Dr. Rihan Javid, CEO și Co-Fondator al Rinova – Seria de Interviuri

Dr. Rihan Javid, CEO și Co-Fondator al Rinova AI, este un medic-executiv și antreprenor axat pe modernizarea operațiunilor de sănătate prin inteligență artificială. În plus față de conducerea Rinova, el este Co-Fondator și Președinte al Edge, care oferă soluții de infrastructură de locuri de muncă la distanță pentru practicile de asigurări, medicale și dentare. Ca psihiatru practicant, el servește în prezent ca Director Medical și Ofițer Medical Șef la CommonSpirit Health și St. Joseph’s Behavioral Health Center, iar de asemenea deține un rol clinic la Touro University Medical Group. Experiența sa anterioară include practicarea psihiatriei la The Permanente Medical Group, Inc. și finalizarea programului de rezidențiat la California Pacific Medical Center și University of South Florida, alături de experiența de conducere anterioară ca principal în recrutarea juridică.

Rinova AI este o companie de tehnologie din domeniul sănătății axată pe gestionarea ciclului de venituri și automatizarea facturării medicale prin intermediul inteligenței artificiale. Platforma este proiectată pentru a reduce sarcinile administrative pentru furnizorii de servicii medicale prin automatizarea proceselor cheie, cum ar fi verificarea asigurărilor, optimizarea codificării, depunerea cererilor și gestionarea respingerilor. Prin utilizarea inteligenței artificiale pentru a rationaliza fluxurile de lucru și a îmbunătăți acuratețea, Rinova își propune să ofere economii semnificative de costuri comparativ cu serviciile de facturare tradiționale, accelerând în același timp rambursările și îmbunătățind performanța financiară a organizațiilor de sănătate.

Ați co-fondat Edge în 2021, după ani de muncă ca psihiatru și ulterior ca director medical și CMO. Din perspectiva inteligenței artificiale, care au fost primele semne pe care le-ați observat în fluxurile de lucru de facturare, cum ar fi date fragmentate, reguli de plată în schimbare sau manipularea manuală a excepțiilor, care v-au convins că automatizarea va deveni în cele din urmă inevitabilă?

Când practicam și mai târziu conduceam operațiunile clinice, am văzut câtă fricțiune există în facturare. Datele trăiau în sisteme multiple care nu comunicau bine. Cerințele plătitorilor se schimbau constant. Personalul petrecea ore întregi re lucrand cererile pentru motive care erau adesea previzibile în retrospectivă.

Ce mi-a atras atenția a fost repetiția. Aceleași erori, aceleași modele de respingere, aceleași lacune în documentație. Acestea nu erau probleme rare, nuanțate. Erau întreruperi operaționale recurente. La o anumită scară, realizezi că solicitarea oamenilor să gestioneze manual acea complexitate nu este sustenabilă. Acesta este momentul în care devine clar că automatizarea nu este opțională. Este inevitabilă.

Când ați lansat Rinova AI câțiva ani mai târziu, ce s-a schimbat pe partea tehnologică sau a datelor care a făcut posibilă aplicarea inteligenței artificiale în gestionarea ciclului de venituri într-un mod care poate funcționa în mod fiabil împotriva regulilor plătitorilor în schimbare și a complexității reale a cererilor?

Două lucruri s-au schimbat. În primul rând, mediul de date s-a îmbunătățit. Integrările dintre sistemele de înregistrare electronică a pacienților, casele de asigurări și platformele de facturare au devenit mai structurate. Acest lucru ne-a oferit intrări mai curate și bucle de feedback mai puternice.

În al doilea rând, tehnologia a evoluat. Am depășit simplele motoare de reguli. Modelele au devenit capabile să evalueze contextul, nu doar să verifice cutii. Acest lucru ne-a permis să analizăm documentația, codificarea și logica plătitorilor împreună, în loc de a le face separat.

Nu a fost că facturarea a devenit brusc simplă. A fost că ecosistemul a devenit suficient de stabil pentru ca inteligența artificială să funcționeze cu fiabilitate.

Gestionarea ciclului de venituri s-a bazat în mod tradițional pe reguli statice și recuperarea după respingere. Cum schimbă introducerea inteligenței artificiale mai devreme în fluxul de lucru modul în care spitalele gândesc despre riscul financiar și previzibilitatea rambursării?

În mod tradițional, echipele de gestionare a ciclului de venituri acceptă un anumit nivel de respingere ca parte a activității. Lucrul începe după ce ceva merge prost.

Când inteligența artificială este introdusă mai devreme în fluxul de lucru, obiectivul se schimbă de la recuperare la prevenire. Puteți identifica lacunele în documentație sau neconcordanțele de codificare înainte de depunerea cererii. Acest lucru reduce variabilitatea în rambursare.

Spitalele încep să gândească mai puțin despre urmărirea veniturilor și mai mult despre controlul riscului înainte de a se materializa. Acest lucru schimbă previziunile, modelele de personal și chiar discuțiile la nivel de consiliu de administrație despre stabilitatea financiară.

Sistemele de inteligență artificială funcționează adesea bine în cazurile standard, dar se luptă la margini. În operațiunile de facturare de astăzi, care sunt scenariile cel mai bine gestionate de automatizare și unde judecata umană încă joacă un rol critic?

Automatizarea funcționează cel mai bine în sarcinile structurate și cu volum mare. Verificările de eligibilitate, validarea autorizărilor, consistența codificării și detectarea modelelor de respingere sunt toate domenii în care mașinile pot procesa mai rapid și mai consistent decât oamenii.

Judecata umană încă contează în cazurile marginale. Apelurile care necesită subtilitate clinică, disputelor contractuale, comportamentul neobișnuit al plătitorilor sau scenariile complexe ale pacienților beneficiază de experiență și raționament. Inteligența artificială poate semnala riscul. Oamenii încă interpretează zonele gri și iau decizii finale.

Edge încorporează echipe de gestionare a ciclului de venituri instruite în domeniul sănătății în fluxurile de lucru ale spitalelor, în timp ce Rinova automatizează procesele de decizie mai devreme în fluxul de lucru. Cum abordați proiectarea sistemelor de inteligență artificială care întăresc capacitatea de decizie umană, în loc de a introduce noi riscuri operaționale?

Noi abordăm inteligența artificială ca un strat de suport, nu ca înlocuire. Sistemul prezintă recomandări și explică logica sa. Echipele noastre instruite în domeniul sănătății rămân integrate în fluxul de lucru.

Această structură contează. Inteligența artificială gestionează scară și recunoașterea modelelor. Oamenii gestionează supravegherea și răspunderea. Când aceste roluri sunt clare, reduceți riscul în loc de a-l crește.

Obiectivul este de a reduce suprasarcina cognitivă, nu de a elimina judecata umană.

Politicile plătitorilor se schimbă frecvent și nu sunt întotdeauna aplicate în mod consecvent. Cum reconfigurează inteligența plătitorilor în timp real bucla de feedback între depunerea cererilor, respingerile și îmbunătățirea continuă a modelului?

Politicile plătitorilor se schimbă frecvent și aplicarea lor nu este întotdeauna consecventă. În mod istoric, organizațiile au actualizat regulile periodic și au sperat că sunt la zi.

Prin intermediul feedback-ului în timp real, fiecare respingere și aprobare devine un punct de date. Modelul învață din rezultatele reale, în loc de ipoteze statice. Acest lucru scurtează decalajul dintre schimbarea politicii și ajustarea operațională.

În timp, acest lucru reduce respingerile surpriză și îmbunătățește acuratețea depunerii. Face sistemul mai adaptabil.

Spitalele sunt în mod firesc precaute cu privire la sistemele de inteligență artificială care influențează fluxul de numerar. Care ar trebui să fie nivelul de transparență sau control pe care liderii din domeniul sănătății ar trebui să îl aștepte înainte de a avea încredere în deciziile de facturare conduse de inteligență artificială?

Liderii ar trebui să aștepte claritate. Ei ar trebui să înțeleagă de ce a fost făcută o anumită recomandare. Ei ar trebui să poată anula acea recomandare. Și ar trebui să aibă o urmă clară de audit.

Gestionarea ciclului de venituri afectează direct fluxul de numerar și conformitatea. Încrederea vine din vizibilitate și control, nu din automatizarea oarbă. Orice sistem de inteligență artificială care funcționează în acest spațiu trebuie să îndeplinească acest standard.

Deficiențele de personal în echipele de gestionare a ciclului de venituri sunt adesea tratate ca probleme de muncă. Din perspectiva dvs., cât de mult din problema este de fapt înrădăcinată în calitatea datelor și proiectarea fluxului de lucru, și unde poate inteligența artificială avea cel mai mare impact?

Provocările de personal sunt reale, dar multe dintre ele sunt amplificate de proiectarea defectuoasă a fluxului de lucru. Când echipele petrec cea mai mare parte a timpului corectând erorile evitabile, epuizarea crește și productivitatea scade.

Dacă curățați intrările de date și reduceți respingerile evitabile, aceeași echipă poate funcționa mai eficient. Inteligența artificială are cel mai mare impact acolo unde elimină reluarea repetitivă a sarcinilor și standardizează procesele.

Adesea, problema nu este doar numărul de angajați. Este fricțiunea.

Pe măsură ce inteligența artificială devine încorporată în operațiunile de gestionare a ciclului de venituri, cum anticipați că rolul echipelor de gestionare a ciclului de venituri va evolua în următorii ani în ceea ce privește supravegherea, gestionarea excepțiilor și guvernanța?

Mă aștept ca echipele de gestionare a ciclului de venituri să devină mai strategice. Mai puțin timp pentru procesarea repetitivă. Mai mult timp pentru supraveghere, apeluri complexe, negocieri cu plătitorii și analiză de performanță.

Pe măsură ce automatizarea gestionează sarcinile rutiniere, echipele umane se mută către guvernanță și optimizare. Acest lucru ridică funcția, în loc de a o micșora.

Privind înainte, anticipați că platformele de gestionare a ciclului de venituri conduse de inteligență artificială vor deveni infrastructură financiară de bază pentru spitale, în loc de unelte opționale, și ce ar permite această schimbare pentru organizațiile care funcționează sub presiune constantă asupra marjelor?

Da. Presiunea asupra marjelor nu dispare. Previzibilitatea în rambursare va deveni esențială.

Platformele conduse de inteligență artificială care îmbunătățesc acuratețea și reduc scurgerile de venituri se vor muta de la a fi unelte opționale la infrastructură de bază. Când fluxul de numerar devine mai stabil, spitalele pot planifica cu mai multă încredere și pot investi mai intenționat în îngrijirea pacienților.

Acesta este în cele din urmă rezultatul pe care îl dorim.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorilor care doresc să afle mai multe despre Rinova AI sau Edge.