随着医疗机构面临削减成本而不降低医疗质量的压力，越来越多的机构正在转向中期收入周期中的AI技术。然而，技术投资不仅要承诺价值，还必须能够证明其价值。
根据一份新的2025年KLAS《第二眼报告》，Xsolis公司的Dragonfly平台——其AI驱动平台的下一代版本，能够改善医疗必要性决策，正在取得显著成效，为医院和医疗机构带来可衡量的成果。在与KLAS的匿名客户访谈中，Dragonfly用户报告称拒付率有所改善，住院时间（LOS）缩短，并迅速实现了投资回报，同时增强了保险机构与医疗机构之间的协作。
拒付：200亿美元的负担
可预防的拒付不仅是行政上的麻烦，更是一种严重的财务负担。Kaiser Family Foundation的一项研究发现，2023年约有五分之一的成年人遭遇了健康保险拒付，而拒付的裁定和上诉每年给医疗机构带来近200亿美元的成本。大约一半的拒付最终被推翻，这给保险和医疗机构带来了不必要的且不可持续的行政浪费，导致患者对其账单体验感到困惑和沮丧。
在这种背景下，KLAS调查的89%的Xsolis用户表示他们依靠其AI来最小化可预防的拒付。近90%的用户在实施的第一年内就看到了成效，这对于担心技术部署周期过长的医院高管来说是一个关键基准。此外，91%的用户表示对平台的整体性能感到满意或非常满意——这在因厂商疲劳和AI承诺过多而感到困惑的技术市场中是一个强有力的信号。
保险机构与医疗机构的大规模协作
保险机构和医疗机构之间的运营摩擦不仅拖累了收入周期的表现，也损害了患者体验。目前，Xsolis的500多家医院客户中有三分之二正在与他们的网络健康计划共享一个AI平台，其AI驱动的Dragonfly平台正在帮助弥合这一差距。
该平台不仅仅局限于工作流程自动化。它从电子健康记录（EHR）中提取患者信息，以预测每位患者的适当护理级别，并通过Xsolis专有的护理级别评分（Care Level Score™）的共享视图进行展示，该评分实时更新。这使得保险机构和医疗机构能够使用相同的语言，减少行政上的来回沟通。该AI平台依托于超过3亿次独特患者接触的临床数据，至今已提供超过27亿次预测。
根据KLAS报告，78%的受访者现在使用该平台进行保险机构与医疗机构之间的沟通，有助于简化审批流程，减少患者状态的混乱，并最终加速出院计划的制定。
在不妥协的前提下缩短住院时间
住院时间（LOS）是医院财务领导最关注的运营杠杆之一，直接影响床位可用性、周转率和人员效率。接受KLAS采访的客户表示，Xsolis帮助他们优化了住院时间和观察率，同时加快了护理决策的协调。Dragonfly平台还包括新功能，例如针对缩短住院时间的Navigate产品线，以及针对财务恢复的高级分析工具Revenue Integrity Insights。
Dragonfly平台还新增了生成式AI功能，以补充其预测性AI模型。新的生成式AI功能通过提供洞察和简化文档，进一步协助临床和收入周期团队。例如，在某医疗机构的生成式AI试点中，医疗必要性审查的时间缩短了68%。
为集成和扩展而构建
对于许多正在评估技术平台的医疗机构来说，实施和集成是否简便是决定性因素。KLAS的受访者表示，Xsolis能够无缝集成到电子健康记录系统（EHR）中，并提供响应迅速的客户服务和高管参与，是他们选择该平台的主要原因。
除了对其平台的评价外，Xsolis还连续四年被KLAS评为“医师咨询服务”第一名，被KLAS评为降低护理成本的Top 5新兴解决方案之一，并因其在保险机构与医疗机构协作方面的领导力而获得KLAS“亮点案例研究”计划的认可。
关键结论
医院无法承受漫长的实施周期和模糊的投资回报率。根据最新的KLAS数据，Xsolis在拒付管理、住院时间（LOS）和保险机构与医疗机构沟通等高风险领域提供了快速且切实的结果。绝大多数用户在12个月内看到了可衡量的改善，几乎所有用户都对平台性能表示满意，Xsolis为利用AI解决当前中期收入周期痛点提供了一个令人信服的蓝图。
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