Integrarea inteligenței artificiale în RCM medical: de ce oamenii trebuie să rămână la curent

Inteligența artificială a devenit un element fix în managementul ciclului veniturilor din domeniul sănătății (RCM), deoarece liderii financiari încearcă să ofere o măsură de ușurare pentru departamentele supraîncărcate și cu personal insuficient, care se confruntă cu volume fără precedent de solicitări de audit ale terților și rate de refuz în creștere.

Potrivit noului lansat Raport de referință 2023, investițiile tot mai mari în date, AI și platforme tehnologice au permis departamentelor de conformitate și integritate a veniturilor să își reducă dimensiunea echipei cu 33%, în timp ce efectuează cu 10% mai mult în activitățile de audit, comparativ cu 2022. Într-o perioadă în care deficitul de personal al RCM este mare, AI oferă o creștere critică a productivității.

Organizațiile din domeniul sănătății raportează acum de patru ori mai multe solicitări de audit decât au primit în anii precedenți – iar scrisorile de cerere de audit au peste 100 de pagini. Aici strălucește inteligența artificială – cea mai mare capacitate a sa este de a descoperi valori aberante și ace din carul de fân în milioane de puncte de date. AI reprezintă un avantaj competitiv semnificativ pentru funcția RCM, iar liderii financiari din domeniul sănătății care resping AI ca fiind hype își vor găsi în curând organizațiile lăsate în urmă.

Unde AI poate rămâne scurt

Inteligența artificială cu adevărat autonomă în domeniul sănătății este un vis. Deși este adevărat că AI a permis automatizarea multor sarcini RCM, promisiunea sistemelor complet autonome rămâne neîmplinită. Acest lucru se datorează, în parte, înclinației furnizorilor de software de a se concentra pe tehnologie fără să-și acorde mai întâi timp pentru a înțelege pe deplin fluxurile de lucru vizate și, mai important, punctele de contact umane din cadrul acestora - o practică care duce la integrarea ineficientă a AI și la adoptarea de către utilizatorii finali.

Oamenii trebuie să fie mereu la curent pentru a se asigura că AI poate funcționa corespunzător într-un mediu complex RCM. Acuratețea și precizia rămân cele mai dificile provocări cu AI autonomă și aici este cazul în care implicarea oamenilor în buclă va îmbunătăți rezultatele. În timp ce mizele ar putea să nu fie atât de mari pentru RCM precum sunt pe partea clinică, repercusiunile soluțiilor AI prost concepute sunt totuși semnificative.

Impactul financiar este cel mai evident pentru organizațiile din domeniul sănătății. Instrumentele de inteligență artificială slab instruite care sunt utilizate pentru a efectua audituri potențiale de revendicare ar putea rata cazuri de subcodificare, ceea ce înseamnă oportunități de venituri ratate. Un client MDaudit a descoperit că o regulă incorectă din așa-numitul sistem de codare autonom a fost codificarea incorect a unităților de medicamente administrate, ceea ce a dus la pierderi de 25 de milioane de dolari în venituri. Eroarea nu ar fi fost niciodată prinsă și corectată dacă nu ar fi fost un om aflat în buclă care descoperă defectul.

De asemenea, inteligența artificială poate fi insuficientă cu supracodificarea rezultatelor cu rezultate false pozitive – un domeniu în care organizațiile din domeniul sănătății trebuie să respecte misiunea guvernului de a combate frauda, ​​abuzul și risipa (FWA) în sistemul de sănătate.

Inteligența artificială prost concepută poate afecta și furnizorii individuali. Luați în considerare implicațiile în cazul în care un instrument AI nu este instruit în mod corespunzător cu privire la conceptul de „furnizor la risc” în sensul ciclului de venituri. Medicii ar putea fi vizați în mod nedrept pentru control și instruire suplimentară, dacă sunt incluși în verificări pentru furnizorii cu risc ridicat, cu rate ridicate de refuz. Pierde timp care ar trebui să fie petrecut cu pacienții, încetinește fluxul de numerar prin întârzierea cererilor pentru evaluări potențiale și le-ar putea afecta reputația punându-le o etichetă „problematică”.

Ținerea oamenilor la curent

Prevenirea acestor tipuri de rezultate negative necesită oameni în buclă. Există trei domenii ale IA în special care vor necesita întotdeauna implicarea umană pentru a obține rezultate optime.

1. Construirea unei baze de date puternice.

Construirea unei baze solide de date este esențială, deoarece modelul de date subiacent cu metadate adecvate, calitatea datelor și guvernanță este cheia pentru a permite AI să atingă eficiențe maxime. Pentru ca acest lucru să se întâmple, dezvoltatorii trebuie să-și ia timp pentru a intra în tranșee cu liderii și personalul privind conformitatea, codificarea și ciclul de venituri pentru a-și înțelege pe deplin fluxurile de lucru și datele necesare pentru a-și îndeplini sarcinile.

Detectarea eficientă a anomaliilor necesită nu numai date de facturare, refuzuri și alte reclamații, ci și înțelegerea interacțiunii complexe dintre furnizori, codificatori, facturatori, plătitori etc. pentru a se asigura că tehnologia este capabilă să evalueze continuu riscurile în timp real și să livreze către utilizatorilor informațiile necesare pentru a-și concentra acțiunile și activitățile în moduri care conduc la rezultate măsurabile. Dacă organizațiile ignoră baza de date și accelerează implementarea modelelor lor AI folosind instrumente strălucitoare, vor avea ca rezultat halucinații și fals pozitive din modelele AI care vor provoca zgomot și vor împiedica adoptarea.

2. Formare continuă.

Healthcare RCM este o profesie în continuă evoluție, care necesită educație continuă pentru a se asigura că profesioniștii săi înțeleg cele mai recente reglementări, tendințe și priorități. Același lucru este valabil și pentru instrumentele RCM activate cu AI. Învățarea prin consolidare permite AI să-și extindă baza de cunoștințe și să-și sporească acuratețea. Contribuția utilizatorilor este esențială pentru perfecționare și actualizări pentru a se asigura că instrumentele AI îndeplinesc nevoile actuale și viitoare.

AI ar trebui să poată fi instruit în timp real, permițând utilizatorilor finali să ofere imediat informații și feedback cu privire la rezultatele căutărilor și/sau analizei de informații pentru a sprijini învățarea continuă. De asemenea, ar trebui să fie posibil ca utilizatorii să marcheze datele ca fiind nesigure atunci când acest lucru este justificat, pentru a preveni amplificarea lor la scară. De exemplu, atribuirea pierderilor financiare sau a riscului de conformitate anumitor entități sau persoane fără a explica în mod corespunzător de ce este adecvat să se facă acest lucru.

3. Guvernare adecvată.

Oamenii trebuie să valideze rezultatul AI pentru a se asigura că este sigur. Chiar și cu codificare autonomă, un profesionist în codificare trebuie să se asigure că AI a „învățat” în mod corespunzător cum să aplice seturi de coduri actualizate sau să facă față noilor cerințe de reglementare. Când oamenii sunt excluși din bucla de guvernare, o organizație de asistență medicală se lasă larg deschisă la scurgeri de venituri, rezultate negative ale auditului, pierderi de reputație și multe altele.

Nu există nicio îndoială că AI poate transforma asistența medicală, în special RCM. Cu toate acestea, pentru a face acest lucru, este nevoie ca organizațiile din domeniul sănătății să-și sporească investițiile în tehnologie cu pregătire a oamenilor și a forței de muncă pentru a optimiza acuratețea, productivitatea și valoarea afacerii.