Revenue Cycle Managementソフトウェアベンダーは、West Tennessee Healthcareなどの地域システム、AdventHealthなどの多面的な医療システム、クリーブランドクリニックなどのジャイアンツなど、あらゆる規模のヘルスシステムを提供するために、人工知能にますます目を向けています。
プロバイダーの費用は増加し続けています より低い払い戻し マージンの減少に接続されている、薄いまたは薄いヘルスシステムまたは マージンの減少 そして、高い管理者 費用 手術室を完全に活用したり、訴えかけたり、拒否されたり、コーディング操作のスピードを上げたり改善したりするなど、主要な収益ドライバーに注目してください。
成長を促進し、負担を軽減します
州およびミズーリ州南東部の19郡の500,000人の患者にサービスを提供する非営利医療システムであるウェストテネシーヘルスケアは、オペレーティングルームのスケジュールのスペースを開くための独立した外科的ケースの要求に合った人工知能スケジューリングソフトウェアを使用して、そのまたは利用を増やすことができました。
ソフトウェアベンダーのQventusからの発表によると、ヘルスシステムは、アルゴリズムベースのスケジューリングシステムを介した最初の100日間の優先外科症例を介して優先外科の症例を予約して9％増加させました。
多くの農村部の仲間と同様に、外科医のスケジューリング作業のための医療システムのプロセスは、従来の先着順に基づいていました。これは、収益を上げたリソースを十分に活用し、地域の外科医がロボット資産にアクセスするのを防ぎます。
西テネシー州は、独立した外科医が症例をORSに簡単に持ちやすくし、外部の臨床スケジューラーが外科時間を予約できるようにする機械学習ツールに頼ることを望んでいました。
Qventusによると、機械学習のスケジューリング要求を分析することで、ヘルスシステムは最初の100日間で61例をスケジュールに追加しました。これはAIへの投資の90％に相当します。
西テネシー州の整形外科手術会長であるキース・ノード博士は、声明で「数分でスケジュール中に利用可能な部屋の時間を数秒で見ることができることは、私のスタッフと患者にとってすべてです」と述べた。
「私たちは短時間で西テネシー州で印象的なROIを達成しました。そして、チームのさらに多くの成長を促進し、コミュニティの外科的アクセスを増やすために密接に協力し続けています。」
償還の可能性を表面化します
AdventHealthは、ヨウ素ソフトウェアの事前請求ソフトウェアを使用して、AIが予測する患者記録を分析および優先順位付けし、払い戻しの可能性が最も重要であり、ケースをレビューするよう指示すると、同社は木曜日の発表でソフトウェアの広範な可用性について発表しました。
そのアルゴリズムは、欠落しているドキュメントを識別し、より適切なコードを推奨し、代替の主要な診断を表面化することにより、価値の低いケースを除外し、コードを検証します。 Qventusは、次世代のソフトウェアは、フォローアップの機会も特定していると述べました。フラグは、医師のサポートを失い、ドキュメントやコーディングの更新を保証する可能性のあるイベントを検出します。
ヨウ素は、そのAwarepre-Bill製品は、プロバイダーが収益マージンに影響を与える登山の拒否傾向に対処するのを支援することを目的としていると述べました。拒否された請求のほとんどは最終的に覆されていますが、80％は会社によると、病院はリソースが限られているため控訴を追求せず、テーブルにお金を残しています。
Rev Cycle Automationsにより、ヨウ素は顧客が請求レビュー時間の平均63％の削減を経験しており、2024年には1,000を超える医療システムで2394億ドルの合計払い戻しを達成したと述べました。
AdventHealthの病院医学およびCDIの副社長であるクリストファー・リカード博士は、声明で、「収益と品質の両方の結果を促進するインパクトの高いクエリの意味のあるリフトを見てきました」と述べています。
「適切なケースに優先順位を付ける能力は、それ以上ではなく、チームの生産性を変え、財務パフォーマンスを強化しました。」
複雑なコーディングを支援します
クリーブランドクリニックは、生成AI開発者アカサと提携して、米国のすべての場所で収益サイクルの運用に機械学習処理を追加していると述べました。
Health Systemは、4月30日の発表で、スタッフは、進行状況ノート、退院概要、病理レポートなど、ケースごとに100を超える臨床文書をレビューし、140,000を超えるオプションからコードを選択すると述べました。
多くの場合、診療所で複雑な症例は、患者の遭遇あたり最大1時間かかる可能性があります。
パートナーシップを通じて、クリーブランドクリニックは、Aksanaのプラットフォームからのツールが、患者のケアと請求の間のドキュメントとコーディングのタスクであるミッドリベニューサイクルフェーズで、ケースレビューを合理化および改善することを目指しています。
「AIは、患者のケアだけでなく、ヘルスシステムの運用がよりスムーズかつ効率的に実行されるのを支援するために、ヘルスケアにとって変革をもたらすことができます」と、クリーブランドクリニックの最高デジタル責任者であるRohit Chandra博士は述べています。
コーダーは、包括的で効率的で正確なプラクティスをサポートするコーディングAIアシスタントツールを利用できます。健康システムの発表によると、2秒未満で臨床文書を読み、1.5分で100を超える文書を処理できます。
「私たちは国内で最も高い視力患者の一部を治療するため、収益サイクルの活動は非常に複雑です」と、クリニックのエグゼクティブバイスプレジデント兼最高財務責任者であるデニスララウェイは付け加えました。 「自律的なコーディングを通じて、これらの複雑で時間のかかるタスクに効率と精度を高めることを目指しています。これは、AIが対処するのに理想的なものです。」
また、2つのパートナーは、医療システムの収益サイクル管理業務をさらに改善するために、臨床文書整合性ツールで協力しています。
Andrea Foxは、Healthcare IT Newsの上級編集者です。
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