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抓住人工智能在收入完整性中的机会

作者:Vasilios Nassiopoulos

医疗保健正在实现人工智能(AI)在广泛且看似无穷无尽的用例中的承诺。利用先进技术加速劳动密集型流程的机会涉及从研究和运营到供应链和护理点决策的各个方面。

数据饥渴的收入完整性和计费遵从功能也不例外。beplay最新备用网站人工智能工具，如机器学习、自然语言搜索和异常检测，正在推动对收入完整性、账单合规性和质量保证的新的和扩展的见解，以推进流程改进计划。beplay最新备用网站毫不奇怪，在2019冠状病毒病期间，这些工具的价值主张正在迅速增长，因为医疗机构试图最大限度地应对收入不足和快速变化的法规等显著挑战。

面对识别新的收入机会和避免索赔拒绝的挑战，需要一种主动的、数据驱动的方法，这种方法可以有效地识别问题，提供可操作的见解，并在计费、编码和合规专业人员之间进行更好的协作。beplay最新备用网站当医疗保健组织寻求提高生产率、降低风险、持续监控和审核流程、针对行业规范的基准测试以及推动流程改进时，人工工作将远远不够。

理解挑战和机遇
大流行前，许多美国医院已经在努力应对运营损失，根据一项研究是由美国医院协会委托进行的值得注意的是，即使有《冠状病毒援助、救济和经济安全法》的政府支持，预计利润率中位数也将从狭窄的3.5%降至-7%。

除了现有的底线挣扎之外，医疗保险和医疗补助服务中心在2019年发现了290亿美元的不当支付——随着监管审查转向COVID-19激励支付，这一趋势将继续下去。此外，在COVID-19变化的基础上增加了近750个新的CPT和ICD-10代码，造成了一场合规噩梦，如果医疗保健组织无法改变目前的轨迹，只会加剧毁灭性的财务影响。beplay最新备用网站

值得注意的是，Hayes发现，仅在2020年上半年，在该公司庞大的索赔库中，仅与COVID-19编码和报销挑战相关的拒绝就增加了20%，总额达25亿美元。这很重要，医疗机构需要有效的方法来了解他们的风险。在这个领域，人工智能可以极大地改变当前的动态。当应用于收入完整性流程时，人工智能可以在几秒钟内搜索和分析数十亿行数据，而人工操作可能需要几个月的时间，这使得医疗保健组织在根本无法承受更多底线后果的情况下进一步暴露。

为了充分了解这一机会，请考虑人工智能功能对位于美国西南部的儿科学术医疗保健组织的COVID-19收入完整性策略的影响。该组织使用人工智能持续监控编码和计费流程，以便在提交索赔之前发现错误，从而加快报销速度。这一积极主动的方法发现了800万美元与COVID-19相关的费用，这些费用可能因编码和合规问题而面临风险。beplay最新备用网站

人工智能支持的知情审计的力量
大多数医院和卫生系统都有年度工作计划，要求对账单和合规问题进行定期审计。beplay最新备用网站这些策略可以为前瞻性的过程改进策略提供信息，但是它们很少能够在拒绝和遵从性事故发生之前采取行动。beplay最新备用网站

为了加快识别收入周期中需要关注的领域，医疗保健组织需要进行“知情的”审计——从数据驱动的索赔分析中得出的分析，并汇出考虑组织特定合规性和收入风险的数据。beplay最新备用网站值得注意的是，这种方法也被联邦监管项目使用，如医疗保险行政承包商和恢复审计承包商。

根据卫生保健组织自身系统内的数据，知情审计将重点放在特定风险领域(如covid -19)。在自然语言搜索等人工智能功能的驱动下，正确的审计可以通过快速扫描数百万行数据来创建潜在问题的可视化，并通过以下操作帮助收入完整性团队提升策略:

• 跟踪病例组合指数、选择性手术趋势和支付方的总体财务表现;
• 监测和预测患者访问、编码、合规性和患者金融服务等功能领域的拒绝趋势;beplay最新备用网站
• 识别风险区域并实施纠正措施计划;
• 检测组织数据中的异常和异常值，这些数据会对收入完整性造成障碍;
• 跟踪分层疾病类别和与covid -19相关的拒绝，以最大限度地提高基于价值的报销;和
• 制定基准并促进与行业同行的绩效比较。

已经在微薄利润范围内运营的医疗机构现在必须解决COVID-19计费和合规性的复杂性。beplay最新备用网站在收入周期内利用人工智能的能力提供了一定程度的可预测性和透明度，这是手工流程所无法实现的。

展望未来，医疗保健组织必须能够前瞻性地监控编码和索赔，并对性能进行基准测试，以帮助克服现有和未来的不足。使用先进的人工智能技术将促进最优的合规报销，并有助于消除被拒绝和延迟的索赔对收入的拖累。

- - - - - -Vasilios Nassiopoulos是Hayes负责收入转型和诚信的副总裁。