Šodienas mainīgajā veselības aprūpes ainavā nevar pārvērtēt ienākumu cikla pārvaldības (ICP) veiktspējas nozīmi. Par laimi, nesenie tehnoloģiju attīstības panākumi, it īpaši mākslīgā intelekta (AI) jomā, piedāvā milzīgu potenciālu, lai uzlabotu un racionalizētu administratīvās funkcijas veselības aprūpes jomā. Viens no redzīgākajiem, kas virza šo procesu, ir Džejs Aslams, CodaMetrix līdzdibinātājs un galvenais datu zinātnieks, uzņēmuma, kas specializējas AI-dzinējamo risinājumu ICP jomā.
Aslama ceļojums ar AI sākās vairāk nekā pirms trim desmitgadēm, un viņa ekspertīze AI, mašīnmācība un dabiskās valodas apstrādē viņu virzīja inovācijas priekšplānā veselības aprūpē. Viņš spēlēja būtisku lomu 2016. gadā izstrādātās Massachusetts General Brigham sākotnējās medicīnisko kodeksu AI sistēmas veidošanā, kas beigās noveda pie CodaMetrix izveides.
Stāsts par CodaMetrix sakņojas 2009. gadā, kad Aslams pievienojās VOBA Solutions kā konsultants, kas strādāja ar Massachusetts General Physicians Organization (MGPO). Medicīnisko kodeksu sloga, kas bieži bija uz ārstiem un profesionālajiem kodejiem, MGPO mudināja meklēt risinājumu, kas atbrīvotu šo slogu un uzlabotu efektivitāti. Atzīstot pieejamo datu bagātību, bet trūkstot zināšanu, lai izmantotu tā potenciālu, Aslams un viņa komanda uzsāka misiju, lai izveidotu AI balstītu sistēmu.
Viņu sākotnējais fokuss bija samazināt kodeksu slogu ārstiem, izstrādājot sistēmu, kas varētu radīt vairākus iespējamos CPT kodeksus, balstoties uz vēsturisko datu un procedūru aprakstiem. Šī sistēma, kas tika izvietota 2010. gadā, ievērojami samazināja laiku un pūles, kas nepieciešamas kodeksu uzdevumu veikšanai, vienlaikus joprojām atkarīgajai no ārstu ieguldījuma galīgā kodeksa atlasē.
Pamatojoties uz šo veiksmi, Aslams un viņa komanda soli tālāk attīstījās, izstrādājot AI balstītu sistēmu, kas varētu paredzēt kodeksus tieši no klīniskajām piezīmēm, izslēdzot vajadzību pēc ārsta iesaistes un potenciāli revolucionizējot medicīnisko kodeksu jomu. Šī sistēma, kura tika ieviesta 2015. gadā, ne tikai automatizēja medicīnisko kodeksēšanu, bet arī palielināja efektivitāti un precizitāti, dodot labumu gan ārstiem, gan profesionālajam kodeju personālam.
Iedvesmota no šo iekšējo risinājumu veiksmes, Massachusetts General Brigham atzina šīs tehnoloģijas potenciālu ārpus savas organizācijas un 2019. gadā nolēma atspērināt CodaMetrix. Aslama redzējums par CodaMetrix ir revolucionēt ICP, iekļaujot ģeneratīvo AI administratīvajās funkcijās. Viņu mērķis ir palielināt efektivitāti, samazināt izmaksas, atvieglot ārstu un kodeju slogu un nodrošināt precīzu un autonomu medicīnisko kodeksēšanu dažādos veselības aprūpes modeļos, ieskaitot pakalpojumu atlīdzības aprūpi, vērtības balstītu aprūpi un iedzīvotāju veselību.
Izmantojot ģeneratīvā AI spēku, Aslams uzskata, ka veselības aprūpes organizācijas var optimizēt ienākumu cikla funkciju marsrutēšanu, gūt vērtīgus atziņas no datu analīzes un galu galā pārveidot veidu, kā tiek pārvaldītas administratīvās uzdevumu. Ar inovatīviem risinājumiem, piemērojot tos, ko pionierējis CodaMetrix, potenciāls uzlabot ICP veiktspēju un kopējos veselības aprūpes rezultātus nav nekad bijis lielāks.
Bieži uzdotie jautājumi:
Q: Kas ir Džejs Aslams?
A: Džejs Aslams ir CodaMetrix līdzdibinātājs un galvenais datu zinātnieks, uzņēmumā, kas specializējas AI-dzinējamo risinājumu ienākumu cikla pārvaldībā (ICP) veselības aprūpē.
Q: Kādas tehnoloģiju attīstības iespējas var uzlabot ICP?
A: Mākslīgā intelekta (AI) attīstība piedāvā milzīgu potenciālu, lai uzlabotu un racionalizētu administratīvās funkcijas veselības aprūpes jomā, ieskaitot ICP.
Q: Kad tika dibināts CodaMetrix?
A: CodaMetrix tika atdalīts no Massachusetts General Brigham 2019. gadā.
Q: Kas bija CodaMetrix sākotnējais fokuss?
A: CodaMetrix sākotnējais fokuss bija izstrādāt AI balstītu sistēmu, kas varētu samazināt kodeksu slogu ārstiem, veidojot iespējamo CPT kodu sarakstu balstoties uz vēsturisko datu un procedūru aprakstiem.
Q: Kā CodaMetrix turpmāk revolucionizēja medicīnisko kodeksēšanu?
A: CodaMetrix izstrādāja AI balstītu sistēmu, kas varētu paredzēt kodeksus tieši no klīniskajām piezīmēm, izslēdzot vajadzību pēc ārsta iesaistes un palielinot efektivitāti un precizitāti medicīniskajā kodeksēšanā.
Q: Kāda ir CodaMetrix redzējums?
A: CodaMetrix mērķē uz pārveidot ICP, iekļaujot ģeneratīvo AI administratīvajās funkcijās, palielinot efektivitāti, samazinot izmaksas un nodrošinot precīzu un autonomu medicīnisko kodeksēšanu.
Svarīgu jēdzienu definīcijas:
1. Ienākumu cikla pārvaldība (ICP): Finansiālais process veselības aprūpē, kas ietver ienākumu no pacientu pakalpojumu identificēšanu, iekasēšanu un pārvaldību.
2. Mākslīgā intelekts (AI): Cilvēka intelekta simulācija mašīnās, kas ir programmētas domāt un mācīties kā cilvēkiem. Tas iesaistās uzdevumos, piemēram, problēmu risināšana, lēmumu pieņemšana un dabiskās valodas apstrāde.
3. Medicīniskā kodeksēšana: Standartizētu kodeksu piešķiršanas process medicīniskajām procedūrām, diagnozēm un veselības aprūpes pakalpojumiem rēķināšanas un apdrošināšanas nolūkos.
4. CPT kodeksi: Aktuālā procedūras terminoloģija (CPT) ir kopums medicīnisko kodeksu, ko izmanto, lai atspoguļotu medicīniskās, ķirurģiskās un diagnostikas procedūras vai pakalpojumus.
5. Ģeneratīvā AI: AI tehnoloģijas, kurās modelis tiek apmācīts radīt jaunus datus, balstoties uz iemācītajiem modeļiem esošajos datu.
Ieteicamie saistītie saites:
1. CodaMetrix – Oficiālā CodaMetrix tīmekļa vietne, uzņēmums, kas specializējas AI-dzinējamo risinājumu ienākumu cikla pārvaldībā.
2. Massachusetts General Physicians Organization (MGPO) – Oficiālā Massachusetts General Physicians Organization tīmekļa vietne.
3. Massachusetts General Brigham – Oficiālā Massachusetts General Brigham tīmekļa vietne, veselības sistēma, kura atspirdzināja CodaMetrix.
The source of the article is from the blog trebujena.net