Tänapäeva pidevalt muutuvas tervishoiu maastikus ei saa alahinnata tulu tsüklitöötluse (RCM) jõudlust. Õnneks pakuvad viimased tehnoloogia arengud, eriti kunstliku intelligentsuse (AI) vallas, tohutut potentsiaali tervishoius haldusfunktsioonide parandamiseks ja voolujoonistamiseks. Üks visiooniline liider selles valdkonnas on Jay Aslam, CodaMetrixi kaasasutaja ja peamine andmekaitsespetsialist, ettevõte, mis on spetsialiseerunud RCM jaoks AI-põhiste lahenduste pakkumisele.
Aslami teekond AI-sse algas enam kui kolm aastakümmet tagasi ning tema ekspertiis AI-s, masinõppes ja loomulikus keele töötlemises on viinud ta innovatsiooni esirinda tervishoius. Ta mängis võtmerolli Massachusetts General Brigham’i algse meditsiinilise kodeerimise AI-süsteemi arendamisel 2016. aastal, mis viis lõpuks CodaMetrixi loomiseni.
CodaMetrixi lugu ulatub tagasi aastasse 2009, mil Aslam liitus VOBA Solutions’iga konsultandina, kes töötas Massachusettsi Üldarstide Organisatsiooniga (MGPO). Meditsiinilise kodeerimise koormus, mis langes sageli arstide ja professionaalsete koodeerijate õlule, sundis MGPO-d otsima lahendust, mis leevendaks seda koormust ja parandaks efektiivsust. Ära tundes olemasolevate andmete rikkust, kuid puududes ekspertiisist nende potentsiaali kasutamisel, võtsid Aslam ja tema meeskond ette missiooni luua AI-põhine süsteem.
Nende esmane fookus oli arstide kodeerimise koormuse vähendamine, luues süsteemi, mis suudaks ajalooliste andmete ja protseduurikirjelduste põhjal genereerida käputäie tõenäolisi CPT-koode. See süsteem, rakendatud aastal 2010, vähendas oluliselt aega ja pingutust, mis olid vajalikud kodeerimistööde jaoks, jättes siiski arstide otsuste langetamiseks lõplike koodide osa.
Jätkates sellest edule, asus Aslam koos oma meeskonnaga sammu võrra kaugemale, arendades välja AI-põhise süsteemi, mis suudaks ennustada koode otse kliinilistest märkmetest, kõrvaldades vajaduse arstide kaasamiseks ja võimalikult meditsiinilise kodeerimise revolutsiooniks. See süsteem, rakendatud 2015. aastal, automatiseeris mitte ainult meditsiinilist kodeerimist, vaid suurendas ka efektiivsust ja täpsust, kasuks tulid nii arstid kui ka professionaalsed koodeeria töötajad.
Innustatuna nende sisekujunduslahenduste edust, tunnustas Massachusetts General Brigham selle tehnoloogia potentsiaali kaugemale nende organisatsioonist ja otsustas CodaMetrixi eraldada 2019. aastal. Aslami visioon CodaMetrixi jaoks on revolutsioonida RCM, lisades generatiivse AI haldusfunktsioonidesse. Nende eesmärk on suurendada efektiivsust, vähendada kulusid, leevendada arstide ja koodeerijate koormust ning pakkuda täpset ja autonoomset meditsiinilist kodeerimist erinevatele tervishoiumudelitele, sealhulgas tasupõhine ravi, väärtuspõhine ravi ja elanikkonna tervis.
Generatiivse AI jõu ära kasutades usub Aslam, et tervishoiuorganisatsioonid saavad optimeerida tulu tsüklifunktsioonide marsruutimist, saada olulisi teadmisi andmete analüüsist ja muuta lõpuks haldusülesannete käsitlemise viisi. Läbi CodaMetrixi poolt eestvedamisel loodud innovaatiliste lahenduste on potentsiaal RCM jõudluse ja üldise tervise tulemuste parandamiseks suurem kui kunagi varem.
**KKK osa:**
K: Kes on Jay Aslam?
V: Jay Aslam on CodaMetrixi kaasasutaja ja peamine andmekaitsespetsialist, ettevõte, mis on spetsialiseerunud AI-põhiste lahenduste pakkumisele tulu tsüklitöötluse (RCM) jaoks tervishoius.
K: Millised tehnoloogia arengud võivad parandada RCM-i?
V: Kunstliku intelligentsuse (AI) arengud pakuvad tohutut potentsiaali tervishoiu haldusfunktsioonide, sealhulgas RCM-i, parendamiseks ja voolujoonistamiseks.
K: Millal asutati CodaMetrix?
V: CodaMetrix eraldati Massachusetts General Brigham’ist aastal 2019.
K: Mis oli CodaMetrixi esmane fookus?
V: CodaMetrixi esmane fookus oli välja arendada AI-põhine süsteem, mis suudaks vähendada arstide kodeerimise koormust, genereerides tõenäolisi CPT-koode ajalooliste andmete ja protseduurikirjelduste põhjal.
K: Kuidas suutis CodaMetrix meditsiinilist kodeerimist veelgi revolutsioneerida?
V: CodaMetrix arendas välja AI-põhise süsteemi, mis suutis ennustada koode otse kliinilistest märkmetest, kõrvaldades vajaduse arstide kaasamiseks ning suurendades efektiivsust ja täpsust meditsiinilises kodeerimises.
K: Mis on CodaMetrixi visioon?
V: CodaMetrixi eesmärk on revolutsioonida RCM, lisades generatiivse AI haldusfunktsioonidesse, suurendades efektiivsust, vähendades kulusid ning pakkudes täpset ja autonoomset meditsiinilist kodeerimist.
**Võtme mõistete määratlused:**
1. Tulutsüklitöötlus (RCM): Tervishoiu finantsprotsess, mis hõlmab sissetuleku identifitseerimist, kogumist ja haldamist patsienditeenustest.
2. Kunstlik intelligentsus (AI): Inimese intelligentsuse simuleerimine masinates, mis on programmeeritud mõtlema ja õppima nagu inimesed. See hõlmab ülesandeid nagu probleemide lahendamine, otsuste tegemine ja loomuliku keele töötlemine.
3. Meditsiiniline kodeerimine: Protsess, kus meditsiinilistele protseduuridele, diagnoosidele ja tervishoiuteenustele määratakse standardiseeritud koodid arveldamise ja kindlustuse eesmärgil.
4. CPT-koode: Praeguse terminoloogia termin (CPT) koodid on meditsiiniliste protseduuride, operatsioonide ja diagnostiliste protseduuride või teenuste aruandmiseks kasutatavad meditsiinilised koodid.
5. Generatiivne AI: AI tehnika, kus mudel on treenitud uute andmete genereerimiseks põhinedes olemasolevatelt andmetelt õpitud mustritel.
**Soovitatavad seotud lingid:**
1. CodaMetrix – CodaMetrixi ametlik veebisait, ettevõte, mis on spetsialiseerunud AI-põhistele lahendustele tulu tsüklitöötluse jaoks.
2. Massachusettsi Üldarstide Organisatsioon (MGPO) – Massachusettsi Üldarstide Organisatsiooni ametlik veebisait.
3. Massachusetts General Brigham – Massachusetts General Brigham’i ametlik veebisait, tervishoiusüsteem, mis eraldas CodaMetrixi.
The source of the article is from the blog combopop.com.br