成本飙升后,Myriad Genetics重建了其AI平台,现在数秒内即可处理文档Myriad Genetics rebuilt its AI platform after costs ballooned. Now, it can process documents in seconds

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.msn.com美国 - 英语2026-09-16 15:25:38 - 阅读时长5分钟 - 2306字
Myriad Genetics每年处理约150万项诊断测试,但长达数月的文档处理流程严重拖累回款周期。该公司最初在2024年内部开发了AI工具Image Genius,但因成本高昂和速度过慢而无法持续。随后与亚马逊云服务(AWS)合作,利用Amazon Bedrock重建设平台,将每份文档的平均处理时间从10分钟缩短至20秒,每月为员工节省约300小时。该工具已在女性健康部门约9000次预先授权中应用,计划2027年扩展至肿瘤学和心理健康部门。
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成本飙升后,Myriad Genetics重建了其AI平台,现在数秒内即可处理文档

Myriad Genetics每年处理约150万项诊断测试,包括遗传性癌症和产前疾病筛查、肿瘤分析,以及评估基因如何影响身体对精神健康药物的反应。

这家总部位于盐湖城的分子诊断测试公司,可能需要数月时间才能处理完所有必要的文书工作以获得付款,这一过程被称为收入周期管理,要求像Myriad这样的医疗机构分配专门人员负责软件、医疗编码和监管合规,以管理医疗服务的计费。

为了加速文档处理,Myriad内部开发了一款AI工具,用于自动化公司的诊断、保险和报销操作。在2024年推出该工具的一个版本后,该工具被证明维护成本过高,Myriad请来了云计算巨头亚马逊云服务(AWS)以降低项目的持续成本。

借助新的人工智能能力,Myriad的端到端文档处理从平均每份文档10分钟降至20秒。Myriad软件工程高级总监Martyna Shallenberg表示,这有助于加快回款周期。

“我们越早拿到现金越好,”Shallenberg告诉商业内幕。她表示,由于处理保险索赔的复杂性,像Myriad这样的公司通常需要长达18个月才能收到一个测试订单的全额报销。

Shallenberg——以及Myriad的首席技术官、他的前任和一位AWS专家——与商业内幕分享了该项目近三年的演变过程。

技术

Myriad前首席技术官Kevin Haas在3月份的一次采访中告诉商业内幕,2023年第四季度,Myriad构想了一款工具,可以利用AI对病理报告进行分类、自动化文档标记并提取医疗保险关键词。

在与商业内幕交谈一周后,Haas——他在Myriad工作了八年,其中五年担任CTO——离职,前往癌症诊断公司Veracyte担任首席开发和技术官。

Haas表示,他希望利用AI加速预先授权,即医生在为患者订购Myriad的测试之前,先从保险公司获得批准。一旦医生提出请求,授权专家必须从处理这些索赔的数千种健康计划和保险支付方中进行筛选。

Myriad还需要快速行动。Shallenberg说,一旦医生采集了样本,通常需要在几天甚至几小时内获得预先授权,以确保患者的健康保险覆盖。如果未获得诊断测试的预先授权,保险公司可能拒绝索赔,从而可能延误患者护理或导致Myriad收入损失,她补充道。

Shallenberg说,2024年第二季度,Haas和Myriad与咨询巨头普华永道合作,构建了其智能文档处理工具的第一个版本,名为Image Genius,该工具使用机器学习服务Amazon Textract和自然语言处理服务Amazon Comprehend来自动化文档分类、从病理报告中提取数据、处理保险卡并减少人工文档处理。

Myriad的一位发言人告诉商业内幕,Myriad在2024年第三季度为其遗传性癌症业务推出了Image Genius,以自动化医疗文档分类并简化收入周期工作流。

一次注重成本和数据的转型

Haas说,2024年第四季度,当Myriad计划将Image Genius扩展到其他业务部门时,遇到了一些问题,包括成本、比预期更长的处理时间,以及难以从密集的病理报告中提取正确的临床信息。

Haas表示,Myriad确定内部开发的AI工具需要持续的维护和升级。“输入数据与我们每年收到的数百万份样本一样广泛,”Haas说。

Shallenberg说,Myriad还发现AI系统并不总是足够敏锐,无法区分测试订单和医生的医疗笔记。“区分这些文档实际上是过程中最难的部分,”她补充道。

Shallenberg说,Myriad在2025年第一季度花费时间优化AI模型的提示词,以提高其输出的准确性。他们还提供了更多的数据样本,让系统拥有更丰富的上下文,但最终认为Image Genius当前迭代的结果不值其成本。她表示,使用机器学习从非结构化文本和数据中识别临床笔记、病理报告、保险信息等数据的AWS Comprehend“非常昂贵”。

同一季度,Myriad转向与AWS生成式AI创新中心合作,该中心由科学家和AI专家组成,帮助客户从概念到全面推广引导AI项目。

AWS全球首席医疗官Rowland Illing博士告诉商业内幕,到2025年春季,AWS和Myriad在Amazon Bedrock上重建了Image Genius,Amazon Bedrock允许企业访问来自Anthropic和OpenAI等供应商的基础模型,以及亚马逊自己的AI模型系列Amazon Nova。

Illing表示,这种架构使Myriad能够尝试多种模型,并根据速度、准确性和成本选择最佳模型。“模型选择非常重要,”他说。

成果

到2025年第三季度,AWS和Myriad完成了开发下一代平台所需的工程工作。Image Genius于2026年第一季度正式重新推出。

一位Myriad发言人表示,新的Image Genius工具每月为员工节省约300小时,涉及女性健康部门约9000次预先授权。该发言人补充说,该工具将于2027年某个时候扩展到肿瘤学和心理健康部门。

Image Genius目前由Myriad的新任CTO Raj Jampa领导,他于2026年6月加入公司,此前曾在安捷伦科技、Exact Sciences和Genomic Health担任高级技术领导职务。

Jampa告诉商业内幕,他的目标是与Myriad首席执行官Sam Raha和其他高级领导合作,在收入周期的各个方面(包括资格验证、索赔提交、拒绝管理和上诉处理)加大AI使用和自动化力度。

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