AI を活用して拒否に対する異議申し立てを 3 倍速く行い、失われた収益を回復

38 州にわたる 1,000 以上の高齢者居住コミュニティに医療サービス提供サービスを提供する組織である EmpowerMe は、保険会社から、カバーすべき手術や治療の拒否を定期的に受けています。

つまり、医療機関が受け取るべき資金を得るために、スタッフはこれらの拒否に対して異議を申し立てる長いプロセスを経なければならないのだ。

問題

これは非常に時間がかかり、資格を持つ臨床医が個々のケースを理解して適切な控訴書を作成して提出するのに何時間もかかる必要がありました。業界が人手不足に悩まされていたため、問題はさらに困難でした。

提案

クロスビーヘルス社からの提案は、 人工知能を活用した技術 アポロと呼ばれるこの会社は、EmpowerMe の嘆願書の草稿作成作業のほとんどを担当することになりました。

「アポロは各ケースを分析して控訴案を起草するので、私たちの臨床医はゼロから始めるのではなく、それを検討するだけで済みます」と、EmpowerMe の最高医療責任者であるジョディ・ミッチェル博士は述べています。「AI を活用することで、EmpowerMe は最も重要な控訴に帯域幅を優先させるのではなく、すべての控訴を対象にすることができます。」

「これは、より多くの異議申し立てが提出され、臨床医が仕事量に圧倒されなくなることを意味します」と彼は続けた。「また、異議申し立てを完了した後、AIテクノロジーをより上流に適用できることも意味します。」

たとえば、スタッフには以前は、カルテのコンプライアンス監査を手作業で完了する、訓練を受けた臨床医である地域ディレクターがいました。AI を使用することで、EmpowerMe は最初に拒否管理に取り組んでバックエンドのプロセスを理解し、次に同じテクノロジーを使用してフロントエンドの問題を修正できるようになりました。

課題に立ち向かう

プロバイダー組織は、その従事者が日々行っていることを反映できるものを必要としていました。ベンダーと会って、すぐにすべてがうまくいったとミッチェル氏は振り返ります。

「EmpowerMeにとって、この技術の導入は簡単なことでした。当社の臨床医と同じ知識ベースを活用し、拒否をより迅速に処理できるからです」と彼は説明した。

「ケース管理の面では、ベンダーは当社の経営陣や控訴チームの臨床医と緊密に連携して、統合がスムーズに進むように努めており、現在は当社の 2 つの EHR (最初は Clinicient、現在は NetHealth) と連携しています。

「私たちはまずテクノロジーを理解することから始め、カルテ監査から臨床的アピールまで、さまざまなユースケースを計画しました」と彼は続けた。

「私たちは控訴から始めることにしましたが、それで終わりではありません。EHR への統合により、当社のビジネスに有意義な影響を与え、臨床リソースを消費する管理ワークフローを自動化するアプリケーションが数多くあります。

ベンダーは、自社のテクノロジーを適切な分野に適用するために、プロバイダーのアピールチームと数か月にわたって協力し、あらゆることを理解しました。さらに前進するために、プロバイダーのチームからフィードバックを集め続けています。

結果

このテクノロジーによりEmpowerMeは完全に刷新され、組織の時間とチームの帯域幅が節約されたとミッチェル氏は報告した。

「これは、医療分野で使用されている AI に対する臨床医の信頼を築くのに役立っています」と彼は指摘します。「Apollo を使用することで、控訴チームの効率が向上し、収益サイクル管理タスクが超高速で合理化されました。」

「AIを活用することで、医師たちは医師として患者の転帰を管理するという、最も得意とする仕事に専念できるのです」と同氏は付け加えた。「具体的には、控訴状を3倍の速さで作成できるようになり、チームはより重要な業務に集中できるようになりました」

他の人へのアドバイス

それは公平だ 医療におけるAIへの警戒 しかし、簡単に自動化できるタスクを実行するために実績のあるテクノロジーを使用することは、考えるまでもないことだ、とミッチェル氏はアドバイスした。

「私たちは患者対応に AI を使っていません」と彼は指摘した。「社内で AI を使っています。チームの時間と労力を節約し、彼らが訓練された仕事、つまり書類作業ではなく人の世話をすることに集中できるようにしています」と彼は語った。「臨床医がすぐに習得できる使いやすいモデルを見つけることができ、臨床医は仕事の面倒な部分を 3 倍のスピードでこなすことができ、同時に失われた収益を取り戻すことができました」

「既存のワークフローにすぐに統合できる直感的なインターフェースを備えたソリューションを選択することで、AI 実装の成功は、チームがそのテクノロジーを受け入れて使用する意欲に大きく左右されます」と、同氏は続けます。「適切なトレーニングとサポートを提供することで、スムーズな移行が促進され、臨床医がツールを効果的に活用して生産性を向上できるようになります。」

何よりも、技術が業務効率と患者ケアの両方に与える影響を継続的に監視し評価することが不可欠だと彼は主張した。

「医療機関は、臨床医やスタッフ全員からフィードバックを得て、改善と最適化の領域を特定する必要がある」と同氏は結論付けた。「イノベーションと継続的な改善の文化を育むことで、医療システムは AI の力を活用してプロセスを合理化し、医療の質を高め、患者の転帰を改善できる」

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