AI + Human Intelligence — A More Effective Solution for the Healthcare Payment Lifecycle

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Navaneeth Nair, Infinx हेल्थकेयर में उत्पादों के वीपी

हेल्थकेयर पेमेंट लाइफसाइक्ल में कृत्रिम बुद्धि (एआई) के आगमन के बारे में बहुत कुछ लिखा गया है, लेकिन क्या यह oversimplified किया गया है? सीधा जवाब हां है।

कई लेखों ने एआई को अंत-साधन एंटीडोट के रूप में वर्णित किया है जो सभी राजस्व चक्र प्रबंधन (आरसीएम) के मुद्दों को हल करेगा और आसानी से प्रतिपूर्ति प्रक्रिया को आसानी से अंत तक व्यवस्थित करेगा। वास्तव में, आज के बाजार में कई उत्पाद एआई पर लगभग पूरी तरह से आधारित एक पूर्ण समाधान का वादा करते हैं। लेकिन, इसे एक नए परिप्रेक्ष्य से देखकर, वास्तविकता कुछ और अधिक नितंब और सहयोगी है।

एएमए एआई की सहायक भूमिका पर "[फोकस] के लिए" [फोकस] के बजाय "बढ़ी हुई खुफिया जानकारी का उपयोग करता है, इस बात पर जोर देता है कि इसका डिजाइन मानव बुद्धि को बदलने के बजाय इसे बदलने के बजाय बढ़ाता है।" यह परिप्रेक्ष्य दोनों मौजूदा सीमाओं और एआई की क्षमता को सहायक तकनीक के रूप में कैप्चर करता है, साथ ही साथ सर्वोत्तम रोगी परिणामों के लिए मानव निर्णय लेने की अनिवार्यता। हेल्थकेयर डेटा में तैर रहा है

आज, हेल्थकेयर सेक्टर काफी हद तक डेटा से अभिभूत है। एक तीसरे पक्ष की बिलिंग और प्रतिपूर्ति वातावरण में जो हेल्थकेयर सेक्टर के लिए अद्वितीय है, बीमा भुगतानकर्ता और सरकारी एजेंसियां ​​गवर्निंग नियमों और विनियमों का निर्णय लेने के दौरान आवश्यक प्रक्रियाओं को निर्देशित करती हैं। प्रत्येक विशिष्ट निदान को कोड करने के तरीके से कैसे वार्षिक शुल्क अनुसूची का भुगतान करेगा, कई बाहरी कारक किसी भी रोगी / प्रदाता मुठभेड़ के लिए प्रतिपूर्ति में जाते हैं।

यह प्रदाताओं और स्वास्थ्य देखभाल प्रणालियों को एक महत्वपूर्ण नुकसान पर छोड़ देता है। वे न केवल देखभाल देने के लिए जिम्मेदार हैं बल्कि अपनी संविदात्मक छूट की प्रतिपूर्ति भी प्राप्त करते हैं। अद्यतित रहना भारी हो सकता है।

अपनी खुद की पूर्व निर्धारित प्रक्रियाओं, रूपों और शुल्क कार्यक्रम जारी करने वाले प्रत्येक भुगतानकर्ता के साथ, एआई का सही मूल्य प्रस्ताव विशाल डेटा को समझना और लगातार सीखने वाले भुगतानकर्ता मानकों को लगातार सीखना और अनुकूलित करना है। बीमा भुगतानकर्ता जानकारी और स्पष्टीकरण के लिए वास्तविक समय तक पहुंच के साथ, एआई संचालित सॉफ़्टवेयर नवीनतम उपलब्ध डेटा के साथ दावों को संसाधित करने के लिए जानकारी की वर्तमान और अद्यतित पुस्तकालय बना और बनाए रख सकता है। एक डिजिटल श्रम समर्थन बल के रूप में एआई

पिछले कुछ वर्षों में, हेल्थकेयर आरसीएम प्रक्रिया में मानव श्रमिकों को बदलने के लिए एआई की क्षमता को ओवरस्टेट किया गया है। जबकि एआई निश्चित रूप से इसकी ताकत है और रोगी पहुंच और आरसीएम के साथ जुड़े अक्सर अनावश्यक और बोझे प्रशासनिक वर्कफ़्लो का त्वरित काम कर सकता है, मानव खुफिया (हाय) को संदर्भ, निरंतरता और सहानुभूति प्रदान करने के लिए हमेशा आवश्यकता होगी। प्रतिपूर्ति को प्रभावित करने वाला एक उदाहरण: पूर्व प्राधिकरण

शायद एआई की वर्तमान क्षमता को देखने का एक बेहतर तरीका इसे देखना है क्योंकि मनुष्यों को 100% आरसीएम प्रक्रियाओं को स्वचालित करने के बजाय बेहतर निर्णय लेने में मदद मिलती है। उदाहरण के लिए पूर्व प्राधिकरण लें - वे पूरी तरह से स्वचालित पूर्व प्राधिकरण प्रक्रिया का उपयोग कर 21% से कम प्रदाताओं के साथ कम से कम स्वचालित रोगी पहुंच समारोह हैं।

इसका मतलब यह है कि पूर्व प्राधिकरणों को निष्पादित करने वाले प्रदाताओं और कर्मचारियों को प्रति सप्ताह 40+ व्यक्तिगत पूर्व-कलाओं को संसाधित करने के लिए प्रति सप्ताह औसतन 16 घंटे खर्च करना होगा। और कई बीमा भुगतानकर्ता सार्वजनिक रूप से कोविड -19 सार्वजनिक स्वास्थ्य आपात स्थिति के दौरान अपनी पूर्व प्राधिकरण आवश्यकताओं को आराम करने के लिए सहमत हुए, 52% प्रदाताओं ने बताया कि यह पूरी तरह से पूरी तरह से (या यहां तक ​​कि आंशिक रूप से) लागू नहीं किया गया था। हेल्थकेयर भुगतान जीवन चक्र में एआई + हाय की सिनर्जी

पूर्व प्राधिकरण के मामले के साथ जारी रखते हुए, प्रक्रिया में एआई संचालित उन्नत स्वचालन को लागू करने से दोहराए गए कार्यों को वास्तविक समय में वास्तविक मानव हस्तक्षेप के साथ पूरा करने की अनुमति मिल सकती है, जिनमें शामिल हैं:

- यह निर्धारित करना कि पूर्व प्राधिकरण की आवश्यकता है

- प्रत्येक बीमा भुगतानकर्ता के लिए विशिष्ट पूर्व प्राधिकरण नियमों के बारे में निरंतर सीखना

- रोगी के ईएचआर / ईएमआर से प्राप्त जानकारी के आधार पर पूर्व प्राधिकरणों की वास्तविक समय प्रसंस्करण

- अनुत्तरित अनुरोधों पर इलेक्ट्रॉनिक अनुवर्ती 24/7

हालांकि, नैतिक दस्तावेज, आपातकालीन या अर्ध-उभरती देखभाल, या जटिलताओं को लाने वाले आउटलेयर के लिए अनुरोधों से निपटने के दौरान हाय की आवश्यकता होती है। सहानुभूति निर्णय अक्सर आवश्यक होते हैं जिसका अर्थ है कि हाय को प्रतिस्थापित करने की बजाय एआई के साथ संवर्धित और अनुकूलित करने की आवश्यकता है। सबसे मूल्यवान प्रणाली वे हैं जो लगातार सीखते समय लोगों को बेहतर निर्णय और कार्य करने में मदद करते हैं। दूसरे शब्दों में, एआई सेवन डेटा को शामिल करके, इसे समझने और इसे इस तरह से पेश करके कार्यों को स्वचालित करने में मदद करता है जो मानव श्रमिकों को अपने मरीजों के लिए सर्वोत्तम संभव परिणाम प्राप्त करने की अनुमति देता है।

दूसरे शब्दों में, एआई, वर्तमान में मनुष्यों को प्रौद्योगिकी के रूप में बदलने के लिए पर्याप्त रूप से उन्नत नहीं होता है- उदाहरण के लिए, वर्तमान क्षण में अनुमानित उपयोग मामलों के एक सेट में काम करने में सक्षम है, इसलिए मनुष्यों को बदलते नियमों का ट्रैक रखने की आवश्यकता होती है और विनियम, डोमेन-एसपी प्रदान करने के लिएएआई बनाने में इसीफ़िक इंटेलिजेंस, और जटिल उच्च स्तरीय निर्णय लें। एक सुव्यवस्थित पूर्व प्राधिकरण और आरसीएम प्रक्रिया द्वारा प्राप्त किया जाना चाहिए?

चाहे पूर्व प्राधिकरण और रोगी पहुंच प्रक्रिया को देखकर या खाता प्राप्तियां और अस्वीकार प्रबंधन, बढ़ी हुई खुफिया - एआई और हाय के पारस्परिक और सहयोगी प्रयास के लिए तैयार बैक-एंड समाधानों पर ध्यान केंद्रित करें, प्लेट से प्रशासनिक प्रक्रियाओं को लेने के लिए तैयार है इंसानों के लिए जिनके पास अधिक महत्वपूर्ण चीजें हैं। यह प्रदाताओं और कर्मचारियों के सदस्यों को निम्नलिखित करने के लिए मुक्त करेगा:

- रोगी देखभाल में सुधार करें और रोगियों के साथ खर्च करने के लिए उपलब्ध समय को बढ़ाएं

- वर्कफ़्लो को अधिक पर्याप्त रूप से मिलने या सर्वोत्तम नैदानिक ​​और परिचालन प्रथाओं को पूरा करने के लिए पुनर्गठित करें

- कम गलतियों / त्रुटियों के माध्यम से राजस्व बढ़ाएं, कम दावा अस्वीकार, और रोगी क्षमता में वृद्धि रोगी के अनुभव और आरसीएम परिणामों में सुधार

वर्तमान परिचालन बाधाओं से पहले एक व्यावसायिक परिप्रेक्ष्य से, एआई मनुष्यों की प्लेटों से कई प्रशासनिक प्रक्रियाओं को हटा सकता है जो बेहतर परिणामों के लिए एआई संश्लेषित जानकारी का उपयोग करके रोगी देखभाल पर अपना समय बेहतर ढंग से खर्च कर सकते हैं। यदि कोई संगठन आज के लोगों-केंद्रित प्रणालियों से परे व्यापार / परिचालन प्रणालियों पर पुनर्विचार कर सकता है, तो रोगी के अनुभव को बेहतर बनाने के अवसर असंतुलित होते हैं जब जानकारी की गणना की जाती है और मानव ऊर्जा refocused।

चूंकि हेल्थकेयर लागत रोगी उपभोक्ताओं की ओर स्थानांतरित हो रही है और वे हेल्थकेयर, प्रदाता समूहों और हेल्थकेयर संगठनों में अधिक वित्तीय रूप से प्रासंगिक भूमिका मानते हैं, जो रोगी अनुभव का समर्थन करने और परिणामों में सुधार करने वाले व्यावसायिक मॉडल के प्रति पूंजी और संसाधनों को पुन: स्थापित करना महत्वपूर्ण है।

एक समग्र और व्यापक एआई + हाय समाधान को शामिल करके, संगठन एक डिलीवरी केंद्रित मॉडल से ग्राहक-केंद्रित फोकस तक पुनर्विचार कर रहे हैं, जिससे उनकी प्रतिस्पर्धात्मकता बढ़ जाती है जबकि उनकी निचली रेखा को सकारात्मक रूप से प्रभावित किया जाता है। भविष्य के सर्वोत्तम अभ्यासों का वजन करते समय, मान लें कि स्वास्थ्य देखभाल में निर्णय लेने को पूरी तरह से स्वचालित नहीं किया जाना चाहिए क्योंकि इसे अभी भी मानव बुद्धि और मानव सहानुभूति की आवश्यकता है। इस प्रकार, एआई का सबसे अच्छा उपयोग "बढ़ी खुफिया जानकारी" में किया जाता है, जहां यह मानव निर्णयों की सहायता करता है। महत्वपूर्ण बात यह है कि यह हमें आवश्यक रोगी देखभाल कार्यों के लिए मानव संसाधनों को भी वास्तविकता देने की अनुमति देता है।

Navaneeth Nair के बारे में
Navaneeth Nair Infinx हेल्थकेयर में उत्पादों के उपाध्यक्ष हैं जो भुगतान जीवन चक्र में अग्रणी किनारे एआई-सहायक अंत-से-अंत समाधान प्रदान करते हैं, जिसमें रोगी का उपयोग, पूर्व प्राधिकरण और राजस्व अनुकूलन शामिल है । हेल्थकेयर में नवनेथ के पास 20 से अधिक वर्षों का अनुभव है, जहां उन्होंने बड़े पैमाने पर प्रौद्योगिकी उत्पाद और समाधान विकास में विशेषज्ञता प्राप्त की है।

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