AKASA تجلب الذكاء الاصطناعي المستقل إلى الترميز الداخلي للمرضى والوثائق السريرية

AKASA في 2 أكتوبر 2026 أعلنت عن إطلاق منصة ذكاء اصطناعي مستقلة للمرحلة المتوسطة من دورة إيرادات الرعاية الصحية، موسعةً شركة جنوب سان فرانسيسكو من مراجعة الفواتير المسبقة المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى الترميز الطبي الداخلي المستقل ووحدة سلامة الوثائق السريرية (CDI).

AKASA، التي تصف نفسها رائدة في الذكاء الاصطناعي التوليدي لدورة إيرادات الرعاية الصحية، قالت إن عملائها يمثلون أكثر من 180 مليار دولار من إجمالي صافي إيرادات المرضى وحوالي 10٪ من حالات الخروج الداخلي في الولايات المتحدة، أي تقريبًا حالة واحدة من كل عشر. وأفادت الشركة أن حجم المرضى الداخليين الذين تمت معالجتهم عبر منتجاتها القائمة على الذكاء الاصطناعي قد نما تقريبًا ستة أضعاف في السنة التي سبقت الإطلاق، معزيةً توسع قاعدة عملائها من أنظمة الصحة إلى تلك المنتجات.

قالت AKASA إنها تقوم بضبط نماذج الذكاء الاصطناعي لتناسب كل نظام صحي على حدة، مع مراعاة الاختلافات في مجموعات المرضى، والمعايير السريرية، وممارسات التوثيق، وتعقيد الرعاية، وهو نهج تقول الشركة إنه يدعم توثيقًا كاملاً وترميزًا دقيقًا يعكس الرعاية المقدمة بشكل أفضل. وصف الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك مالينكا والاليادده الإطلاق بأنه علامة فارقة في الصناعة. قال: “لسنوات، كان تحقيق مرحلة متوسطة مستقلة هدفًا أسطوريًا في قطاعنا”. وأضاف: “اليوم، تجعل AKASA ذلك حقيقة”.

لماذا كانت أتمتة المرحلة المتوسطة صعبة

المرحلة المتوسطة هي الجزء من دورة الإيرادات حيث يتم تحويل السجل السريري للمريض من التوثيق إلى الرموز التي تُحدِث السداد، وتقرير الجودة، وتعديل المخاطر، وسلامة سجل المريض. تصف الإعلان هذا العمل بأنه معقد للغاية ويتطلب موارد كثيرة، ولا يزال في الغالب يدويًا.

قالت الشركة إن تلك التعقيدات جعلت أتمتة موثوقة صعبة. يشير الإعلان إلى دراسة محكمة النظر نُشرت في عام 2025 في مجلة npj Health Systems أفادت بمعدلات أخطاء الترميز الطبي تصل إلى 20٪، وإلى مراجعة صادرة عن مكتب محاسبة الحكومة الأمريكية في يوليو 2026 حددت الدقة القابلة للتحقق كأحد التحديات الرئيسية أمام مؤسسات الرعاية الصحية التي تتبنى الذكاء الاصطناعي لتوثيق الملاحظات الطبية والترميز.

وفقًا للشركة، يستغرق المرمّز عادةً من 30 إلى 60 دقيقة لترميز حالة داخلية واحدة، ويمكن لنقص القوى العاملة والقيود على السعة أن تجعل أنظمة الرعاية الصحية تنتظر عدة أيام بعد خروج المريض قبل أن يبدأ المرمّز في معالجة الحساب. تصف مواد منتجات AKASA الفاصل الزمني الحالي من الخروج إلى الترميز بأنه يتراوح بين ثلاثة إلى أربعة أيام، مقارنةً بـ 90 ثانية مع نظامها.

كيف يعمل نظام الترميز المستقل

وفقًا لـ الوثائق الترميزية الداخلية المستقلة الخاصة بـ AKASA، يقرأ النظام السجل الكامل للمريض (ملخصات الخروج، ملاحظات العمليات، ملاحظات التقدم، الاستشارات، التحاليل المخبرية، التصوير، والأدوية) ويعمل على كل حالة من البداية إلى النهاية، مُخصصًا مجموعة الرموز الكاملة بشكل مستقل عبر جميع التخصصات. كل رمز يرتبط بالنص الدقيق في السجل الذي يدعمه، مع المبرر ومستوى الثقة وراءه، وهو ما تقول الشركة إنه يُنشئ مسار تدقيق ويسمح بالتحقق خلال ثوانٍ.

تحدد أنظمة الرعاية الصحية حدود التشغيل. يحدد العملاء العتبات، وقواعد خطوط الخدمة، وتوزيع الدافعين، وعينات التدقيق، ويقوم النظام بترميز ما فقط ما وافقت المنظمة على ترميزه، مع دمج ICD-10-CM/PCS. يعمل النظام جنبًا إلى جنب مع سجلات المرضى الإلكترونية وأنظمة الفوترة الحالية، لذا لا يتطلب الانتقال إلى الاستقلالية استبدالها. يحدث الترميز عند الخروج، عندما يُغلق السجل؛ وتدعي AKASA أن ذلك يقلل من حجم الحالات التي تم خروجها ولم تُرمّز نهائيًا (DNFC)، ويقلل أيام الحسابات المستحقة، ويسرّع جمع النقد دون زيادة عدد الموظفين.

قالت AKASA إنها اختبرت النظام من خلال تقييمات عمياء من طرف ثالث حيث قام كل من الذكاء الاصطناعي ومُرمّزي البشر الخبراء بترميز نفس الحالات الداخلية، ممثلةً ما بين 65٪ إلى 85٪ من حجم المرضى الداخليين في معظم أنظمة الرعاية الصحية. وجد المراجعون المستقلون، الذين لم يُخبروا ما إذا كان كل مجموعة رموز جاءت من الذكاء الاصطناعي أم من إنسان، أن الذكاء الاصطناعي يطابق أو يتجاوز المرمّزين الخبراء في مقاييس الدقة الرئيسية، وفقًا لتقارير الشركة: تعيين MS-DRG، التشخيص الرئيسي، التقاط جودة سريرية، ودقة وجود الحالة عند القبول. وقالت AKASA إن الذكاء الاصطناعي يُكمل الترميز في أقل من 90 ثانية بعد الخروج، وتسوّق المنتج كأول حل مستقل تم بناؤه خصيصًا للترميز الداخلي.

CDI، النشر، والاستجابة المبكرة

إلى جانب الترميز، توسّع AKASA المنصة إلى أعلى في سلسلة CDI، موصفةً طبقة ذكاء اصطناعي موحدة عبر التوثيق السريري، والترميز، ومراجعة الفواتير المسبقة بهدف الحفاظ على اكتمال الوثائق. وقالت الشركة إنه مع إطلاق المرحلة المتوسطة المستقلة ستعمل مع أنظمة الرعاية الصحية على خطط نشر مخصصة لتوسيع حجم العمل المستقل بناءً على الحاجة، وأنها ستُضيف قريبًا حالات المرافق الخارجية إلى المنصة.

استخدمت Cleveland Clinic منتجات مراجعة الفواتير المسبقة من AKASA عبر الترميز وCDI وتعتزم استكشاف عروض المرحلة المتوسطة المستقلة، وفقًا للإعلان. قال روهيت تشاندرا، الرئيس الرقمي في Cleveland Clinic: “عملنا في دورة الإيرادات يتطلب وقتًا كبيرًا لأننا نعتني بالعديد من المرضى ذوي التعقيد الطبي العالي”. وأضاف: “مع الترميز المستقل، نسعى لتحسين السرعة والدقة في هذه العمليات الصعبة وفق نهج يضع الامتثال في المقام الأول”.

جيف فرانسيس، المدير المالي ونائب رئيس الشؤون المالية في نظام نبراسكا ميثوديست الصحي، الذي عمل مع AKASA لعدة سنوات، وصف الاستقلالية بأنها الخطوة الطبيعية التالية للأنظمة الصحية، مشيرًا إلى سلامة الإيرادات والرفض والخصومات، ومدى سرعة تلقي منظمته للمدفوعات. جولي يو، شريكة عامة في Andreessen Horowitz، قالت إن الرعاية الصحية لا يمكنها تلبية حجم الطلب المتزايد باستخدام القوة العاملة البشرية فقط، وصفت تقنية AKASA بأنها ذكاء اصطناعي رائد صُمم لتلبية المتطلبات الخاصة بالوثائق السريرية المعقدة وترميز المرضى الداخليين.

قالت AKASA إن نماذجها المخصصة يتم تدريبها على الوثائق السريرية الخاصة بكل نظام صحي، وتنوع الحالات، وقرارات الترميز الخاصة به، وأن حلولها تتراوح من الذكاء الاصطناعي الذي يدعم فرق CDI والترميز إلى سير عمل مستقل بالكامل يرمز للمقابلات من البداية إلى النهاية.