オレゴンヘルス科学大学病院は、ポートランドのオレゴンヘルス＆サイエンス大学のキャンパスにある576床の教育病院、生物医学研究施設、レベルIトラウマセンターです。オレゴン州とワシントン州南西部の病院や診療所の大規模な医療システムであるOHSUの中心にあります。
挑戦
業界の多くと同様に、OHSUは医療コーダーの持続的な不足に直面しており、コーダーのケースボリュームと運用効率に大きな影響を与えています。
オレゴンヘルス＆サイエンス大学病院の収益サイクルディレクターであるタミービックルは、次のように述べています。
「このバックログは、ターンアラウンドの請求時間が長くなり、コーディング関連の拒否が増加しました」と彼女は続けました。 「支払者にはタイムリーな申請期間があります。これは、請求を支払人に入れるための期限です。私たちの不足は、タイムリーな申請期限を満たすのに苦労したので、支払人は料金を調整する必要がありました。」
OHSUはこれらのサービスの払い戻しからお金を失い、コーダーは持続不可能な量の残業を行っていました。
「私たちはこれらの問題を軽減するためにコンピューター支援のコーディングを試みましたが、私たちが必要とする影響はありませんでした」と彼女は回想します。
提案
OHSUは試してみることにしました AI駆動型の自律コーディング いくつかの理由で。第一に、組織はスタッフのコーダーの数を増やすことができませんでしたが、現在のコーダーチームの仕事/ライフバランスをサポートしたいと考えていました。
第二に、バックログを減らすため。そして第三に、コーダーのボリュームを増やすため。そのため、OHSUはAIを搭載した放射線コーディングのベンダーCODAMETRIXに目を向けました。
「医療コーディングは、健康システムの収益サイクルの最も時間がかかり、人員不足でエラーが発生しやすい部分の1つと考えられています」とBickle氏は述べています。 「ベンダーの提案は、AIを使用して放射線コーディングサイクルを自動化することでした。これにより、ケースのバックログを終了し、より効率的かつ正確なコーディングを提供し、コーディングチームからの圧力を和らげることができました。」
挑戦に会う
コーディングチームが作業のキューに座っていたものを調べると、ボリュームとバックログが成長し続けました。 OHSUは、バックログを減らすために自律放射線コーディングを望んでいました。
「コストだけでなく、チームが長時間費やしており、仕事/ライフバランスに値するため、コーディングチームの残業を減らす必要があることはわかっていました」とBickle氏は言います。 「AI-Autonomous Codingは、バックログと残業を減らし、コーディングチームのワークロードをより管理しやすくし、チームを解放してより複雑な作業をコーディングするのに役立ちます。」
AI駆動型プラットフォームは完全に自動化され、OHSUと統合されています 叙事詩EHR。
結果
AI駆動型の自律的なコーディングを使用した結果は、即時かつ印象的なものでした、とBickleは報告しました。
「放射線学の場合、私たちの自動化率は92％に達しました」と彼女は言いました。 「コーダーのワークロードは28％近く削減されました。自律的にコード化された放射線症の症例のコーディング関連の拒否は、手動でコード化されたケースよりも70％低く、自動化された拒否率は大幅に低く、AIコードされたケースでは0.33％とマニュアルコーディングで1.09％でした。
「高コストのイメージングカテゴリであるMR Case Denialsは、自動化で65％減少し、手動コーディングでは0.48％の自動拒否率が1.38％でした」と彼女は付け加えました。
他の人へのアドバイス
何か新しいことを試すことを恐れないでください、ビックルは他の病院や医療システムの仲間に助言しました。
「すべての健康システムには同様の問題がありますが、誰もが自律的なコーディングを受け入れているわけではありません」と彼女は指摘しました。 「私たちは以前にコンピューター支援コーディングを試してみたので、私はためらいましたが、それは惨めに失敗しました。私のコーディングチームと私はコーディングに別の新しいテクノロジーを使用することに恥ずかしがり屋でしたが、AIの自律的なコーディングは本当にそのような安reliefでした。
「主要な利害関係者に実装を受け入れるために行われた多くの変更管理がありました」と彼女は続けました。 「最終結果がどのように見えるかを理解することは、内部で賛同を得るために重要でした。これを試してみるようにコーディングチームに説得しなければなりませんでした。」
チームがコンピューター支援のコーディングを試みたとき – 扱いにくいオンボーディングプロセスに加えて、バックログは続きました。
「それは私たちのチームにとってそれを悪い経験にしました、そして、彼らの多くは自動化されたコーディングに対する信仰を失いました」とBickleは思い出しました。 「さらに、コーダーはしばしば自動化に仕事を失うことを心配しているので、実装がうまくいかない場合、それが完全に交換されることを意味するかどうかを心配しています。
「しかし、コーディングチームにまだやるべきことがたくさんあったと納得させるのは難しくありませんでした」と彼女は続けました。 「AIの自律的なコーディングでも 放射線学の支援、介入するために人間のコーダーが必要な複雑なケースがいくつかあります。私たちは、特に私たちの成長している健康システムの文脈で、誰も彼らの仕事を失っていないと彼らに言いました。」
Bickleはコーダーにそれぞれが1人だけであり、それぞれがそれほど多くの仕事しかできなかったことを思い出させました。
「週に20時間の残業をしている人を見るのは好きではありません。健康ではありません」と彼女は言いました。 「プログラムが稼働していると、彼らが組織で重要な役割を果たしていることがわかり、生活の質の向上を見ることができました。
「これらのバックログに不安がないことはゲームを変えることです」と彼女は結論付けました。 「私たちのコーダーは、私たちが使用している残業の量を考えると、燃え尽きていました。彼らは、現状が持続不可能であることを知っていたので、このテクノロジーを使用することにオープンでした。放射線学の自律的なコーディングでの成功により、他のサービスラインとの自動コーディングに拡大することになりました。」
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