从编码到拒付，AI正在优化RCM流程

From Coding to Denials, AI is Improving RCM Processes

AI在优化组织的收入周期流程方面具有巨大的潜力，可以节省时间和成本。

关键要点

• AI可以综合所需的医疗编码信息。
• 随着对数据的学习，AI可以识别收费差距或拒付趋势。
• 一些AI解决方案通过简化患者护理和保险信息来改善与支付方的沟通。

尽管技术已经革新了医疗行业的收入周期管理，但真正让领导者兴奋的是AI的应用。特别是RCM领导者非常希望在医疗编码领域实施AI。长期以来，医疗编码主要由认证的医疗编码员管理，但2023年美国医学协会报告称该职位短缺30%，促使医疗执行官寻求技术帮助。

位于底特律的亨利·福特健康系统在将其AI集成到床边程序中以协助医疗编码时取得了一些成功。床边服务是该系统中最高量的专业之一，占总体编码成本的20%。

该解决方案自动编码简单的程序，参考与ICD代码高度匹配的程序笔记。“它通过整合所有复杂的所需信息来识别、理解和编码床边专业费用，”收入周期副总裁Joann Ferguson说。“然后它预测并分配费用和诊断代码，直接将案例自动化到计费。”该解决方案还通过减少错误、漏收、计费积压和拒付提高了工作流程效率。随着对患者旅程的数据越来越熟悉，它还可以识别潜在的收费差距，这些差距可能占之前未计费收入的8%左右。

除了提高财务和运营绩效外，Ferguson表示，该解决方案还通过减轻工作负担提高了编码员的工作满意度。“我们发现，通过突出新技术对员工日常工作的短期和长期好处，同时说明它如何帮助整个组织，可以克服使用新技术时遇到的一些障碍和犹豫，”她解释道。

拒付管理

提供者花费大量时间与支付方来回处理拒付索赔。通过使用AI预测和跟踪拒付趋势，RCM工作人员能够与支付方合作减少拒付。加州塞拉维尤医疗中心开始使用AI解决方案来帮助其上诉过程，因为由于缺乏医疗必要性而导致拒付增加。“我们的[利用审查]部门现在向财务部门报告，并将专注于与文档相关的教育，以避免因医疗必要性而被拒付，”收入周期行政总监Julie Franer说。

西田纳西医疗保健实施的用于帮助患者护理计划的AI解决方案也改善了其与支付方的关系，减少了延迟和上诉。护理管理执行总监Debbie Ashworth指出，支付方的响应更加及时。“我们与他们的对话更好，因为我们双方都可以共享信息，”她说。

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