AKASA นำ AI อัตโนมัติมาใช้ในการเข้ารหัสผู้ป่วยในและการจัดทำเอกสารคลินิก

AKASA เมื่อวันที่ 2 ตุลาคม 2026 ประกาศ การเปิดตัวแพลตฟอร์ม AI อัตโนมัติสำหรับขั้นตอนกลางของวงจรรายได้ด้านสุขภาพ โดยขยายบริษัทจากซานฟรานซิสโกใต้ที่เคยทำการตรวจสอบใบเรียกเก็บล่วงหน้าด้วย AI ไปสู่การเข้ารหัสการแพทย์ผู้ป่วยในแบบอัตโนมัติและความสมบูรณ์ของการจัดทำเอกสารคลินิก (CDI).

AKASA ซึ่งอธิบายตนเองว่าเป็นผู้นำด้าน AI สร้างสรรค์สำหรับวงจรรายได้ด้านสุขภาพ กล่าวว่าลูกค้าของบริษัทมีมูลค่ารวมของรายได้สุทธิจากผู้ป่วยกว่า 180 พันล้านดอลลาร์ และครอบคลุมประมาณ 10% ของการจำหน่ายผู้ป่วยในของสหรัฐฯ หรือประมาณ 1 ใน 10 บริษัทระบุว่าปริมาณผู้ป่วยในที่ผ่านการประมวลผลด้วยผลิตภัณฑ์ AI ของบริษัทเติบโตเกือบ 6 เท่าในปีที่ก่อนการเปิดตัว โดยอธิบายว่าการขยายฐานลูกค้าระบบสุขภาพนั้นเป็นผลมาจากผลิตภัณฑ์เหล่านั้น

AKASA กล่าวว่า บริษัททำการปรับแต่งโมเดล AI ให้เหมาะกับระบบสุขภาพแต่ละแห่ง โดยคำนึงถึงความแตกต่างของประชากรผู้ป่วย, เกณฑ์ทางคลินิก, วิธีการจัดทำเอกสาร, และความซับซ้อนของการดูแล ซึ่งบริษัทอ้างว่าการดำเนินการนี้สนับสนุนการจัดทำเอกสารที่ครบถ้วนและการเข้ารหัสที่แม่นยำซึ่งสะท้อนการดูแลที่ให้ได้ดียิ่งขึ้น CEO และผู้ร่วมก่อตั้ง Malinka Walaliyadde กล่าวว่าการเปิดตัวนี้เป็นเหตุการณ์สำคัญของอุตสาหกรรม “หลายปีที่ผ่านมา ขั้นตอนกลางแบบอัตโนมัติเป็นเป้าหมายสูงสุดของอุตสาหกรรมของเรา” เขากล่าว “วันนี้ AKASA ทำให้มันเป็นจริง”

ทำไมการอัตโนมัติขั้นตอนกลางจึงเป็นเรื่องยาก

ขั้นตอนกลางเป็นช่วงของวงจรรายได้ที่บันทึกทางคลินิกของผู้ป่วยถูกแปลงจากการจัดทำเอกสารเป็นรหัสที่ใช้ในการชำระเงิน, รายงานคุณภาพ, การปรับความเสี่ยง, และความสมบูรณ์ของบันทึกผู้ป่วย การประกาศอธิบายงานนี้ว่าเป็นงานที่ซับซ้อนสูงและต้องใช้ทรัพยากรมาก และยังคงดำเนินการโดยส่วนใหญ่ด้วยมือ

บริษัทกล่าวว่าความซับซ้อนนั้นทำให้การอัตโนมัติที่เชื่อถือได้เป็นเรื่องยาก การประกาศอ้างอิงถึงการศึกษาที่ผ่านการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญในปี 2025 ใน npj Health Systems ซึ่งรายงานอัตราความผิดพลาดของการเข้ารหัสการแพทย์สูงถึง 20% และการตรวจสอบของสำนักงานตรวจสอบความรับผิดชอบของสหรัฐฯ ในเดือนกรกฎาคม 2026 ที่ระบุว่าความแม่นยำที่ตรวจสอบได้เป็นความท้าทายหลักสำหรับองค์กรด้านสุขภาพที่นำ AI มาใช้ในการบันทึกโน้ตการแพทย์และการเข้ารหัส

ตามที่บริษัทระบุ นักเข้ารหัสมักใช้เวลา 30 ถึง 60 นาทีในการเข้ารหัสการพบผู้ป่วยในครั้งเดียว และการขาดแคลนแรงงานและข้อจำกัดด้านความจุอาจทำให้ระบบสุขภาพต้องรอหลายวันหลังจากผู้ป่วยออกจากโรงพยาบาลก่อนที่นักเข้ารหัสจะเริ่มทำงานกับบัญชี AKASA ระบุในเอกสารผลิตภัณฑ์ว่าช่วงเวลาปัจจุบันจากการออกจากโรงพยาบาลจนถึงการเข้ารหัสใช้เวลาสามถึงสี่วัน เทียบกับ 90 วินาทีด้วยระบบของบริษัท

วิธีการทำงานของแพลตฟอร์มการเข้ารหัสอัตโนมัติ

ตาม การเข้ารหัสผู้ป่วยในแบบอัตโนมัติและการจัดทำเอกสารคลินิก ของ AKASA ระบบจะอ่านแผนภูมผู้ป่วยทั้งหมด (สรุปการออกจากโรงพยาบาล, บันทึกการผ่าตัด, บันทึกความคืบหน้า, การให้คำปรึกษา, ผลการตรวจแลบ, ภาพถ่ายและยาที่ใช้) และทำงานกับแต่ละการพบตั้งแต่ต้นจนจบ โดยกำหนดชุดรหัสเต็มอย่างอิสระในทุกสาขา ทุกรหัสจะเชื่อมโยงกลับไปยังข้อความในแผนภูมิที่สนับสนุนโดยตรง พร้อมด้วยเหตุผลและระดับความมั่นใจ ซึ่งบริษัทกล่าวว่าจะสร้างเส้นทางการตรวจสอบและทำให้การตรวจสอบใช้เวลาเพียงไม่กี่วินาที

ระบบสุขภาพกำหนดขอบเขตการดำเนินงาน ลูกค้ากำหนดเกณฑ์, กฎของสายบริการ, การผสมผสานผู้จ่าย, และการสุ่มตรวจสอบ, และระบบจะเข้ารหัสเฉพาะสิ่งที่องค์กรได้อนุมัติให้เข้ารหัสเท่านั้น โดยมี ICD-10-CM/PCS รวมอยู่ในระบบ แพลตฟอร์มทำงานร่วมกับระบบบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์และระบบการเรียกเก็บเงินที่มีอยู่แล้ว ดังนั้นการย้ายไปสู่การทำงานอัตโนมัติไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนระบบเหล่านั้น การเข้ารหัสเกิดขึ้นเมื่อผู้ป่วยออกจากโรงพยาบาลและแผนภูมิปิด; AKASA กล่าวว่าการทำเช่นนี้ลดปริมาณการออกจากโรงพยาบาลที่ยังไม่ได้เข้ารหัส (DNFC) ลดจำนวนวันรับเงินค้างชำระ และเร่งการเก็บเงินสดโดยไม่ต้องเพิ่มจำนวนพนักงาน

AKASA กล่าวว่า บริษัทได้ทดสอบระบบผ่านการประเมินแบบตาบอดโดยบุคคลที่สาม ซึ่ง AI ของบริษัทและนักเข้ารหัสมนุษย์ผู้เชี่ยวชาญเข้ารหัสการพบผู้ป่วยในเดียวกัน ซึ่งครอบคลุม 65% ถึง 85% ของปริมาณผู้ป่วยในในระบบสุขภาพส่วนใหญ่ ผู้ตรวจสอบอิสระที่ไม่ได้รับข้อมูลว่าชุดรหัสมาจาก AI หรือมนุษย์ พบว่า AI มีความแม่นยำเทียบหรือเหนือกว่านักเข้ารหัสผู้เชี่ยวชาญในมาตรการความแม่นยำสำคัญที่บริษัทระบุ ได้แก่ การกำหนด MS-DRG, การวินิจฉัยหลัก, การจับคุณภาพทางคลินิก, และความแม่นยำของการบันทึกว่าเป็นการเข้ามาตอนรับการรักษา AKASA กล่าวว่า AI ทำการเข้ารหัสเสร็จภายในน้อยกว่า 90 วินาทีหลังจากการออกจากโรงพยาบาล และบริษัททำการตลาดผลิตภัณฑ์นี้ว่าเป็นโซลูชันอัตโนมัติแรกที่สร้างขึ้นโดยเฉพาะสำหรับการเข้ารหัสผู้ป่วยใน

CDI, การปรับใช้, และการตอบสนองเบื้องต้น

นอกเหนือจากการเข้ารหัส AKASA กำลังขยายแพลตฟอร์มขึ้นสู่ขั้นตอนต้นของ CDI โดยอธิบายเป็นชั้น AI ที่รวมกันทั่วทั้งการจัดทำเอกสารคลินิก, การเข้ารหัส, และการตรวจสอบใบเรียกเก็บล่วงหน้า เพื่อให้การจัดทำเอกสารสมบูรณ์ บริษัทระบุว่าในขณะที่เปิดตัวขั้นตอนกลางอัตโนมัติ จะทำงานร่วมกับระบบสุขภาพในการวางแผนการปรับใช้ที่กำหนดเองเพื่อขยายปริมาณอัตโนมัติตามความต้องการ และเร็ว ๆ นี้จะเพิ่มการพบผู้ป่วยนอกสถานพยาบาลเข้าสู่แพลตฟอร์ม

ตามการประกาศ Cleveland Clinic ได้ใช้ผลิตภัณฑ์การตรวจสอบใบเรียกเก็บล่วงหน้าของ AKASA ทั้งในด้านการเข้ารหัสและ CDI และมีแผนที่จะสำรวจข้อเสนอขั้นตอนกลางอัตโนมัติ “งานวงจรรายได้ของเราต้องใช้เวลามากเป็นพิเศษเนื่องจากเราดูแลผู้ป่วยที่มีความซับซ้อนทางการแพทย์จำนวนมาก” Rohit Chandra, chief digital officer ของ Cleveland Clinic กล่าว “ด้วยการเข้ารหัสอัตโนมัติ เราต้องการปรับปรุงความเร็วและความแม่นยำในกระบวนการที่ท้าทายเหล่านี้ภายใต้แนวทางการปฏิบัติตามกฎระเบียบเป็นอันดับแรก”

Jeff Francis, ประธานเจ้าหน้าที่การเงินและรองประธานฝ่ายการเงินของ Nebraska Methodist Health System ซึ่งได้ทำงานร่วมกับ AKASA มาหลายปี, กล่าวว่าการทำงานอัตโนมัติเป็นขั้นตอนต่อไปที่เป็นธรรมชาติสำหรับระบบสุขภาพ โดยชี้ไปที่ความสมบูรณ์ของรายได้, การปฏิเสธ, การตัดจำหน่าย, และความเร็วที่องค์กรของเขาได้รับการชำระเงิน. Julie Yoo, หุ้นส่วนทั่วไปของ Andreessen Horowitz, กล่าวว่า ระบบสุขภาพไม่สามารถตอบสนองต่อระดับความต้องการที่เพิ่มขึ้นในอนาคตด้วยแรงงานมนุษย์เพียงอย่างเดียว, และอธิบายเทคโนโลยีของ AKASA ว่าเป็น AI แนวหน้า ที่สร้างขึ้นเพื่อรองรับความต้องการเฉพาะของการจัดทำเอกสารคลินิกที่ซับซ้อนและการเข้ารหัสผู้ป่วยใน.

AKASA กล่าวว่า โมเดลที่กำหนดเองของบริษัทได้รับการฝึกฝนบนเอกสารคลินิก, การผสมกรณี, และการตัดสินใจด้านการเข้ารหัสของแต่ละระบบสุขภาพ, และโซลูชันของบริษัทครอบคลุมตั้งแต่ AI ที่สนับสนุนทีม CDI และทีมการเข้ารหัสจนถึงกระบวนการทำงานอัตโนมัติโดยสมบูรณ์ที่ทำการเข้ารหัสการพบผู้ป่วยตั้งแต่ต้นจนจบ.