医師の診察のコーディングは非常にわかりにくい場合があり、常に変化しています。
規制やガイドラインは毎年変化するため、プロバイダーが対応するのは困難です。 ほとんどのグループのコーディング スタッフはトレーニングが限られているため、一部の変更は認識されません。
コーディングの裏返しはコンプライアンスです。違反が見つかった場合、プロバイダー グループに重大な経済的影響を与える可能性があるコンプライアンス監査のリスクが高まり続けています。
売上高の増加
ノースカロライナ州シャーロットにあるオルソカロライナ社の外科医で元最高経営責任者（CEO）のブルース・コーエン博士は、「医療業界では、文書化したものと提出したコードに対してのみ報酬が支払われる」と述べた。 「適切な文書化と関連付けて遭遇を適切にコーディングすることで、収益を真に増加させることができます。
「多くの場合、プロバイダーは古い規則や手順に取り組んでおり、オフィス訪問のコーディングを通じて重要な収益機会を逃しています」と彼は続けた。 「診療所の収入のほとんどが診察によるものであるため、このことはプライマリケアにおいて特に顕著です。」
AIベースのプログラム コーエン氏は、適切なコーディングガイドラインとリアルタイムのレベリングを提供するものは、実践に非常に貴重な追加となる可能性があると述べた。
「これはプログラマーの仕事を排除するという意味ではありません。評価と管理 (E/M) コーディングに基づいて行われるすべての請求の監視と精度が拡大されます」と彼は説明しました。 「また、現在の実務環境には存在しないレベルの文書へのコンプライアンスももたらします。年次コーディング要件が制定されると、AI ベースのシステムがそれらの変更を統合し、リアルタイムで実装します。」
AI システムへの移行
オルトカロライナは、 カームウォーターAI ベンダー MontecitoPLUS のコーディング システムを使用して、コーディング作業を支援します。
「Calm Waters AI は、医師、医師助手、医療コーダー、および提供されるサービスに対して適切な請求を行うために医師の文書をレビューし、CPT および ICD-10 コードを割り当てる特定の人々によって使用されています」とコーエン氏は説明しました。 「コーディングは複雑で、混乱を招きやすいプロセスです。これは、膨大な量の個別のコードと、年ごと、および毎年内に変更される規制やガイドラインの数の両方が原因です。
「E/Mサービスの場合、医師の日々のワークフローの一部は、各患者の診察を検討し、患者の症状、病歴、診断の文書を治療の推奨事項とともに提供することです」と彼は続けた。 「診断された問題の深刻さと複雑さ、診断を下すために必要なデータの複雑さ、患者の合併症や罹患率/死亡率のリスクのレベルを含む診断に基づいて、医師は医療上の意思決定のレベルを割り当てます。 (MDM) 出会いへ。」
MDM の種類 (低複雑性、中複雑性、および高複雑性) は、プロバイダーのサービスのコーディングと請求の決定に役立ちます。
AI を Epic EHR に統合する
「プロバイダーが履歴、試験、MDM の種類を文書化した後、グループのコーダーはこの情報に基づいて E/M コードを割り当てることができます」とコーエン氏は述べています。 「コーダーとプロバイダーの間のギブアンドテイクにより、シームレスで時間効率の高いプロセスが妨げられることがよくあります。コーダーは医師が割り当てた MDM レベルに同意しない場合や、特定の MDM を正当化するために医師に追加の文書を要求する場合があります。レベルとそれに関連する請求。
「Calm Waters AI は私たちのシステムに統合されているため、 エピック EHR「このシステムは、医師のワークフローの一部としてシームレスに組み込まれています。このシステムは人工知能に依存して、診察ごとに医師の文書をレビューし、適切なレベルとコーディングを提案します。」と彼は続けました。
医師はシステムの推奨事項を確認し、それらを受け入れるか無効にするかを数秒で決定できます。 このシステムは、医師がコーディングと請求の段階に達し、エラーの修正がより困難で時間がかかるようになる前に、記録が医師のデスクトップ上にある間に潜在的なコーディングのコンプライアンスと文書化の問題を特定するのに役立ちます。
「このようにして、このシステムは精度とコンプライアンスの向上に役立ち、支払者の拒否、遅延、監査のリスクを軽減します」とコーエン氏は述べました。 「さらに、このシステムはプロバイダーの文書作成時間を節約し、プログラマーの仕事をよりシンプルかつ迅速にします。」
システムに期待するもの
コーエン氏は、具体的な結果を報告するには実装が時期尚早だが、AIを活用したシステムにより、オルソカロライナ社は医師が患者のケアに費やす時間のより多くの時間に対する払い戻しを受け取ることができ、精度も向上するため、大きな投資収益率が得られると信じていると述べた。 E/Mコーディングのこと。
コーエン氏は、コーディングに AI ベースのシステムを実装または使用する際に、同僚にいくつかのアドバイスを与えています。
「1つ目は、これが雇用の安全の観点から脅威とみなされるべきではないことをコーディングスタッフに安心させることだ」と同氏は述べた。 「これにより、彼らの仕事の重要性が再確認され、現在の能力を超えずに自分の範囲を拡大できるようになるはずです。
「ほとんどのグループは、監査やスポットチェックを通じてコーディングの正確性を調査していますが、対照的に、私たちはこれらを使用できます。 AIベースのシステム すべての出会いにおいて、それは現在の人員配置では達成できないだろう」と彼は付け加えた。
テクノロジーを採用する
彼の 2 番目のアドバイスは、テクノロジーの使用をできるだけ早く受け入れることです。
同氏は、「医療分野では、償還に対する下方圧力が今後も続くだろうし、文書化や医療上の意思決定に対する要求も高まるだろう」と述べた。 「こうした遭遇に対する補償を最適化するために、なぜ AI ベースのシステムを使用しないのでしょうか?
「プロバイダーは仕事をしており、同じ償還コードに対してますます多くのことを要求されています。なぜ、そのような出来事に対して公平に補償されるべきではないのでしょうか?」 彼は結論づけた。 「医療管理者や医療提供者には、診療管理と文書化の分野で私たちを支援するテクノロジーに注目することを強くお勧めします。」