Commure推出AI代理以处理前台任务、患者沟通和账单管理

Fresh off $200M raise, Commure rolls out AI agents to tackle front office tasks, patient outreach and billing

刚完成2亿美元融资后，Commure公司推出了一系列AI代理，用于处理前台办公任务、患者沟通以及账单管理。

这家人工智能和软件公司表示，其Commure代理能够与电子健康记录（EHR）系统全面集成，并嵌入整个临床工作流程中。

这些AI助手基于公司全栈式AI平台开发，该平台涵盖了收入周期管理、环境AI临床文档和工作流程，以及实践管理解决方案。

“代理显然是人们使用语言模型的下一个发展方向。”Commure首席执行官塔内·坦顿在接受《Fierce Healthcare》采访时预览了这些新代理的功能。

Commure代理可以自动化和简化从患者互动到护理协调和账单管理等关键医疗操作。据该公司称，这些代理能够处理诸如接听电话、安排预约、提供患者更新信息以及管理转诊或事先授权等日常任务。它们还可以自动化术前协调、出院计划和后续跟进。

作为这些代理如何与Commure AI解决方案结合的一个例子，坦顿描述了一名医生在患者就诊期间使用Commure的环境AI记录员的情景。“大语言模型（LLM）正在转录对话，总结内容，提取相关临床背景，并生成文档。但通过代理，我们可以更进一步，在就诊结束后直接驱动行动。”他说。

Commure的虚拟代理可以为患者安排预约。(Commure)

如果患者被推荐进行结肠镜检查，则需要一个完整的准备方案。坦顿表示：“代理可以与原始材料交互，与EMR集成，并通过语音直接与患者互动，承担所有后续工作。” “这不仅减轻了医护人员的负担，还无缝地与我们的辅助工具（如环境AI）配合。”

他还指出，这些代理还能处理后台行政职能，例如由医患对话触发的事先授权。

Commure代理还旨在简化理赔处理，通过纠正错误来降低拒付率，并标记收入周期中的低效环节。

坦顿提到，公司提供了预构建的AI代理，同时也支持医疗机构自行构建自己的代理。

“我们有一系列预构建的代理，实际上我们在自己的收入周期业务中也在使用。我们开发这些代理的初衷是为了解决在为客户端到端运行RCM（收入周期管理）过程中遇到的实际痛点：拒付、事先授权、跟进、患者短信通知、解释EOB（说明收益表）以及账单金额的原因。这些都是过去由人类完成的工作，现在LLM为我们完成了这些任务，并将它们转化为模块，部署到医疗系统中。”坦顿说。

他补充道：“我们还有一支驻场工程团队，可以现场调整这些代理，甚至为特定系统添加全新的工作流程，并真正与客户共同开发合作伙伴关系。”

坦顿强调，Commure正在打造一个统一的AI解决方案平台。“Commure代理超越了副驾模式，开创了向真正自动驾驶模式的转变，使常规医疗工作流程能够在后台无缝运行。它们减少了对频繁点击、提示或人工干预的需求。”他说，“与依赖每一步人工输入的副驾不同，Commure代理作为自动驾驶模式，独立运行，实现真正的自动化，节省时间、减少错误，并让医护团队专注于最重要的事情——患者。”

目前，这些代理已在多个医疗系统中部署，该公司声称该技术已经显著提高了临床医生满意度、文档速度和运营效率。

Commure的环境AI解决方案已被纳入Epic的Toolbox，这是一个突出显示推荐集成实践和遵循这些推荐的第三方应用程序的软件分类。Commure的环境AI与Epic Haiku集成。

该公司刚刚从General Catalyst的客户价值基金获得了2亿美元的增长融资，以推动其销售和营销工作。

根据General Catalyst的一篇博客文章，CVF会预先资助公司的销售和营销预算。

Commure将利用这笔资金加速其全栈式AI平台的发展，该平台涵盖收入周期管理、环境AI临床文档和工作流程以及实践管理解决方案。

随着AI技术的演进，健康科技公司正在迅速开发AI代理，以处理行政任务并充当医疗助理。风投投资者看到了其中的机会，并向许多此类初创企业投资。

“我最喜欢的类比是，当文字处理器在80年代和90年代首次出现时，涌现了许多小公司和点解决方案。当时有一家公司只做语法检查，增长非常快，所有的风险投资和私募股权公司都看好它。然而，一旦微软在其文字处理器中引入了语法检查和其他相关功能，这家公司就消失了。我认为许多独立代理也会面临类似命运。”他说。

他继续说道：“我们相信，医疗系统或实践中有两个重心。一个是EMR，另一个是CFO办公室，也就是收入周期。我们的所有代理都是围绕收入周期核心构建的，因为我们认为，如果它们作为平台的一部分提供，无论是作为全周期RCM解决方案，还是像R1或athenahealth这样的关键平台模块，都可以更快地启动代理，几乎成为功能特性，而不是独立产品。”

坦顿表示，公司计划继续扩展其AI代理堆栈，并指出“应用是无限的”。

“我们的目标是，能否轻松快速地部署这些应用程序，用于RCM或医生生产力提升、患者接收、转诊、事先授权、拒付等模块。这些模块正在快速增长。显然，我们会继续扩展环境AI。有时最简单的工具往往具有最高的杠杆作用。在美国医疗保健领域，大多数医生仍未使用环境AI，采用率可能不到20%。因此，我们将继续完善实施培训，并将其作为一个良好的切入点，推出其他代理型产品。”他说。

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