近年来，人工智能在医疗保健领域的应用越来越广泛。据CB Insights的数据，2019年至2022年间，投资者在医疗保健AI领域投入了315亿美元的股权资金。2023年，有超过1500家医疗保健AI供应商，其中一半以上是在过去七年中成立的。许多供应商提供的AI程序可以协助牙科的各种临床护理和行政任务。AI系统能够自动化耗时的任务，创造临床一致性，提升患者护理水平，并降低成本。此外，AI支持的软件还可以帮助提高保险理赔的接受率。
使用基于证据的数据提交理赔
AI技术为牙科诊断增加了第三方客观性。将AI分析的放射学或摄影图像添加到保险理赔中，有助于提高理赔接受率，因为主观性已被消除。例如，放射性骨质流失或龋齿病变不再是意见，而是被证明的事实。通常情况下，牙科保险公司要求提供放射性骨质流失的证据，以及牙周探查深度，以支持洁治和根面平整的理赔。牙科AI软件可以提供骨水平量化。诊所可以在理赔中提交带有AI生成测量结果的图片。这一点很重要，因为牙周炎评估可能非常主观。一项研究显示，16%的参与临床医生不同意他们最初的诊断。使用AI通过一致的、基于统计的放射学分析来支持临床决策，可以帮助消除模糊性并改善结果。
防止编码错误
AI可以帮助防止过码或欠码等编码错误。例如，患者可能表现出严重的牙石积聚、广泛的炎症、不健康的牙周袋深度和探查出血。牙科医生可能会建议并安排洁治和根面平整以解决严重炎症。然而，确定牙石位于釉质还是根面上可能并不容易。但是，AI分析可能显示没有显著的骨质流失，所有牙石沉积都在牙齿的釉质表面。在这种情况下，使用炎症代码进行洁治可能是合适的，以确保保险理赔的接受。另一种情况是欠码。例如，一个年轻患者有健康的骨水平，牙周评估显示大部分探查深度正常，似乎只有少量牙菌斑和牙石积聚。医生可能会决定将洁治访视编码为预防性治疗。然而，探查出血可能超过30%，并且口内照片显示有红肿和水肿组织。通过AI辅助诊断，分析所有数据后，治疗性牙龈炎治疗或带炎症的洁治可能更适合该患者。
协助理赔文档
AI确保首次提交的理赔完美无缺，不会被拒绝或要求提供更多信息。AI学习所有不同的保险计划、代码和条件，以便某个程序能够获得赔偿。AI可能会建议增强文档的方法，使理赔在初次提交时就被接受。例如，它会提醒提供者在某些程序中包括叙述，并提供样本叙述。AI从拒绝中学习并不断进化。AI学习的数据来自多个诊所，而不仅仅是一个。AI系统会不断从新数据和过去的经历中学习，随着时间的推移提高其准确性和效率，并适应保险政策和法规的变化。
减少理赔拒绝
AI算法可以从各种来源提取相关信息，如患者详细信息、保单号码和覆盖范围的具体细节，从而消除手动数据输入错误。此外，由AI驱动的机器人可以实时登录保险提供商数据库以验证患者资格。它们还可以解释和分析保险政策，了解覆盖范围的程度，包括免赔额、共同支付和排除条款。这确保了所有必要信息都被准确捕获和验证，从而减少了理赔拒绝的风险。最后，由AI驱动的系统可以预先验证理赔，确保只有符合条件的理赔被提交，减少被拒绝的可能性，并加快赔偿过程。
防止保险欺诈
保险公司担心欺诈，但欺诈很少见。简单的用户错误更为频繁，主要是在记录细节方面。通过AI提高准确性可以防止被误认为欺诈的错误。AI不会因眼睛疲劳、无聊、压力或缺乏注意力而受到影响；它可以以完全的准确性处理一个接一个的理赔，而人类保险协调员则做不到。AI系统是未来的发展方向，牙科也不例外。即使当我听到“人工智能”时，我会想到涉及敌对机器和世界征服的科幻电影，但接受这一不可避免的趋势（这叫进步）并熟悉不同的牙科AI程序是个好主意。我们可能会发现它们在更多方面都非常有用。
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