッシュフローの制約、人員不足、監査の強化などの共通の要因により、MRCの最適化が急務となっていることに同意した。彼らはまた、より新しい要因、つまり文書のマイニング、ルールの厳格化、より複雑な拒否の生成のために支払者が AI を急速に導入していることも強調しました。プロビデンス社のリーダーらは、新たな環境を「ボットの戦い」と表現しており、医療システムが対応を急ぐ一方で、支払者のアルゴリズムが支払いを遅らせたり拒否したりする理由を継続的に調査している。

田舎の小さな病院の場合、その状況は特に厳しいものです。 「それがなければ、避けられない事態をただ先延ばしにするだけになってしまいます」とウェルマン氏はAIを活用した最適化について語った。 「買収されるか、閉鎖されてサービスが失われ始めるだろう。」同氏は出席者に対し、同組織は、極薄の利益で生きている組織にとって今後3年間が決定的な年になると考えていると語った。

テクノロジーリーダーらは、MRCへのAIの導入を、デジタルフロントドアやサイバーセキュリティへの取り組みと競合するオプションの拡張機能として組み立てるべきではないと警告した。その代わりに、ドキュメントの完全性、コーディングの正確性、拒否の防止が段階的に向上することで、より広範なデジタル変革をサポートするために必要な現金を生み出すことができるため、彼らはそれをこれらのプロジェクトの資金調達エンジンとして活用しています。

臨床医、財務、IT の連携

技術的な議論の根底には文化的な課題がありました。ケアを正確に文書化する必要がある臨床医は、収益の懸念を自分たちの使命とはかけ離れたものと見なしていることがよくあります。パネリストは、CMO、CMIO、部門責任者との集中的な取り組みについて説明し、文書の漏れが収益の損失や、臨床医が要求する新しい MRI スキャナー、超音波装置、その他のツールへの投資の遅れにどのようにつながるかをケースバイケースで示しました。ウェルマン氏は、臨床行為と財務上の成果を結び付けるために、彼のチームが匿名化された例を共有していると述べた。その中には、文書化が不完全で組織に1万3000ドルの費用がかかった単一のケースも含まれる。

変更管理が 2 番目の主要テーマとして浮上しました。 Providence では、最適化の取り組みは、IT 部門によって個別に設計されたトップダウンの命令を意図的に回避しています。代わりに、ワークフローの変更を求められる運用スタッフと臨床スタッフが早期に招集され、問題点、望ましい最終状態、および許容可能なトレードオフを定義します。この共同設計モデルは、すでに圧倒されている臨床医を変化の受け手ではなく擁護者にすることで、抵抗を軽減することを目的としています。

サービス面では、最前線のスタッフが具体的なメリットをすぐに実感できれば導入が促進されるとラウプ氏は強調した。同氏は、チームが小さな変更を試行し、時間の節約や手戻りの減少を認識し、その後テクノロジーで他に何が処理できるかを検討し始めるパターンについて説明しました。リーダーが新たな需要を導くためのロードマップとガバナンス構造を準備できていれば、この「雪だるま式」効果が初期の懐疑論者を支持者に変える可能性がある。

ダッシュボードから製品の考え方まで

3 人のパネリスト全員が、リーダーはどこに自動化を適用するかを決定する前に、現在のパフォーマンスを明確に把握する必要があると強調しました。推奨されるダッシュボード指標には、拒否率と回避可能な拒否、初回通過歩留まり、最終請求されない退院（DNFB）日数、コーディングの生産性とバックログ、CDI カバレッジ、請求ごとのコストと遭遇ごとのコスト、およびケースミックスインデックスの変化が収益に与える影響が含まれます。これらの対策は自動化され、ほぼリアルタイムで行われ、運用上の決定に直接結び付けられる必要がある、と彼らは述べた。

Providence の目標は、どの拒否を防止できるか、どのキューがキャッシュ フローをブロックしているか、AI 支援のコーディングや要約によってスタッフがより価値の高い仕事に集中できる場所はどこなのかなど、すべてのビジュアライゼーションが確実に問題に結び付けられるようにすることです。プロビデンスの臨床および収益サイクル アプリケーション担当上級副社長、アダール パリス氏は次のように述べています。「RCM は、継続的な継続ユーザー、継続的なポリシー変更、複数の統合ポイントがあるため、製品のように動作します。そのように扱うことで、採用率が高まり、品質が向上し、より持続可能な成果が得られると彼は主張しました。

ラアップ氏は組織に対し、一回限りの取り組みを超えて、MRC の最適化に対して製品指向のアプローチを採用するよう促しました。つまり、製品所有者の割り当て、ロードマップの定義、KPI の合意、そしてビジネス関係者が「何を」所有し、IT が「どのように」を定義するかを確保する必要があります。このモデルでは、プロジェクトは稼働開始時に終了しません。代わりに、支払者のルール、人員配置、テクノロジーの能力が進化するにつれて、製品は継続的に反復されます。

会話が何度も自動化の話に戻ったにもかかわらず、パネリストたちは、AI を代替品ではなく拡張品として位置づけることに注意を払っていました。 「AIはツールです」とパリス氏は言う。 「これは彼らの仕事を支援するためのツールです。」プロビデンス社とネイサン・リタウアー社の両社のリーダーは、自律型または支援型コーディングを使用して簡単なケースに対処すること、コーダーを監査および例外の役割に再配置すること、人員不足と労働市場の逼迫により雇用が困難になる事前承認チェックと支払者ウェブサイトの監視を AI を使用して自動化することについて説明しました。

テイク・イット・アウェイ

• 回避可能な拒否、DNFB 日数、コーディングの生産性、ケースミックス指数、請求あたりのコストなど、収益サイクル中期のパフォーマンスの明確なベースラインを定量化します。
• 他のデジタルおよびサイバーセキュリティへの取り組みの主な資金源として、収益サイクル中期のワークフローへの AI 投資を優先します。
• 臨床医、財務、IT のリーダーを定期的に招集し、文書の品質を収益、設備投資、患者アクセスに結び付ける実際の症例をレビューします。
• 役割を再設計して、スタッフが監査、例外、分析作業のスキルを向上させながら、ルールに基づいた日常的なタスクを AI 対応ツールに移行します。
• 特定の運用上の意思決定を推進するリアルタイムの自動ダッシュボードを構築し、オーナー、ロードマップ、KPI を備えた製品として収益サイクル中期の最適化を管理します。

ラウプ氏は、これらの能力をどれだけ積極的に採用するかを検討するリーダー向けに、現在一般的に受け入れられている予測を提供しました。 「AIを使用する人間は、AIを使用しない人間に取って代わられるだろう」と彼は言う。