AI は医療に黄金時代をもたらす可能性がある
1773793373 2026-03-17 15:00:00 ルーベン・アマラシンガム医師、最高医療責任者 よりスマートなテクノロジー、医学生からは、自分が正しい職業に就いているかどうかよく尋ねられます。彼は、AI のおかげで、私たちは医療の「黄金時代」を迎えているかもしれない、と答えています。 生成型 AI の時代では、臨床セッションを追跡し、医師のメモを作成できます。 AI は、収益サイクル管理に関連するイライラと時間のかかるタスクの多くを自動化することもできます。しかし現在、AI はメモ (フロントエンド) と RCM (バックエンド) の作業を組み合わせることで、さらに多くのことを実行できるようになりました。これは Smarter Technologies が開発する領域です。 よりスマートなメモ 動作します。 現在の医療制度は、この現実に対する準備ができていないまま医学部を卒業した医師に管理業務を押し付けていることでよく知られている。 「DRG 101 という医療クラスはありません」とアマラシンガム氏は冗談めかして、メディケアが支払額を計算するために使用する複雑な尺度である診断関連グループについて言及しました。 同氏は、スタッフの管理負担を軽減することは重要だが、それに加えて、AIへの投資コストを考慮すると、プロバイダーは「でも、収益も改善できるのか?」と疑問を抱いていると指摘する。彼が「多面的な AI システム」と呼ぶものの出現により、AI は新たなレベルに引き上げられました。 たとえば、AI の診断エンジンと請求エンジンは、フロントエンドのアンビエント スクライブ パーツがメモを書き込んでいる間に診断コードを提案できます。フロントエンドからの洞察により、バックエンドを改良することもできます。 Amarasingham 氏は、さまざまな組織が AI をどのように実装するかについても説明します。ある組織は一度に 1 つの機能を段階的に実行し、他の組織はより統合された方法で AI を実装します。 AI が医療に与える影響について詳しく知りたい場合は、Smarter Technologies の Ruben Amarasingham 博士へのインタビューをご覧ください。 Smarter Technologies の詳細については、こちらをご覧ください。 https://www.smartertech.com/ 聞いて購読してください ヘルスケア […]
AI の導入は運用効率と RCM に重点を置いています。エージェント計画の遅れ、KLAS の発見
1767332421 2025-12-31 12:00:00 KLAS Research の 2025 年 12 月のレポートによると、医療機関は主に業務ワークフローを改善し、人員配置の課題に対処するために AI を導入しており、臨床文書化のための周囲音声が主要な使用例として浮上しています。 この調査では、AI を使用している組織の 79% が、患者と医療提供者の会話から臨床メモを自動的に生成するアンビエントスピーチ技術を採用していることがわかりました。この明確に定義された低リスクのアプリケーションへの焦点は、医療提供における AI 主導の変革という広範な期待とは対照的であり、組織は患者に直接影響を与える可能性のあるリスクの高い臨床アプリケーションについて引き続き慎重です。 1,742 の固有の組織にわたる 3,370 人の回答者へのインタビューから抽出された KLAS データによると、現在では医療機関の 3 分の 2 以上が何らかの形の AI を使用しており、2025 年初頭の半数未満から増加しています。この増加は、診断タスクと非診断タスクの両方の自動化に対する信頼の高まりを反映していますが、複数の部門や機能にわたって AI の使用を拡大している組織はほとんどありません。 より広範な導入を決定する要因としては、ガバナンス構造の欠如、投資収益率検証の必要性、ワークフロー統合における課題などが挙げられます。ほとんどの組織がリスクを監視し、強力な ROI を確保するために系統的なアプローチを採用しているため、上位のユースケースは 2025 年を通じて一貫しています。 Microsoft と Epic がベンダーの優位性を検討 Microsoft は、主に Dragon Copilot アンビエント スピーチ ソリューションと Copilot による生成 AI 機能によって推進され、2025 年を通じてマインドシェアで全ベンダーをリードし、416 件の言及を記録しました。 […]
AI がついに外来 EHR 市場を前進させる理由
1765525329 2025-12-11 17:00:00 過去 10 年間の EHR での会話でも、同様の不満が渦巻いています。臨床医をサポートするために構築されたツールは、かえって臨床医のスピードを低下させることがよくあります。停滞は十分に長く続いたので、多くの人が進歩を全く期待しなくなった。今とは違うことが起きており、その変化においてAIが顕著な役割を果たしている EHR に関する会話が変化している理由 最近の会話では、 トロイ・ワシレフスキー氏、Greenway Health 最高収益責任者 (グリーンウェイ) は、外来 IT を再構築する力と、EHR 市場が AI の実用化によって形成される新たな段階に入りつつあると信じている理由について率直に語りました。 重要なポイント EHR 市場は破壊の機が熟しています。 Wasilefsky 氏は、市場が長く停滞していると見ており、AI を使用してワークフローを再構築する意欲のあるベンダーは、最終的に臨床医が数年前に期待したものを提供できると信じています。 AI は外来診療の壁を打ち破りつつあります。 かつて請求や手術のために予約されていたタスクは、臨床医の作業を追加することなく、診療自体に移行されています。 AI は変化のための最も実用的なエンジンになりつつあります。 Greenway は、EHR と自動化レイヤーの両方を所有することで、別のツールを追加するのではなく、ワークフローを根本的に再設計できると考えています。 EHR市場は破壊の機が熟しています 10年間の漸進主義を経て、外来EHRの状況は停滞しているとワシレフスキー氏は主張する。他の業界のデジタルツールの向上により期待が高まっているにもかかわらず、多くの製品の見た目や感触は数年前と同じです。 彼の評価は率直だった。「市場が安定していると言うのは優しすぎると思います。私は市場が停滞していて…満足していて…率直に言って、顧客にあまり良いサービスを提供できていないと思います。」この感情は、多くの臨床医や IT チームが感じてきたことを反映しています。これは、同氏が AI 対応のワークフローによる変化の余地があると考えている理由も説明しています。 AI により臨床ワークフローとビジネス ワークフローの境界があいまいになりつつある 多くの組織は依然として臨床文書、請求ワークフロー、患者との関わりを別個の問題領域として扱っていますが、ワシレフスキー氏は、これらの部門が存在するのはテクノロジーによって強制されたからに過ぎないと考えています。 AI を使用すると、タスクを上流の臨床現場に移すことができ、そこではデータが最も新鮮になります。 「私たちは、伝統的に RCM であった要素を臨床現場に取り入れました。それは、それを行うための場所だからです」と彼は説明しました。 「その旅全体を、よりシームレスで自然な方法で見直すことができます。」 Wasilefsky 氏は、AI が反復的な […]
Optum Real は請求と払い戻しを明確にします
1763052206 2025-11-13 16:00:00 のビジョン オプタムリアル 重要なケアの瞬間に、支払者と提供者の間にリアルタイムの透明性を生み出すことです。 Optum Real の SVP 兼 GM である Puneet Maheshwari 氏によると、現在の AI テクノロジーによってこれが可能になっています。 Optum は医療分野の主要企業であり、米国の 10 件中 9 件の医療制度と支払者の 5 人中 4 人にサービスを提供しており、Optum Real は現在、多くの医療機関と試験運用中です。試験運用中、このプラットフォームは、ミネソタ州の大規模な医療システムにおいて、最初の 2 週間で、ある医療提供者では通話量を 25% 削減、別の医療提供者では 42% 削減、償還申請のエラーを最大 75% 削減することを達成しました。 マヘシュワリ氏によると、目標は、医療システムを利用する患者に小売のような体験を提供することです。透明性は、インテリジェントなリアルタイム データ交換を通じてプログラムによって実現されます。支払者側では、Optum Real が契約とガイドラインを取り込んで分析します。医療提供者にとって、AI を活用したテクノロジーは、診察内容をリアルタイムで記録し、必要な文書を特定して医師に記入を促し、コードを作成して支払者に請求し、リアルタイムのテキスト メッセージを通じて訪問を解決します。 Optum Real が医療体験をどのように変革しているかをビデオでご覧ください。 Optum Real について詳しくは、こちらをご覧ください。https://business.optum.com/en/operations-technology/optum-real.html 聞いて購読してください ヘルスケア IT の今日のインタビュー ポッドキャスト […]
説明可能、監査可能、正確: RapidClaims の LLM を活用した RCM ソリューションは、請求の真実と拒否の減少を追求します
1762479110 2025-11-06 17:00:00 プロバイダーと支払者は、請求をめぐる壮大な継続的な戦いに巻き込まれているように感じていますが、次のように述べています。 迅速な請求は、両者が根本的に真実に興味を持っていることを認識すると、承認が増える可能性があると信じています。 RapidClaims の AI を活用した収益サイクル ツールは、ケアの複雑さを明らかにし、請求を裏付ける証拠を提供するのに役立ちます。 ヴィアス氏は、AI を導入するには正確さと説明可能性の両方が必要であると述べています。 RapidClaims のアルゴリズムは自己ホストされ、自己トレーニングされます。あらゆる専門分野をサポートし、さまざまな機関のニーズに適応するのに十分な柔軟性を持っています。この目的のために、彼らは 118 を超える AI モデルを用意しており、それらを相互に設定してエラーや幻覚を排除しています。 RapidClaims の営業担当副社長である Lisa Rosenkoetter 氏は、コスト、収益、コンプライアンスに取り組んでいると述べています。健康状態の複雑さと重症度が増すにつれ、医療提供者は「提供したケアの対価をすべて回収する必要がある」。 RapidClaims のもう 1 つの特徴は、展開の速さです。ほとんどの顧客では 1 ～ 2 週間で稼働し、ローゼンケッター氏の言葉を借りれば「日々革新」されます。 Vyas 氏は、統合チームの規模がクライアントの他のシステムと確実にシームレスに連携できることを指摘しています。 拒否率の急増は収益サイクル管理における最も緊急な問題の 1 つであるため、RapidClaims は医療機関の拒否率の削減を支援することに重点を置いています。同社は、適格性の検証、事前承認、自律コーディング、臨床文書の改善など、収益サイクルの他の部分もサポートしています。 RapidClaims は中規模の医療機関を支援して成功を収めてきましたが、大手企業からも関心を持ち始めています。 RCM を改善するための AI の使用について詳しく知りたい場合は、RapidClaims へのインタビューをご覧ください。 RapidClaims について詳しくは、こちらをご覧ください。 https://www.rapidclaims.ai/ 聞いて購読してください ヘルスケア IT の今日のインタビュー ポッドキャスト ヘルスケア IT の専門家から最新の洞察をすべて聞くことができます。 […]
RCM を臨床面接の一部にする
1762206139 2025-11-03 17:00:00 マイク・ガオ博士、社長 よりスマートなテクノロジーは、臨床ケアと収益サイクル管理（RCM）の区別は歴史的な決定であり、もはや無効であると述べています。臨床ケアは、支払者が何をカバーするか、また患者の状態についてどのような証拠を要求するかによって部分的に決まります。さらに、請求に使用されるコードやその他の情報は、臨床訪問で起こったことの概要です。 このような環境では、医師は患者が提示した症状や病歴だけでなく、患者の環境や保険適用範囲も考慮する必要があります。これらすべてを心に留めておくことは誰にもできません。 そこで、Smarter Technologies などの AI ツールは、医師が必要とするデータを組み合わせることができる「スーパー インテリジェンス」を提供します。ルーベン・アマラシンガム博士、共同創設者 ピーステクノロジーズ 現在は Smarter Technologies の一部となっている同社は、AI によって医師に「患者に何が起こっているのかを状況に応じた真の理解」をもたらすことができると述べています。 HLTHカンファレンスでの最近のインタビューで、ガオ氏とアマラシンガム氏は、お互いに情報を共有する治療と収益サイクル管理のビジョンと、Pieces TechnologiesがSmarter Technologiesに買収された理由について説明しています。彼らは 2 社を補完的であると考えています。 Smarter Technologies は、検査結果、注文や投薬に関するデータ、その他の文書を取り込み、そこから新たな収益機会を見つけることができます。 Pieces Technologies が提供するサービスは、この情報を臨床面接にフィードバックできます。 Pieces Technologies 製品は医師に人気があります。 Amarasingham 氏によると、施設での稼働開始から 6 週間以内に医師の 85% から 90% 以上が採用に達しました。彼らは、シフトごとに 45 ～ 60 分の節約と認知的負担の軽減を実証できます。 アマラシンガム氏は、今後数年間で、文書化システムが「よりアシスタントのように動作」し、ニーズを予測して医師に警告するようになるだろうと予想しています。 RCM の進化と Smarter Technologies との臨床インタビューの詳細については、ビデオをご覧ください。 Smarter Technologies の詳細については、こちらをご覧ください。 https://www.smartertech.com/ 聞いて購読してください […]
医療請求の複雑さには一貫性と AI サポートが必要
1761767503 2025-10-29 16:00:00 リスクベース、価値ベースの計画と行動の変化の重要性が高まるにつれて、医療における償還はより複雑になっています。このビデオインタビューでは、収益および分析担当ディレクター、ティファニー・ウォルトス氏が語ります。 地域医療 オハイオ州北部で、収益サイクル管理に対する今日のプレッシャーと医療提供者が対応できる方法について議論します。 価値に基づくケアの下では、医療提供者は、実施された処置だけでなく、患者に対して実際に何を行っているかなど、さまざまな情報を収集することを医療提供者に要求します。支払者によって要件の指定方法が異なるため、作業が困難になる場合があります。さらに、医師の文書作成慣行の違いと、各医療提供者の払い戻し要件を調和させる必要があります。 Waltos 氏は、ある専門医を受診すると、同じ症状で別の専門医を受診するよりも請求額が高くなる可能性があるため、コーディングの不一致は患者だけでなく支払者も気づくと指摘しています。 プライマリケアに重点を置いた 19 のオフィスと 65 のプロバイダーを抱えるコミュニティ ヘルスケアは、申請が最初から承認されるように、コーディングと請求に関する明確なルールを定め、医師間で一貫性を保つ必要があることに気づきました。これを実現するのに大きな助けとなったのは、同社が提供する RCM (収益サイクル管理) コンサルティング サービスと契約したことです。 eクリニカルワークス EHRベンダー。協力することで、彼らは直面したより複雑な問題のいくつかに対処し、RCM の取り組みを改善することができました。 Waltos 氏は、eClinicalWorks との契約を「非常に協力的」であると述べています。 Community Health Care は、ルール エンジンや適格性テストなど、改善できると思われる領域のリストを提供し、eClinicalWorks が独自に提案を行いました。 地域医療にも AI が採用されています。送信が拒否された理由を迅速に特定し、問題の再発を防ぐための新しいルール エンジンを作成することもできます。周囲の音声を録音すると、適切な診断コードや PT 評価コードも提案されます。 Community Health Care へのインタビューをご覧になり、RCM の取り組みと、eClinicalWorks コンサルティング サービスが RCM の最適化にどのように役立っているかについて詳しくご覧ください。 地域医療について詳しくは、こちらをご覧ください。 https://www.chci.com/ eCW について詳しくは、こちらをご覧ください。 https://www.eclinicalworks.com/ 聞いて購読してください ヘルスケア IT の今日のインタビュー […]
Nexus Health Systemsは、収益サイクルのVPをタップします
1746091181 2025-04-30 20:03:00 ヒューストンに拠点を置くNexus Health Systemsがあります 名前が付けられました ジムベーコン収益サイクルの副社長。 ベーコン氏は、ヒューストンに拠点を置くヘルスケアコンサルティング会社MedGroup AdvisorsのNexusに加わり、彼はチーフ収入サイクル責任者を務めました。 LinkedIn ページ。 彼は以前、ウィスコンシン州グリーンフィールドに本拠を置く事前疼痛管理の最高収益サイクルオフィサーを務めていました。 #Nexus #Health #Systemsは収益サイクルのVPをタップします
Infinxは、RCMを改善するためにAI周辺のライフサイクルを想定しています
1741043608 2025-03-03 16:00:00 infinx AIをヘルスケアの収益サイクル管理に適用して、組織に優れた結果を提供します。最高製品責任者であるNavaneeth Nairは、AIの洗練を、人間がその結果を常に監視および評価し、AIのフィードバックを与えてRCMの進化を維持するライフサイクルと見なしています。 基本的に、Infinxでは、AIは、よりまれな高複雑さのタスクを処理するために人間の専門家を解放するために、大量の低複雑さのタスクを引き受けます。 AIはドキュメントを処理することから始めることができます。たとえば、チェックボックスなどの困難な入力を使用して、構造化されていないFAXフォームから重要な情報を抽出します。 AIエージェントは、患者の記録に注文を挿入し、EHRでレコードを作成することさえできます。ただし、AIはさらに進むことができ、拒否されたクレームを理解するなどのタスクを処理する理由を行うこともできます。 Infinxには、AIエージェントの階層があります。たとえば、開始エージェントは、どの支払者が請求に責任があるかを決定し、その支払者のルールで訓練された別のエージェントにタスクを引き渡すことができます。 AIは、人間のエージェントよりも何らかの形で管理するのが簡単です。 AIは、タスクの取り扱いの変動を減らす傾向があります。さらに、パラメーターを調整するだけで改善できます。 Nairは、スタッフがAIを信頼するのを助けるために一生懸命働いています。彼は、彼らがしばしばその出力を過剰に分析し、不必要にAIをオーバーライドすると言います。ライフサイクルアプローチは、AIへの信頼を築き、顧客のRCMの結果を改善します。 Infinxの詳細をご覧ください： https://www.infinx.com/ 聞いて購読します ヘルスケアは本日、ポッドキャストにインタビューします ヘルスケアITの専門家からの最新の洞察をすべて聞くために。 そして、私たちのトップストーリーを独占的に見るために、 ニュースレターを購読してください そして YouTube。 あなたの考えを教えてください。お問い合わせ ここ またはTwitterで @hcitoday。そして、あなたが私たちとの広告に興味があるなら、 私たちのさまざまなものをチェックしてください 広告パッケージ そして私たちを要求します メディアキット。 Infinxは、ヘルスケアシーンの誇り高いスポンサーです。 新鮮なヘルスケアとITストーリーを毎日提供してください 私たちの毎日のニュースレターを購読する何千人ものヘルスケアとヘルスの仲間に参加してください。 私たちはあなたのプライバシーを尊重し、あなたの連絡先情報を販売または提供することはありません #InfinxはRCMを改善するためにAI周辺のライフサイクルを想定しています
真の RCM 自動化を実現する方法: すべての組織がツールキットに必要とする 3 つのツール
1737594053 2025-01-22 14:04:00 ヘルスケア業界に長く携わったことがある人なら、人工知能 (AI) に関する話題が新しいものではないことをご存知でしょう。実際、組織の効率と収益性を向上させるためにプロセスを自動化する行為は、何十年も前から行われてきました。残念ながら、業界には不透明な雰囲気があり、あまりに多くの企業がサービスや製品を「AI」として宣伝しているにもかかわらず、実際には自動化の派生製品を使用しているものの、真のインテリジェンスが欠けています。 収益サイクル管理 (RCM) 分野に携わる私たちにとって、人間が関与するテクノロジーを活用したサービスは、医療機関全体の繁栄にとって不可欠な要素であることはわかっています。一方が他方と独立して存在することはできません。この記事では、すべての RCM リーダーが自動化に取り組む際にツールキットに必要とする 3 つのツールについて読者に説明します。 ツール #1: 教育 自動化ツールキットに含めることができる最良のツールの 1 つは教育です。知識は力であり、あなたや他のリーダーが適切な決定を下すのに非常にタイムリーに役立ちます。私が一緒に働くチームを教育する際に重要だと思う領域の 1 つは、ロボティック プロセス オートメーション (RPA) と AI の区別です。 どちらも自動化の一種ですが、組織の運用効率を高める上で異なる役割を果たします。事前承認 (PA) などの標準的な RCM プロセスを考えてみましょう。 RPA だけでは、PA でのエンドツーエンド (E2E) 自動化を実現できません。患者ポータルや Web サイトにデータを入力するなど、さまざまなことができます。しかし、患者の臨床文書を調べたり、「患者は保存的治療を受けましたか?」などの医療上の必要性に関する質問に答えたりするときは、 RPAにはそれができません。そこで登場するのが AI または生成 AI です。 RPA が実行者である場合、AI は思考者であると考えてください。 AI は、臨床上の質問を読み、理解し、合理化し、回答するのに役立ちます。従来の RPA に AI を組み込むことで、RCM プロセス全体をフロントからバック、つまり E2E […]