Tiến sĩ Rihan Javid, CEO và Đồng sáng lập của Rinova – Loạt phỏng vấn

Tiến sĩ Rihan Javid, CEO và Đồng sáng lập của Rinova AI, là một nhà điều hành và doanh nhân tập trung vào hiện đại hóa hoạt động chăm sóc sức khỏe thông qua trí tuệ nhân tạo. Ngoài việc lãnh đạo Rinova, ông còn là Đồng sáng lập và Chủ tịch của Edge, cung cấp các giải pháp cơ sở hạ tầng nơi làm việc từ xa cho các công ty bảo hiểm, y tế và nha khoa. Là một bác sĩ tâm thần, hiện ông đang giữ vị trí Giám đốc Y tế và Giám đốc Điều hành tại Trung tâm Sức khỏe Tâm thần St. Joseph và Tập đoàn Y tế Touro, đồng thời giữ vị trí lâm sàng tại Đại học Y khoa California. Trước đó, ông đã từng hành nghề tâm thần tại Tập đoàn Y tế Permanente và hoàn thành chương trình đào tạo cư trú tại Trung tâm Y tế California Pacific và Đại học Nam Florida, bên cạnh kinh nghiệm lãnh đạo trước đó là một nhà tuyển dụng pháp lý.

Rinova AI là một công ty công nghệ chăm sóc sức khỏe tập trung vào quản lý chu kỳ doanh thu và tự động hóa hóa đơn y tế dựa trên trí tuệ nhân tạo. Nền tảng này được thiết kế để giảm bớt gánh nặng hành chính cho các nhà cung cấp bằng cách tự động hóa các quy trình quan trọng như xác minh bảo hiểm, tối ưu hóa mã hóa, nộp đơn và quản lý từ chối. Bằng cách tận dụng trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa quy trình làm việc và cải thiện độ chính xác, Rinova nhằm mục đích mang lại tiết kiệm chi phí đáng kể so với các dịch vụ hóa đơn truyền thống trong khi tăng tốc độ hoàn trả và nâng cao hiệu suất tài chính cho các tổ chức chăm sóc sức khỏe.

Bạn đã đồng sáng lập Edge vào năm 2021 sau nhiều năm làm việc như một bác sĩ tâm thần và sau đó là giám đốc y tế và giám đốc điều hành. Từ góc độ trí tuệ nhân tạo, những tín hiệu đầu tiên bạn nhận thấy trong các quy trình hóa đơn như dữ liệu phân mảnh, thay đổi quy tắc người trả tiền hoặc xử lý ngoại lệ thủ công đã thuyết phục bạn rằng tự động hóa sẽ trở nên không thể tránh khỏi?

Khi tôi hành nghề và sau đó điều hành các hoạt động lâm sàng, tôi đã thấy sự ma sát tồn tại trong quá trình hóa đơn. Dữ liệu sống trong nhiều hệ thống không giao tiếp tốt. Các yêu cầu của người trả tiền thay đổi liên tục. Nhân viên đã dành hàng giờ để làm lại các yêu cầu vì những lý do thường có thể dự đoán được.

Điều nổi bật với tôi là sự lặp lại. Những sai sót相同, những mẫu từ chối相同, những khoảng trống tài liệu相同. Những vấn đề này không phải là hiếm, phức tạp. Chúng là những sự cố hoạt động lặp lại. Ở một quy mô nhất định, bạn nhận ra rằng yêu cầu con người quản lý thủ công sự phức tạp đó là không bền vững. Đó là khi trở nên rõ ràng rằng tự động hóa không phải là tùy chọn. Nó là điều không thể tránh khỏi.

Khi bạn ra mắt Rinova AI vài năm sau đó, những gì đã thay đổi về mặt công nghệ hoặc dữ liệu khiến cho việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào quản lý chu kỳ doanh thu trở nên có thể hoạt động đáng tin cậy chống lại các quy tắc người trả tiền thực tế và sự phức tạp của yêu cầu?

Hai điều đã thay đổi. Đầu tiên, môi trường dữ liệu đã được cải thiện. Các tích hợp giữa các hệ thống hồ sơ điện tử, trung tâm thanh toán và nền tảng hóa đơn trở nên có cấu trúc hơn. Điều đó mang lại cho chúng tôi các đầu vào sạch hơn và các vòng phản hồi mạnh mẽ hơn.

Thứ hai, công nghệ đã trưởng thành. Chúng tôi đã vượt qua các động cơ quy tắc đơn giản. Các mô hình đã có khả năng đánh giá ngữ cảnh, không chỉ kiểm tra các hộp. Điều đó cho phép chúng tôi phân tích tài liệu, mã hóa và logic người trả tiền cùng nhau thay vì riêng lẻ.

Nó không phải là hóa đơn đột nhiên trở nên đơn giản. Nó là hệ sinh thái trở nên ổn định đủ để trí tuệ nhân tạo hoạt động với độ tin cậy.

Quản lý chu kỳ doanh thu đã truyền thống dựa trên các quy tắc tĩnh và phục hồi sau khi từ chối. Việc giới thiệu trí tuệ nhân tạo sớm trong quy trình làm việc thay đổi như thế nào cách các bệnh viện nghĩ về rủi ro tài chính và khả năng dự đoán hoàn trả?

Truyền thống, các nhóm chu kỳ doanh thu chấp nhận một mức độ từ chối nhất định như một phần của kinh doanh.

Khi trí tuệ nhân tạo được giới thiệu ở thượng nguồn, mục tiêu chuyển từ phục hồi sang phòng ngừa. Bạn có thể xác định các khoảng trống tài liệu hoặc sự không phù hợp về mã hóa trước khi nộp. Điều đó giảm thiểu sự biến đổi trong hoàn trả.

Các bệnh viện bắt đầu nghĩ ít hơn về việc theo đuổi doanh thu và nhiều hơn về việc kiểm soát rủi ro trước khi nó trở nên hiện thực. Điều đó thay đổi việc dự báo, mô hình nhân sự và thậm chí các cuộc thảo luận cấp hội đồng quản trị về sự ổn định tài chính.

Hệ thống trí tuệ nhân tạo thường hoạt động tốt trong các trường hợp tiêu chuẩn nhưng gặp khó khăn ở các cạnh. Trong hoạt động hóa đơn hiện nay, những loại kịch bản nào được xử lý hiệu quả nhất bởi tự động hóa, và nơi nào vẫn đòi hỏi sự phán quyết của con người?

Tự động hóa hoạt động tốt nhất trong các nhiệm vụ có cấu trúc, khối lượng lớn. Kiểm tra đủ điều kiện, xác nhận ủy quyền, sự nhất quán của mã hóa và phát hiện mẫu từ chối đều là những lĩnh vực mà máy móc có thể xử lý nhanh hơn và nhất quán hơn con người.

Sự phán quyết của con người vẫn quan trọng trong các trường hợp ngoại lệ. Các kháng cáo đòi hỏi sự tinh tế lâm sàng, tranh chấp hợp đồng, hành vi người trả tiền bất thường hoặc các kịch bản bệnh nhân phức tạp đều được hưởng lợi từ kinh nghiệm và lý lẽ. Trí tuệ nhân tạo có thể đánh dấu rủi ro. Con người vẫn diễn giải các khu vực xám và đưa ra quyết định cuối cùng.

Edge nhúng các nhóm chu kỳ doanh thu được đào tạo về chăm sóc sức khỏe vào quy trình làm việc của bệnh viện, trong khi Rinova tự động hóa việc ra quyết định ở thượng nguồn. Bạn tiếp cận việc thiết kế các hệ thống trí tuệ nhân tạo như thế nào để tăng cường việc ra quyết định của con người thay vì giới thiệu các rủi ro hoạt động mới?

Chúng tôi tiếp cận trí tuệ nhân tạo như một lớp hỗ trợ, không phải là một thay thế. Hệ thống đưa ra các khuyến nghị và giải thích logic của nó. Các nhóm chăm sóc sức khỏe được đào tạo của chúng tôi vẫn được nhúng vào quy trình làm việc.

Cấu trúc đó rất quan trọng. Trí tuệ nhân tạo xử lý quy mô và nhận dạng mẫu. Con người xử lý giám sát và trách nhiệm. Khi những vai trò đó rõ ràng, bạn giảm rủi ro thay vì tăng nó.

Mục tiêu là giảm thiểu quá tải nhận thức, không loại bỏ sự phán quyết của con người.

Chính sách người trả tiền thay đổi thường xuyên và không luôn được thực thi một cách nhất quán. Làm thế nào thông tin người trả tiền theo thời gian thực lại thay đổi vòng phản hồi giữa việc nộp đơn, từ chối và cải tiến mô hình liên tục?

Chính sách người trả tiền thay đổi thường xuyên và việc thực thi không luôn nhất quán. Lịch sử, các tổ chức đã cập nhật quy tắc định kỳ và hy vọng họ là hiện tại.

Với phản hồi theo thời gian thực, mọi từ chối và phê duyệt đều trở thành một điểm dữ liệu. Mô hình học hỏi từ các kết quả thực tế thay vì các giả định tĩnh. Điều đó rút ngắn khoảng cách giữa việc thay đổi chính sách và điều chỉnh hoạt động.

Theo thời gian, điều đó giảm thiểu các từ chối bất ngờ và cải thiện độ chính xác của việc nộp đơn. Nó làm cho hệ thống trở nên thích nghi hơn.

Các bệnh viện đương nhiên thận trọng về các hệ thống trí tuệ nhân tạo ảnh hưởng đến dòng tiền. Mức độ minh bạch hoặc kiểm soát nào bạn nghĩ các nhà lãnh đạo chăm sóc sức khỏe nên mong đợi trước khi tin tưởng vào các quyết định hóa đơn được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo?

Các nhà lãnh đạo nên mong đợi sự rõ ràng. Họ nên hiểu tại sao một khuyến nghị được đưa ra. Họ nên có thể ghi đè lên nó. Và họ nên có một đường dẫn rõ ràng.

Quản lý chu kỳ doanh thu trực tiếp ảnh hưởng đến dòng tiền và tuân thủ. Sự tin tưởng đến từ khả năng hiển thị và kiểm soát, không phải từ tự động hóa mù quáng. Bất kỳ hệ thống trí tuệ nhân tạo nào hoạt động trong không gian này cần phải đáp ứng tiêu chuẩn đó.

Thiếu hụt nhân sự trong các nhóm chu kỳ doanh thu thường được coi là vấn đề lao động. Từ quan điểm của bạn, vấn đề có bao nhiêu phần là vấn đề chất lượng dữ liệu và thiết kế quy trình, và trí tuệ nhân tạo có thể có tác động lớn nhất ở đâu?

Thách thức về nhân sự là thực, nhưng nhiều trong số chúng được khuếch đại bởi thiết kế quy trình kém. Khi các nhóm dành hầu hết thời gian để sửa chữa các lỗi có thể phòng ngừa, kiệt sức tăng lên và năng suất giảm.

Nếu bạn làm sạch các đầu vào dữ liệu và giảm thiểu các từ chối có thể tránh được, cùng một nhóm có thể hoạt động hiệu quả hơn. Trí tuệ nhân tạo có tác động lớn nhất nơi nó loại bỏ công việc lặp đi lặp lại và tiêu chuẩn hóa các quy trình.

Thường thì vấn đề không chỉ là số lượng nhân viên. Đó là ma sát.

Khi trí tuệ nhân tạo trở nên nhúng trong hoạt động chu kỳ doanh thu, bạn nhìn thấy vai trò của các nhóm chu kỳ doanh thu sẽ tiến hóa như thế nào trong vài năm tới về mặt giám sát, xử lý ngoại lệ và quản trị?

Tôi dự đoán các nhóm chu kỳ doanh thu sẽ trở nên chiến lược hơn. Ít thời gian dành cho việc xử lý lặp đi lặp lại. Nhiều thời gian dành cho giám sát, kháng cáo phức tạp, đàm phán người trả tiền và phân tích hiệu suất.

Khi tự động hóa xử lý công việc thường xuyên, các nhóm con người chuyển sang quản trị và tối ưu hóa. Điều đó nâng cao chức năng chứ không phải thu hẹp nó.

Nhìn về phía trước, bạn có dự đoán rằng các nền tảng chu kỳ doanh thu được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo sẽ trở thành cơ sở hạ tầng tài chính cốt lõi cho các bệnh viện thay vì các công cụ tùy chọn, và sự thay đổi đó sẽ cho phép các tổ chức hoạt động dưới áp lực biên lợi nhuận không ngừng như thế nào?

Có. Áp lực biên lợi nhuận không biến mất. Khả năng dự đoán trong hoàn trả sẽ trở nên thiết yếu.

Các nền tảng được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo cải thiện độ chính xác và giảm thiểu rò rỉ sẽ chuyển từ các công cụ tùy chọn sang cơ sở hạ tầng cốt lõi. Khi dòng tiền trở nên ổn định hơn, các bệnh viện có thể lập kế hoạch với sự tự tin hơn và đầu tư một cách có chủ đích hơn vào chăm sóc bệnh nhân.

Đó là kết quả cuối cùng mà chúng tôi quan tâm.

Cảm ơn cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Rinova AI hoặc Edge.