ดร. ริฮาน จาวิด ซีอีโอ และผู้ร่วมก่อตั้ง Rinova – สัมภาษณ์ ซีรีส์

ดร. ริฮาน จาวิด ซีอีโอ และผู้ร่วมก่อตั้ง Rinova AI เป็นแพทย์-ผู้บริหาร และผู้ประกอบการ ที่มุ่งเน้นในการปรับปรุงการดำเนินงานด้านสุขภาพโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ นอกจากการเป็นผู้นำ Rinova แล้ว เขายังเป็นผู้ร่วมก่อตั้งและประธานของ Edge ซึ่งให้บริการโครงสร้างพื้นฐานสำหรับงานระยะไกลแก่บริษัทประกันภัย การแพทย์ และทันตกรรม ในฐานะแพทย์ผู้เชี่ยวชาญด้านจิตแพทย์ เขาเป็นแพทย์ผู้ดูแลและประธานเจ้าหน้าที่ด้านการแพทย์ที่ CommonSpirit Health และ St. Joseph’s Behavioral Health Center ในขณะเดียวกันก็ยังคงทำงานในฐานะแพทย์คลินิกที่ Touro University Medical Group ประสบการณ์ในอดีตของเขารวมถึงการทำงานด้านจิตแพทย์ที่ The Permanente Medical Group, Inc. และการฝึกอบรมหลังปริญญาโทที่ California Pacific Medical Center และ University of South Florida รวมถึงประสบการณ์ในการเป็นผู้นำในด้านการสรรหาบุคลากรทางกฎหมาย

Rinova AI เป็นบริษัทเทคโนโลยีด้านสุขภาพที่มุ่งเน้นในการจัดการด้านการเงินและการเรียกเก็บเงินโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ แพลตฟอร์มนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อลดภาระการบริหารสำหรับผู้ให้บริการด้านสุขภาพโดยการทำให้กระบวนการต่างๆ เช่น การตรวจสอบประกัน การเพิ่มประสิทธิภาพการเข้ารหัส การส่งใบเรียกเก็บเงิน และการบริหารการปฏิเสธการชำระเงิน เป็นอัตโนมัติ โดยการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้เพื่อปรับปรุงกระบวนการและเพิ่มความแม่นยำ Rinova มุ่งหวังที่จะให้บริการที่มีคุณภาพสูงและช่วยให้医院สามารถประหยัดค่าใช้จ่ายและเพิ่มประสิทธิภาพการเงิน

คุณร่วมก่อตั้ง Edge ในปี 2021 หลังจากทำงานเป็นแพทย์ผู้เชี่ยวชาญด้านจิตแพทย์และผู้บริหารด้านการแพทย์ ในด้านปัญญาประดิษฐ์ คุณสังเกตเห็นสัญญาณอะไรบ้างในกระบวนการเรียกเก็บเงิน เช่น ข้อมูลที่กระจัดกระจาย กฎของผู้จ่ายเงินที่เปลี่ยนแปลงบ่อย หรือการบริหารข้อยกเว้นที่ทำโดยมนุษย์ ซึ่งทำให้คุณเชื่อว่าระบบอัตโนมัติจะกลายเป็นสิ่งจำเป็นในอนาคต?

เมื่อฉันทำงานเป็นแพทย์และผู้บริหารด้านการแพทย์ ฉันเห็นว่ามีข้อขัดแย้งมากมายในกระบวนการเรียกเก็บเงิน ข้อมูลอยู่ในระบบต่างๆ ที่ไม่สื่อสารกันดี กฎของผู้จ่ายเงินเปลี่ยนแปลงบ่อย และพนักงานใช้เวลานานในการแก้ไขใบเรียกเก็บเงินสำหรับเหตุผลที่สามารถคาดการณ์ได้ล่วงหน้า

สิ่งที่เด่นชัดที่สุดสำหรับฉันคือการทำซ้ำๆ การทำผิดพลาดเดิมๆ รูปแบบการปฏิเสธที่เหมือนกัน และช่องว่างในการจัดทำเอกสารที่เหมือนกัน สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่ปัญหาเฉพาะที่หายากหรือซับซ้อน แต่เป็นปัญหาที่เกิดขึ้นซ้ำๆ ในการดำเนินงาน เมื่อคุณดำเนินงานในระดับหนึ่ง คุณจะรู้ว่าการขอให้คนบริหารจัดการความซับซ้อนนี้ด้วยตนเองไม่ใช่สิ่งที่ยั่งยืน นั่นคือเมื่อคุณต้องใช้ระบบอัตโนมัติ

เมื่อคุณเปิดตัว Rinova AI หลายปีต่อมา สิ่ง gìเปลี่ยนแปลงไปในด้านเทคโนโลยีหรือข้อมูลที่ทำให้สามารถนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในการจัดการด้านการเงินได้อย่างมีประสิทธิภาพและเชื่อถือได้?

มีสองสิ่งที่เปลี่ยนแปลงไป ขั้นแรก สภาพแวดล้อมด้านข้อมูลดีขึ้น การเชื่อมต่อระหว่างระบบบันทึกการแพทย์ ระบบการชำระเงิน และระบบการเรียกเก็บเงินมีโครงสร้างที่ดีขึ้น ซึ่งให้ข้อมูลที่ดีขึ้นและวงจรปิดที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น

สิ่งที่สอง คือ เทคโนโลยีที่มีความสามารถมากขึ้น เราได้พัฒนาไปไกลกว่าระบบการตรวจสอบแบบง่ายๆ โมเดลสามารถประเมินบริบทได้ ไม่ใช่แค่ตรวจสอบกล่องๆ เท่านั้น ซึ่งทำให้เราสามารถวิเคราะห์เอกสาร การเข้ารหัส และตรรกะของผู้จ่ายเงินได้ด้วยกัน ไม่ใช่แยกจากกัน

ไม่ใช่ว่าการเรียกเก็บเงินจะง่ายขึ้น แต่ระบบนิเวศน์กลายเป็นเสถียรพอที่จะให้ปัญญาประดิษฐ์ทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือ

การจัดการด้านการเงินแบบดั้งเดิมมักจะพึ่งพากฎที่ไม่เปลี่ยนแปลงและกระบวนการกู้คืนหลังการปฏิเสธ การนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในกระบวนการก่อนหน้านี้จะเปลี่ยนแปลงวิธีคิดของโรงพยาบาลเกี่ยวกับความเสี่ยงทางการเงินและความสามารถในการคาดการณ์การชำระเงินได้อย่างไร?

ทีมงานด้านการเงินยอมรับว่ามีการปฏิเสธการชำระเงินเป็นส่วนหนึ่งของการดำเนินงาน การทำงานเริ่มต้นหลังจากเกิดปัญหา

เมื่อนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ก่อนหน้านี้ เป้าหมายเปลี่ยนจากการกู้คืนเป็นการป้องกัน คุณสามารถระบุช่องว่างในการจัดทำเอกสารหรือการเข้ารหัสที่ไม่ถูกต้องก่อนที่จะส่งใบเรียกเก็บเงิน ซึ่งจะลดความแปรผันในการชำระเงิน

โรงพยาบาลเริ่มคิดน้อยลงเกี่ยวกับการตามหาการชำระเงินและคิดมากขึ้นเกี่ยวกับการควบคุมความเสี่ยงก่อนที่จะเกิดขึ้น ซึ่งจะเปลี่ยนแปลงการคาดการณ์ การสรรหาพนักงาน และแม้กระทั่งการอภิปรายเกี่ยวกับความมั่นคงทางการเงินในระดับคณะกรรมการ

ระบบปัญญาประดิษฐ์มักจะทำงานได้ดีในกรณีทั่วไป แต่มีปัญหาในกรณีที่ไม่ปกติ ในการดำเนินงานด้านการเรียกเก็บเงินในปัจจุบัน ซึ่งประเภทของสถานการณ์ที่สามารถจัดการได้ดีที่สุดโดยระบบอัตโนมัติ และที่ไหนที่การตัดสินใจโดยมนุษย์ยังคงมีบทบาทสำคัญ?

ระบบอัตโนมัติทำงานได้ดีที่สุดในงานที่มีโครงสร้างและปริมาณมาก การตรวจสอบความสามารถในการชำระเงิน การตรวจสอบการอนุมัติ การเข้ารหัสที่สอดคล้องกัน และการตรวจจับรูปแบบการปฏิเสธเป็นพื้นที่ที่เครื่องจักรสามารถประมวลผลได้เร็วกว่าและสม่ำเสมอกว่ามนุษย์

การตัดสินใจโดยมนุษย์ยังคงมีความสำคัญในกรณีที่ไม่ปกติ การอุทธรณ์ที่ต้องการความเชี่ยวชาญด้านการแพทย์ การต่อสู้ด้านสัญญา การดำเนินการของผู้จ่ายเงินที่ไม่ปกติ หรือสถานการณ์ของผู้ป่วยที่ซับซ้อน ล้วนเป็นกรณีที่ต้องการประสบการณ์และการให้เหตุผล ระบบปัญญาประดิษฐ์สามารถระบุความเสี่ยงได้ แต่มนุษย์ยังคงต้องตัดสินใจในพื้นที่สีเทา

Edge นำทีมงานด้านการเงินของโรงพยาบาลมาอยู่ในกระบวนการทำงาน ในขณะที่ Rinova อัตโนมัติกระบวนการตัดสินใจก่อนหน้านี้ คุณเข้าใกล้การออกแบบระบบปัญญาประดิษฐ์ที่เสริมสร้างการตัดสินใจของมนุษย์มากกว่าการนำความเสี่ยงใหม่ๆ มาให้โรงพยาบาลได้อย่างไร?

เรามองระบบปัญญาประดิษฐ์เป็นชั้นการสนับสนุน ไม่ใช่การแทนที่ ระบบจะแสดงคำแนะนำและอธิบายตรรกะของมัน ทีมงานด้านการเงินของเรายังคงอยู่ในกระบวนการทำงาน

โครงสร้างนี้มีความสำคัญ ระบบปัญญาประดิษฐ์จัดการปริมาณและรูปแบบการทำงาน มนุษย์จัดการด้านการกำกับดูแลและความรับผิดชอบ เมื่อบทบาทเหล่านี้ชัดเจน คุณจะลดความเสี่ยงแทนที่จะเพิ่มความเสี่ยง

เป้าหมายคือการลดภาระการทำงานทางจิต ไม่ใช่การเอาใจออกจากการตัดสินใจของมนุษย์

นโยบายของผู้จ่ายเงินเปลี่ยนแปลงบ่อยและไม่ได้บังคับใช้อย่างสม่ำเสมอ ความฉลาดด้านผู้จ่ายเงินแบบเรียลไทม์เปลี่ยนแปลงวงจรปิดระหว่างการส่งใบเรียกเก็บเงิน การปฏิเสธ และการปรับปรุงแบบจำลองอย่างไร?

นโยบายของผู้จ่ายเงินเปลี่ยนแปลงบ่อย และการบังคับใช้ไม่ได้สม่ำเสมอ ในอดีต องค์กรจะอัปเดตรules เป็นระยะๆ และหวังว่าจะเป็นปัจจุบัน

ด้วยการให้ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ทุกการปฏิเสธและอนุมัติจะเป็นจุดข้อมูล แบบจำลองจะเรียนรู้จากผลลัพธ์ที่แท้จริง ไม่ใช่สมมติฐานที่ไม่เปลี่ยนแปลง ซึ่งจะช่วยลดช่องว่างระหว่างการเปลี่ยนแปลงนโยบายและการปรับเปลี่ยนการดำเนินงาน

เมื่อเวลาผ่านไป สิ่งนี้จะลดการปฏิเสธที่ไม่คาดคิดและปรับปรุงความแม่นยำในการส่งใบเรียกเก็บเงิน ทำให้ระบบมีความสามารถในการปรับตัวมากขึ้น

โรงพยาบาลมีความระมัดระวังอย่างสมเหตุสมผลเกี่ยวกับระบบปัญญาประดิษฐ์ที่มีอิทธิพลต่อกระแสเงินสด คุณคิดว่าผู้นำด้านสุขภาพควรคาดหวังระดับการเปิดเผยหรือการควบคุมใดๆ ก่อนที่จะเชื่อถือการตัดสินใจด้านการเรียกเก็บเงินโดยระบบปัญญาประดิษฐ์?

ผู้นำควรคาดหวังความชัดเจน พวกเขาควรเข้าใจว่าเหตุใดจึงมีการแนะนำ พวกเขาควรสามารถข้ามคำแนะนำได้ และพวกเขาควรจะมีประวัติการตรวจสอบที่ชัดเจน

การจัดการด้านการเงินส่งผลกระทบโดยตรงต่อกระแสเงินสดและความสอดคล้อง ผู้นำต้องมีความชัดเจนและควบคุม ไม่ใช่การอัตโนมัติที่ไม่มีการมองเห็น ระบบปัญญาประดิษฐ์ใดๆ ที่ทำงานในพื้นที่นี้ต้องตอบสนองมาตรฐานนี้

ปัญหาการขาดแคลนพนักงานในฝ่ายการเงินมักถูกมองว่าเป็นปัญหาด้านแรงงาน จากมุมมองของคุณ ปัญหาใดที่แท้จริงแล้วมีรากฐานมาจากคุณภาพของข้อมูลและออกแบบกระบวนการทำงาน และที่ไหนที่ปัญญาประดิษฐ์สามารถมีผลกระทบมากที่สุด?

ปัญหาการขาดแคลนพนักงานเป็นเรื่องจริง แต่หลายๆ ปัญหาได้รับการเพิ่มพูนจากกระบวนการทำงานที่ไม่ดี เมื่อทีมงานใช้เวลาส่วนใหญ่ในการแก้ไขข้อผิดพลาดที่สามารถป้องกันได้ ความเหนื่อยหน่ายจะเพิ่มขึ้น และประสิทธิภาพการทำงานจะลดลง

หากคุณทำความสะอาดข้อมูลและลดการปฏิเสธที่สามารถป้องกันได้ ทีมงานเดียวกันสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ระบบปัญญาประดิษฐ์มีผลกระทบมากที่สุดในจุดที่สามารถลบการทำงานซ้ำๆ และมาตรฐานกระบวนการ

ปัญหาไม่ใช่แค่จำนวนพนักงาน แต่เป็นความไม่สอดคล้องกัน

เมื่อระบบปัญญาประดิษฐ์ถูกฝังอยู่ในกระบวนการด้านการเงิน คุณคาดหวังว่าบทบาทของทีมงานด้านการเงินจะพัฒนาไปอย่างไรในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ในด้านการกำกับดูแล การจัดการข้อยกเว้น และการกำกับดูแล?

ฉันคาดหวังว่าทีมงานด้านการเงินจะกลายเป็นกลยุทธ์มากขึ้น ใช้เวลาน้อยลงในการประมวลผลซ้ำๆ และใช้เวลามากขึ้นในการกำกับดูแล การอุทธรณ์ที่ซับซ้อน การเจรจากับผู้จ่ายเงิน และการวิเคราะห์ประสิทธิภาพ

เมื่อระบบอัตโนมัติจัดการงานปกติ ทีมงานของมนุษย์จะเปลี่ยนไปสู่การกำกับดูแลและปรับปรุงกระบวนการ ซึ่งจะทำให้ฟังก์ชันนี้สูงขึ้นแทนที่จะลดลง

เมื่อมองไปข้างหน้า คุณคาดหวังว่าแพลตฟอร์มด้านการเงินที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์จะกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานทางการเงินหลักสำหรับโรงพยาบาล แทนที่จะเป็นเครื่องมือที่ไม่จำเป็น และการเปลี่ยนแปลงนี้จะทำให้องค์กรที่ดำเนินงานภายใต้แรงกดดันด้านกำไรสามารถทำอะไรได้บ้าง?

ใช่ แรงกดดันด้านกำไรไม่ได้หายไป ความสามารถในการคาดการณ์การชำระเงินจะกลายเป็นสิ่งจำเป็น

แพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ที่ปรับปรุงความแม่นยำและลดการรั่วไหลจะเปลี่ยนจากเครื่องมือที่ไม่จำเป็นไปเป็นโครงสร้างพื้นฐาน เมื่อกระแสเงินสดมีความมั่นคงมากขึ้น โรงพยาบาลสามารถวางแผนได้อย่างมั่นใจมากขึ้นและลงทุนในด้านการดูแลผู้ป่วยอย่างมีเจตนา

นั่นคือผลลัพธ์สุดท้ายที่เราหวังว่าจะได้รับ

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ดี ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม Rinova AI หรือ Edge เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม