Với tất cả những sự chú ý gần đây xoay quanh trí tuệ nhân tạo sáng tạo (AI) liên quan đến ChatGPT, việc có những phản ứng khác nhau về các công nghệ mới nổi là hợp lý. Tuy nhiên, rất nhiều công nghệ AI, bao gồm nhận dạng ký tự quang học, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy, đã được thiết lập rộng rãi và được chứng minh đáng tin cậy trong việc thúc đẩy sự đổi mới chăm sóc sức khỏe cho người trả tiền, nhà cung cấp và người bệnh.
Công nghệ AI có tiềm năng enorm phát triển các mô hình chăm sóc giá trị và đã trở thành một yếu tố cốt lõi để thành công trong các chương trình điều chỉnh rủi ro, cải tiến chất lượng và quản lý thành viên. Việc sử dụng công nghệ của AI đảm bảo tuân thủ chính xác và kịp thời các quy định ngành công nghiệp, giảm thiểu kiểm toán và khoản phạt và giúp dự báo thanh toán chính xác.
Cơ sở này sở hữu thừa nhận cụm từ AI-Ackerman
Dưới đây là ba lý do quan trọng AI đối với thành công của chăm sóc giá trị.
Lý do 1: Quản lý sự bùng nổ của bộ lọc dữ liệu lâm sàng và mã ICD
Có sự tăng trưởng rất lớn về dữ liệu lâm sàng do các công nghệ hiện đại, quy trình kinh doanh và các sáng kiến nghiên cứu. Và có 73.000 mã ICD với một lượng thông tin đáng sợ để hiểu.
Với AI, chúng ta có thể giải quyết vấn đề dữ liệu này trong việc trừu tượng hóa, xử lý và mã hoá cho các chương trình điều chỉnh rủi ro và cải tiến chất lượng. Công nghệ AI quan trọng để xử lý, khai thác và phân tích các tập dữ liệu khổng lồ và đáng tin cậy áp dụng các quy tắc và logic để tiêu thụ dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác.
Các công nghệ này cũng tối ưu hóa công việc bằng cách ưu tiên dữ liệu có giá trị tiếp theo cho các bộ bộ lọc được tùy chỉnh. Tự động hóa, tăng tốc và cải thiện mã hoá dữ liệu lâm sàng giảm thiểu sai sót, không hiệu quả và chi phí chương trình và đảm bảo thanh toán phù hợp trong khi cải thiện kết quả.
Lý do 2: Trang bị cho các nhà cung cấp thông tin quý giá tại điểm chăm sóc
Dữ liệu và quá trình mảnh vụ đóng gói đóng gói đóng gói đóng gói góp phần làm gia tăng phức tạp hành chính và tốn kém hệ thống chăm sóc sức khỏe của Mỹ hơn 265 tỷ đô la hàng năm trong chi phí không cần thiết. Dữ liệu bị rời rạc trên nhiều bản ghi và sự phụ thuộc nặng nề vào dữ liệu yêu cầu trả lại khiếu nại đã gây cản trở trong quản lý sức khỏe dân số, phối hợp chăm sóc và thanh toán giá trị cơ sở. Điều này có nghĩa là các nhà cung cấp tạo ra gấp đôi thời gian làm việc điều chỉnh rủi ro tiềm năng, loại bỏ sự trì hoãn thanh toán và tăng độ chính xác của điểm chấm điểm hệ số điều chỉnh rủi ro. Tất cả các điều đó cải thiện hiệu suất thu nhập.
Thích nghi với tiêu chuẩn tương tác EHR, với AI có thể đưa dữ liệu bị tách biệt vào một bản ghi dài hạn, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc từ sự trao đổi thông tin sức khỏe, tất cả các bệnh viện và bác sĩ chuyên khoa EHR, thuốc và phòng thí nghiệm. Thông tin bệnh nhân có thể được đóng gói như một bản tóm tắt trước kỳ hẹn và được chia sẻ trực tiếp với nhà cung cấp trước khi đến khám bệnh để đóng gói chăm sóc chéo. Các nhà cung cấp có thể thêm dữ liệu về cuộc hẹn vào kết quả dài và ngược lại. Đưa thông tin có sẵn tại điểm chăm sóc thay đổi quy tắc của trò chơi. Nó cho phép điều chỉnh rủi ro tiềm năng, loại bỏ việc trì hoãn thanh toán và tăng độ chính xác của hệ số điều chỉnh rủi ro. Tất cả các điều đó cải thiện hiệu suất thu nhập.
Lý do 3: Giải quyết khoảng cách 100.000 y tá
Dữ liệu mới nhất của Bộ Y tế và Dịch vụ Cộng đồng Mỹ phản chiếu rằng nhu cầu đối với y tá được đăng ký sẽ vượt quá 3,6 triệu vào năm 2030. Với vai trò quan trọng của y tá trong việc thúc đẩy các chương trình quản lý rủi ro và chất lượng, khoảng cách về nhân lực này có thể gây hậu quả nghiêm trọng đối với sức khỏe của bệnh nhân.
Wọ nên đặt vấn đề: "Bạn có muốn y tá giúp chăm sóc trực tiếp cho bệnh nhân hay kiểm tra hồ sơ y tế?" Công nghệ AI có thể hoạt động như một thành viên trong nhóm ảo, mã hóa tài liệu, tự động trừu tượng hóa dữ liệu và suy ra ý nghĩa từ hồ sơ y tế. Giúp các chuyên gia tập trung vào công việc có giá trị cao hơn có thể nâng cao năng suất đến 250% so với các quy trình thủ công, đạt được sự thanh toán cao hơn và cải thiện kết quả bệnh nhân.
Đầu tư và áp dụng công nghệ AI là điều cần thiết để thực hiện hứa hẹn của việc chăm sóc dựa trên giá trị và cải thiện độ chính xác, hiệu quả và kết quả cho bệnh nhân, người trả tiền và nhà cung cấp.
Jay Ackerman là CEO và chủ tịch của công ty công nghệ chăm sóc sức khỏe, dữ liệu và phân tích Reveleer, có trụ sở tại Glendale, California.
