称为Primed-ai该计划旨在将放射学，病理学，心脏病学和其他成像领域结合在一起，以改善精度药物。对于研究人员，提供者和保险公司，该计划标志着AI是否可以提供更好的护理，而且还可以提供新的报销模型，以使成本与结果保持一致。
将精确药物与基于价值的护理联系起来
NIHS强调关于多模式集成，信号是向结果驱动的医疗保健转变。通过将成像与实验室报告，病理幻灯片和心脏病学数据相结合，Primed-AI旨在生成可以更准确地预测疾病进展和治疗反应的模型。
这种方法适合基于价值的护理框架，在这些框架中，提供者会因改善结果而不是为所提供的每种服务提供计费而获得奖励。对于AI供应商，证明患者健康的可衡量改善将是赢得付款人批准的关键。
但是，过渡是不平衡的。PYMNTS已报告远程医疗和其他数字护理模型迫使提供商现代化其计费流程，但许多人仍然可以缓慢地与报销相结合。即使医院投资虚拟护理，诊断和自动化，许多付款结构也滞后。
NIH的计划设计也承认证据差距。资金公告包括验证中心和剧本旨在设置数据标准和可重复性基准。这些努力可能为Medicare，Medicaid和私人保险公司评估AI工具创造了更清晰的途径。
如果成功的话，Primed-AI可能会成为更广泛的支付改革的催化剂，将AI直接嵌入基于结果的报销模型中。据据，已经有83％的小型医疗保健提供者表示，他们正在采用即时付款来减少其金融业务效率低下。PYMNTS研究。这种趋势强调了更广泛的推动力，将医疗保健支付与临床创新一起数字化。
AI，合规性和索赔
AI的医疗保健报销仍然分散。当前的模型通常依赖于CPT代码，与诊断相关的组以及有限的新技术附加付款。这些机制可以涵盖FDA批准的AI工具，但是大多数人的款项是每次使用的，而该工具无法解释AI可以解锁更广泛的效率。
随着NIH投资验证中心和工业合作伙伴关系以加速监管准备就绪，这一差距尤其重要。如果没有明确的报销途径，医院和卫生系统可能会难以证明采用AI驱动成像平台的前期成本是合理的。
报销不确定性直接与较大的行业主题联系在一起。提供者面临的成本压力不断增长，索赔延迟，而患者报告对计费和收款的不满。作为PYMNTS指出，随着患者要求更透明和数字优先的选择，医疗保健提供者的压力越来越大，以升级其支付系统。NIH的AI推动为这一挑战增添了新的层面：报销政策必须发展以支持高级分析，同时确保公平的患者访问权限。
除了报销外，AI在成像中采用还提出了有关合规性和欺诈的问题。包括成像和患者记录在内的大型数据集必须仔细管辖以满足HIPAA和其他监管标准。NIH强调了缓解错误和信任的建设为优先事项。
AI，合规性和付款的这种融合已经可以看到。PYMNTS最近报道司法部将AI工具归功于对医疗保健欺诈的历史性镇压，强调了在索赔监控中部署机器学习的风险和机会。
通过降低错误率并标准化数据管道，AI可以帮助保险公司和提供者减少浪费并加速报销。Primed-ai的跨学科设计可能为将这些课程纳入医疗保健复杂的主张生态系统奠定了基础。
