春天2023

审计巷:RADV医疗记录审稿人指南和利用人工智能的准备
艾普莉·罗素
郑重声明
第三十五卷第二页

审计的压力是普遍存在的。知道我们不认识的人会仔细审查、批评和否定我们的工作，这足以让任何人失去几个小时的睡眠。根据合同级15风险调整数据验证(RADV)医疗记录审核指南，自2020年1月10日起，CMS可以每年进行RADV审核，以“确保风险调整后的支付完整性和准确性”

由于与可怕的审计相关的处罚，可以理解的是，在医疗保险优势(MA)组织工作的风险收入主管、HIM经理和医疗编码人员经常将首字母缩略词RADV列入黑名单，以及“外推”和“将适用于2011年合同级审计和所有后续审计”等词和短语

2018年11月，根据拟议规则，CMS宣布了一项计划，“通过使用统计上有效的随机抽样技术，根据外推的审计结果，收回2011年审查年度的超额付款”。该计划最初于2012年提出，但从未实施。制定这一规则的时间已经被延长了好几次。1月30日，CMS最终确定了只收取2011-2017.3支付年度(PY)的非外推超额付款的政策，CMS将从2018 PY开始收取外推超额付款。虽然这一消息大大减少了如果CMS决定从2011年开始支付，那么组织将不得不偿还的超额付款罚款，但从2018年开始，MA组织必须警惕与往年相比增加的补偿金额。

这意味着一些MA组织每年可能损失数百万美元。由于没有办法避免RADV审计，大多数大型MA组织每年都会选择RADV审计，因此防止财务损失的最佳方法是为不可避免的情况做好充分准备。

MA组织可以采取一些预防措施。重要的一点是确保供应商合同包含允许付款人组织检索临床文档以验证是否支持ICD-10-CM代码的语言。一些供应商同意在每次索赔时发送进度记录副本，而其他供应商则允许MA组织的代表到现场办公室或设施制作会员文件的物理副本。其他供应商甚至同意让付款人访问电子病历系统。

MA组织愿意灵活处理，并同意几乎任何允许他们检索这些宝贵文档的方法。他们还雇用了HIM管理人员、护士和编码专业人员组成的团队，他们专门从事分层条件类别(HCC)编码。他们的主要工作是审查全年的医疗记录，以核实是否符合所有RADV标准。如果没有，这些专业人员可以与供应商关系部门合作，创建教育计划，教供应商如何撰写完整的文档，不仅通过RADV，而且通过任何审核。

根据RADV指导文件，有效的会面是指根据CMS规则与允许的提供者进行面对面访问;该说明是完整和明确的，并有有效的签名和所有必要的日期，包括入院，出院，和访问日期。显然，它必须完全支持ICD-10-CM代码，该代码映射到所讨论的HCC。HCC编码专业人员经过培训，可以在彻底的HCC审查中查找所有这些信息。

关于HCC/ICD-10-CM验证的RADV指南规则
值得注意的是，在最新的长达72页的RADV指导文件中，每一页的脚注如下:“本文件中的一般指导并非排他性的。除本指南外，所有与病历文件证实诊断和诊断编码相关的其他规则、要求和说明均适用，包括但不限于支持病历的清晰和明确，医疗保险管理医疗手册第7章规定的要求，国际疾病分类(ICD)编码和报告临床修改指南(ICD-9- cm)的要求，以及医疗保险法规、C部分和D部分合同以及电子数据交换协议中规定的所有要求。

RADV指导文件确保ICD-10-CM代码的规则遵循ICD-10-CM指南中的共同主题。这些准则与付款人组织所依赖的准则相同，以确保完全支持提供商提交的报销索赔代码。但是，仅仅知道许多提供商组织了解雇用经验丰富和有资格的编码人员的重要性，还不足以让许多支付者感到安全，并为RADV做好准备。

MA组织的领导者已经实施了全年运行的项目，其中工作人员临床文件改进护士和HCC编码器同时进行，并回顾性地比较索赔与遭遇，以确保在将代码提交给CMS之前支持所有ICD-10-CMs。进行这种审查可以防止多付款项和需要赔偿。同一组人员还负责准备MA组织，以便在时间到来时向CMS提交记录以进行RADV审核。

查找支持hcc的文档可能是一个手动过程。根据病人医疗记录的检索方式，这可能意味着阅读纸质的物理图表，或者在计算机上扫描图像，或者翻看提供者的电子健康档案系统。供应商有混合的文档，有些是纸质的，有些是电子病历。

一些慢性病患者的医疗记录可能长达数千页，即使使用先进的电子病历系统，审查员也很难确定他们需要什么。如果他们很难找到在索赔日期不支持的ICD-10-CMs，就有必要在审查年度内的另一次访问中找到对这些代码的支持，这可能具有挑战性。围绕检索和审查过程的困难意味着MA组织将只针对风险得分最高的成员图表。理想情况下，MA组织希望对所有合同提供商和成员表进行彻底的审查，但是与提交截止日期相关的时间限制可能使这一目标无法实现。利用人工智能(AI)和自然语言理解(NLU)的技术可以帮助支付方组织为所有MA成员审查图表。

使用人工智能寻找MA组织所需的证据
索赔系统可以查找入院日期、出院日期、服务日期和帐单代码。EHRs通过患者医疗记录号以及其他相关信息(如提供者签名、提供者专业、问题列表和实验室结果)存储临床文档。这两种系统都不是专门为医学规范的实质审查任务而设计的。这项重要工作的理想解决方案是一个系统，该系统将患者就诊情况与索赔数据无缝地联系在一起，然后在文件叙述中注释证据，并直接链接到相关的ICD-10-CM代码。

近年来，市场上出现了几种可以配置为提供这种解决方案的人工智能产品。专门用于识别支持HCC编码的文档的人工智能工具必须有一个强大的实施周期，并有一个经验丰富的技术和临床专业团队，以帮助提供商建立满足其需求的解决方案。这些专业人员包括架构师，他们将与提供者合作建立只接受与临床相关的患者文档的接口。

计算语言学家和NLU工程师将审查文档趋势，以了解哪些规则最适合每个客户。NLU工程师将与医疗编码员等内容分析师密切合作，临床文件改进护士将进行重点评估，以确保与记录的内容和索赔代码相比，人工智能输出是合理和准确的。有了足够大的文档和人类验证的反馈，机器学习技术可以用来进一步提高NLU的回报。

在最初的分析和测试完成后，经过一段时间的迭代改进(通常是采用新技术所必需的)，人工智能解决方案稳定下来，提供者剩下的工具可以处理数千例患者记录，只突出与其用例相关的证据和概念，例如映射到hcc的ICD-10-CMs。一些提供者可能会选择寻找行业中通常所说的监控、评估、评估/处理和处理(MEAT)标准，这些标准是支持对给定代码进行管理、评估、评估或处理的证据。

NLU词典可以扩展到查找程序，实验室测试，生命体征，症状和体征，提供者计划查找特定ICD-10-CM代码中暗示MEAT的概念。一些组织可能会选择关注特定人群，如糖尿病患者，因为已知提供者在彻底记录糖尿病并发症方面存在弱点。通过报告和查询功能，可以使用丰富的NLU标记和输出来返回提供者所需要的内容。

与开拓性提供商组织合作的MA组织可以从这种技术中获益。一个可以让他们查询成员和相关遭遇的工具，以及与之相关的所有证据，可能是他们准备RADV的工具带上的电钻。

- April Russell是3M健康信息系统的自然语言理解内容经理。

参考文献
1.医疗保险和医疗补助服务中心。合同级别15风险调整数据验证。https://www.cms.gov/files/document/medical-record-reviewer-guidance-january-2020.pdf。2020年1月10日发布。

2.医疗保险和医疗补助计划;2020年和2021年医疗保险优势、医疗保险处方药福利、全包式老年人护理计划(PACE)、医疗补助按服务收费和医疗补助管理式医疗计划的政策和技术变化。联邦公报网站。https://www.federalregister.gov/documents/2018/11/01/2018-23599/medicare-and-medicaid-programs-policy-and-technical-changes-to-the-medicare-advantage-medicare。2018年11月1日发布。

3.医疗保险优势风险调整数据验证最终规则(CMS-4185-F2)情况说明书。医疗保险和医疗补助服务中心网站。https://www.cms.gov/newsroom/fact-sheets/medicare-advantage-risk-adjustment-data-validation-final-rule-cms-4185-f2-fact-sheet。2023年1月30日出版。