从编码到拒付，AI正在改进RCM流程
作者：HealthLeaders
人工智能具有通过优化组织的收入周期流程来节省时间和资金的巨大潜力。
关键要点
AI可以合成医学编码所需的信息。
随着从其所管理的数据中学习，AI可以识别出诸如收费缺口或拒付趋势等模式。
一些AI解决方案能够通过简化患者护理和保险信息的沟通来改善支付方的交流。
虽然技术已经彻底改变了医疗行业的收入周期管理，但真正让领导者兴奋的是人工智能。
RCM领域的领导者特别希望在医学编码领域实施人工智能。编码工作主要由认证的医疗编码员管理，但美国医学会在2023年报告称该职位短缺了30%，这促使医疗高管寻求技术的帮助。
底特律的亨利福特健康系统在将人工智能整合到床边程序以协助医疗编码方面取得了一些成功。床边服务是该系统的高流量专科之一，占总体编码成本的20%。[ EW1 ] .
该解决方案会自动编写简单的流程代码，参考与ICD编码紧密匹配的流程说明。
“它通过汇集所有必要的复杂信息来识别、理解并编码床边专业收费，”收入周期副总裁Joann Ferguson说道。“然后预测和分配费用及诊断代码，并直接将病例自动化发送到计费系统。”
该解决方案通过减少错误、漏收费用、账单积压和拒付，提高了工作流程的效率。随着它越来越熟悉从数据中获取的患者旅程信息，还可以识别潜在的收费缺口——这可能占之前未计费收入的大约8%。
费尔格森表示，除了提高财务和运营绩效之外，该解决方案还通过减少编码人员的工作负担提高了他们的工作满意度。
“我们发现，通过花时间强调新技术在短期内和长期内如何改善员工的日常工作负荷，并且说明它如何帮助整个组织，我们可以克服使用新科技时遇到的一些障碍和犹豫，”她解释道。
否认管理
供应商花费大量时间与付款人来回沟通，申诉被拒的索赔。通过使用人工智能预测和跟踪拒赔趋势，收入周期管理（RCM）团队能够与付款人合作减少拒赔情况。
加州的塞拉视图医疗中心开始使用人工智能解决方案来帮助处理其上诉流程，因为缺乏医学必要性导致拒付的情况增多。
“我们的[利用率审查]部门现在归财务部门管理，并将专注于与文件相关的教育，以避免医疗必要性拒赔，”收入周期行政总监朱莉·弗兰纳说道。
西田纳西卫生保健实施的一项AI解决方案不仅帮助改善了患者的护理计划，还增强了与支付方的关系，并减少了延迟和申诉。通过使支付方能够连接到该平台，提供者和收入周期工作人员能够简化患者护理和保险信息的管理。
黛比·阿什沃思，护理管理执行总监，还指出支付方的回应更加及时。
“我们与他们的对话更好，因为你们都可以获取可以分享的信息，”她说。
Jasmyne Ray 是 HealthLeaders 的收入周期编辑。
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