Volledige afhandeling gebeurt via e-mail & telefoon info@sofie.be
Stuur Sofie een e-mail
info@sofie.be

Blog

Hoe kunstmatige intelligentie de automatisering van medische codering herschrijft

Het belang van kunstmatige intelligentie overschatten is moeilijk. Wanneer AI efficiënt wordt geïmplementeerd, heeft het de capaciteit om uw factureringsbedrijf vertienvoudigd te krijgen. In veel gevallen is AI het ding dat het bedrijf schaalt in plaats van het fysieke personeelsbestand. De vraag die veel ondernemers bezighoudt, is hoe verandert AI de manier waarop zaken worden gedaan?

Om deze vraag te helpen beantwoorden, hebben we veel facturerings- en coderingsbedrijven geanalyseerd. Hieronder vindt u een samengevatte versie van onze bevindingen uit het onderzoek:

Codering en facturering is een methode waarmee standaardcodes worden vastgesteld die patiëntgegevens categoriseren en zo de facturering aan verzekeringsmaatschappijen dicteren.
Het doel is om een ​​standaard facturatiekost te creëren die wordt bepaald door de code van het patiëntendossier. Helaas wordt dit proces geconfronteerd met aanzienlijke nauwkeurigheidsuitdagingen.
Dit kan worden toegeschreven aan onvoldoende documentatie, inefficiënte uitvoering van procedures.
Zoals vermeld in de opkomst van technologie, resulteerden fouten volgens de Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS) in $ 36,21 miljard aan ongepaste betalingen in FY2017. (1)
De codeerindustrie lijdt een enorme tegenslag vanwege de aard van hun audits, die plaatsvinden tegen het einde van de inkomstencyclus. Daarom, zelfs als fouten worden herkend, is het te laat om ze te herstellen, aangezien de herstelkosten meestal hoger zijn dan de initiële schade.
Binnen de medische coderings- en factureringsindustrie werd onlangs gemeld dat factureerbare codes nu een totaal aantal van 70.000+ hebben overschreden, wat vervolgens de behoefte aan medische codeerders in een aanzienlijk tempo verhoogt.
De medische coderingstaak, wanneer deze handmatig wordt uitgevoerd, is gecompliceerd en vereist meer personeel, aangezien er maar een beperkt aantal accounts zijn die elk individu efficiënt kan verwerken. Dit is een deel van de reden dat de industrie getuige is geweest van verschillende gevallen van onnauwkeurigheden, te wijten aan kostbare fouten die zijn gemaakt bij het bijhouden van de steeds groter wordende nieuwe codes die worden opgesteld.
De behoefte van het uur is om een ​​flexibel proces te creëren dat het medische coderings- en factureringsproces naadloos laat verlopen.
Hoe verloopt een traditioneel medisch facturerings- en coderingsproces?
Het traditionele facturatiesysteem brengt veel handmatige documentatie en papierwerk met zich mee. De papieren claim is een tijdrovend proces waarbij codeurs elke code afzonderlijk in de gedrukte formulieren hebben ingevoerd. Alle papieren formulieren worden vervolgens doorgegeven aan de medische factureringsorganisatie en later aan de betalers.

In een op papier gebaseerde configuratie is de gemiddelde doorlooptijd van het indienen van een claim tot het ontvangen van betalingen tussen 5 en 7 weken, terwijl in geautomatiseerde medische factureringssystemen kan worden teruggebracht tot 2 weken.

Claim-to-payment-achtervolging met behulp van een op papier gebaseerd: overzicht
Patiënt bezoekt dokterspraktijk
Patiënt check-in en krijgt behandeling
Dokter of assistent schrijft superbil
Medische codeur voegt behandelingscodes toe
Papieren formulieren met codering worden naar medische rekeninghouders gestuurd, die de gegevens vervolgens formatteren en doorsturen naar verzekeringsbetalers
Betaler genereert cheque en stuurt betaling naar de provider
Hoe zal AI-automatisering het medische factureringsproces stimuleren?
Tegenwoordig is de voortdurende uitdaging de coderingsnauwkeurigheid. Om de efficiëntie en doeltreffendheid van het facturerings- en coderingsproces te verbeteren, vinden veel zorgbedrijven manieren om handmatig codeerwerk te vereenvoudigen met AI
toepassingen.

De opkomende technologie in AI is gebaseerd op Computer Assisted Coding (CAC) dat werkt op Machine Learning en Natural Language Processing (NLP). De CAC identificeert en extraheert automatisch gegevens uit documenten en voegt deze in het systeem in.

De behoefte van het uur is een geautomatiseerd webgebaseerd systeem dat artsendocumentatie voor de tekst/behandeling analyseert en automatisch relevante medische codes herkent.

Naast het verwerken van codes en grote hoeveelheden gegevens, kan AI de standaard werkuren en menselijke fouten aanzienlijk verminderen.

Welke problemen lost kunstmatige intelligentie op?
Een natuurlijke zorg van de populariteit van AI-toepassingen is de angst, binnen de industrie, dat deze opkomende technologieën het aantal beschikbare banen in het medische facturerings- en coderingsspectrum zullen verkleinen.

Er moet echter worden opgemerkt dat deze toepassingen de mogelijkheid bieden om de efficiëntie en snelheid van menselijke codeerders aanzienlijk te verhogen om nauwkeurige codering uit te voeren, maar de menselijke codeerders niet volledig kunnen vervangen. Als de codeur bijvoorbeeld een fout maakt, kan de applicatie hem meteen wijzen met aanbevelingen om de fout te herstellen en wordt de correctie zo snel mogelijk doorgevoerd. Dit lost de ‘te laat’ problemen op en verhoogt de snelheid waarmee de coder werkt.

Desalniettemin is het vermeldenswaard dat deze zorg kan worden verzacht door te kijken naar het beoogde groeitempo van de werkgelegenheid in de zorgsector in het komende decennium in een ongekend tempo. Volgens het Bureau of Labor Statistics voorspelt een toename van 18 procent in de werkgelegenheid voor gezondheidsinformatietechnici tussen 2016 en 2026, ver boven het gemiddelde groeipercentage voor alle andere beroepen, met 2,4 miljoen nieuwe banen. (2)

De hindernissen in het huidige systeem – ons perspectief
De complexe aard van medische facturering en codering maakt het een constant doelwit van fouten en soms kunnen deze leiden tot aanzienlijk hoge verliezen.

Deze complexiteit leent zich ook voor de behoefte aan een groter personeelsbestand, waar programmeurs steeds meer tijd besteden aan het uitvoeren van ondergeschikte taken die snel en efficiënt kunnen worden uitgevoerd door
geautomatiseerde systemen van AI-technologieën.

Gezien de huidige groei van dit aspect van de gezondheidszorg en de verwachte stijging in de VS, is een robuust systeem de behoefte van het uur.

AI-automatisering is dat systeem dat klaar is om alle pijnpunten aan te pakken die het huidige systeem ervaart, zoals onnauwkeurige factureringsinstanties, enz.

Aangezien het corrigeren van foutieve facturering, wanneer dit handmatig wordt gedaan, een langdurige en gecompliceerde procedure is die extra kosten met zich mee kan brengen, kan de invoering van AI automatisch de fouten onmiddellijk signaleren en de extra kosten en het tijdverbruik verminderen.

De weg vooruit
Medische facturering en codering is het essentiële onderdeel van de manier waarop gezondheidszorg wordt geleverd en gerapporteerd in de VS. Onnauwkeurige codering is een uitdaging die moet worden aangepakt met nieuwe technologie. OSP Labs werkt samen met gezondheidstechnologen om impactvolle oplossingen te bouwen voor medische codeerbedrijven.

Plan een snelle online afspraak met onze AI-specialist om dieper in te gaan op het beheer van claims in de gezondheidszorg en enkele van onze innovatieve AI-projecten te bekijken. We analyseren uw bedrijf, begrijpen uw pijnpunten en creëren een AI-roadmap om uw kritieke uitdagingen op te lossen.

Gezien de huidige groei van dit aspect van de gezondheidszorg en de verwachte stijging in de VS, is een robuust systeem de behoefte van het uur.

Bron:- https://www.osplabs.com/insights/how-to-boost-medical-billing-business-using-artificial-intellegence/

Bron: Saurabh Pavnoji

  • Gerelateerde Tags: