HCC コーディングを社内に導入する時期が来た理由

正確なリスク調整は、単にチェックボックスをオンにするだけではありません。それは今では戦略的な手段です。階層的条件カテゴリ (HCC) コーディングは、メディケア アドバンテージやその他の価値ベースの支払いを促進するリスク スコアを支えます。現在、メディケア受給者の半数以上が 2025 年のメディケア アドバンテージに登録しており (これは約 3,570 万人に相当)、コーディングの精度は財務実績とコンプライアンスに直接影響します。

善意を持った多くの組織は、規模とターンキー精度を約束するサードパーティに HCC コーディングを委託しています。しかし実際には、アウトソーシングは費用がかかり、困難で、リスクが伴う可能性があります。しかし、最近の生成 AI の進歩により、HCC コーディングを社内に導入することがはるかに簡単かつ安全になり、コストが削減され、監査への対応が強化されました。

アウトソーシングの隠れたコスト (およびリスク)

HCC コーディングのアウトソーシングの背後にあるビジネス モデルは、不整合なインセンティブを生み出します。本質的には、よりソフトな精度の保証のために、より高い費用を犠牲にすることになります。医療プランはチャートごとの価格モデルに基づいて数百万ドルを費やす可能性がありますが、コーディングの精度が実際に優れていることを示すために必要な透明で監査可能な証拠をベンダーが提供することはほとんどありません。

その間、 CMS は、2024 年度パート C (メディケア アドバンテージ) の支払いエラーを 190 億 7000 万ドルと見積もっています。 — すべてのコードを確認して防御できない場合、ドキュメントのギャップが依然としてシステム上のリスクであることを思い出させます。

さらに悪いことは何ですか？監査の危険にさらされるのはベンダーではなくあなたです。 CMS には、外挿を含め、診断が表でサポートされていない場合に過払い金を取り戻すためのメカニズムが導入されていますが、完璧なシステムではありません。アウトソーシングされたパートナーがコードを「プッシュ」した場合、監査人が記録をレビューする際にあなたは責任を負い、監査人は手数料を保持します。

さらに、ほとんどのアウトソーシング モデルでは、保護された医療情報 (PHI) を出荷し、他人のしきい値、編集ロジック、およびリスク許容度を受け入れます。 CMS または計画監査人が「なぜこの HCC が割り当てられたのですか?」と尋ねた場合、管理と透明性の欠如が問題になります。そして、説明可能で弁護可能な証跡を作成することはできません。

規制目標の変更

時給ではなく控除額の 20% を請求する税理士事務所を雇うことを想像してみてください。彼らは、より多くの控除を見つけて限界に挑戦するあらゆる動機を持っています。監査を受けた場合は責任を負います。彼らは自分の取り分を守ります。これが、多くのアウトソーシング HCC モデルのリスクのダイナミクスです。ベンダーは短期的な収益を最大化しますが、企業はロングテールの監査リスクに直面します。

メディケア・アドバンテージでは、賭け金は莫大です。登録者数の増加に伴い、2025 年の支払い額は増加し続けており、リスク スコアとコーディング手法の精度に対する監視が強化されています。政策更新では、リスクスコアの変化に部分的に結びついた継続的な支払額の増加が計画されており、さらなる増加を促進している 注意 CMS とウォッチドッグから。

規制当局はリスクをさらに明確にしている。監察総監室（OIG）は、健康リスク評価（HRA）やカルテのレビューのみから得られた診断が医療記録のどこにもバックアップされていないことについて繰り返し警告してきた。この種の規定は支払いを増加させますが、多くの場合、監査に耐えられません。言い換えれば、コーディングがしっかりしていないと、計算された規制上のリスクを負うことになります。

社内の代替手段

生成 AI の進歩のおかげで、HCC コーディングを社内に導入することで、数分の 1 のコストとリスク プロファイルでこれらの問題の多くを解決できます。編集ロジック、しきい値、証拠要件、エスカレーション パスに関しては、ベンダーではなく組織が主導権を握ります。つまり、監査の準備が設計に組み込まれており、提案および承認されたすべてのコードの出所が完全に示されています。

考えてみてください。あなたはすでに臨床コーダーを雇用しています。適切な AI を備えていれば、人員を増やさずにチャートを事前レビューし、高収益の証拠を明らかにし、第 2 レベルのレビューを簡単に加速できます。おそらく最も重要なことは、環境内で実行されるソリューションは PHI の共有を回避しながら、チームに完全な可観測性を提供することです。

数年前、「DIY」とは、自然言語処理 (NLP) プラットフォームをゼロから構築することを意味していました。もうない。 AI を活用した新しい生成型 HCC コーディング ツールを既存のワークフローに統合して、乱雑でサイロ化されたマルチモーダル データを読み取り、進化するモデルに対応し、オンプレミスまたはプライベート クラウド環境で動作させ、組織のニーズに合わせてカスタマイズすることができます。

より安全でスマートな前進への道

規制当局は、裏付けのない診断が見つかり、資金が回収されるだろうという期待を明確にしている。 OIG は、HRA やカルテのレビューなど、医療記録の他の場所でサポートされていない脆弱なコーディング チャネルに引き続きスポットライトを当てています。また、CMS のパート C エラー率に関する研究では、毎年数十億ドルが危険にさらされていることが示されています。

技術格差が大きかった場合、アウトソーシングは理にかなっていました。その後、その差は縮まりました。現在、組織は AI ネイティブの HCC プラットフォームを自社のファイアウォールの内側に導入し、コンプライアンス体制に合わせて調整し、監査に備えた状態を保ちながら、予測可能な患者ごとのコストで運用することができます。

リスク調整は戦略的すぎて、四方の壁の外に放置することはできません。 HCC コーディングの未来は社内にあり、生成 AI と独自の臨床コーダーを組み合わせることで、組織は制御、透明性、コスト削減を実現しながら、これらの現実のそれぞれに直接対処できます。

写真：LeoWolfert、ゲッティイメージズ

この投稿は、 メッドシティのインフルエンサー プログラム。誰でも、MedCity インフルエンサーを通じて MedCity News でヘルスケアにおけるビジネスとイノベーションに関する視点を公開できます。 方法を確認するにはここをクリックしてください。