Οι ευκαιρίες που ξεκλειδώνει η τεχνητή νοημοσύνη για λειτουργίες υγειονομικής περίθαλψης

Οι ευκαιρίες που ξεκλειδώνει η τεχνητή νοημοσύνη για λειτουργίες υγειονομικής περίθαλψης

Dezember 22, 2022 0 Von admin

Παρουσιάζεται από την Change Healthcare


Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα κρίσιμο εργαλείο για τους παρόχους υγειονομικής περίθαλψης σήμερα, από τη διαχείριση του κύκλου εσόδων έως τη λειτουργική αποτελεσματικότητα και πολλά άλλα. Μην χάσετε αυτήν την εκδήλωση VB On-Demand για να δείτε τους τρόπους με τους οποίους η τεχνητή νοημοσύνη μεταμορφώνει τον τρόπο με τον οποίο οι κλινικές παρέχουν φροντίδα ασθενών.

Παρακολουθήστε δωρεάν κατ‘ απαίτηση εδώ!


Η τεχνητή νοημοσύνη μεταμορφώνει τον τρόπο με τον οποίο οι κλινικές παρέχουν υγειονομική περίθαλψη, σε κάθε σημείο του κύκλου εσόδων από την υγειονομική περίθαλψη, με τον τεράστιο όγκο των πολύτιμων δεδομένων που παράγουν οι κλινικές υγειονομικής περίθαλψης, καθώς και την ωριμότητα και τις δυνατότητες των προϊόντων τεχνητής νοημοσύνης στην αγορά τώρα. Όχι μόνο προσφέρει αύξηση της αποτελεσματικότητας στο back office, αλλά βοηθά τους παρόχους υγειονομικής περίθαλψης να εξυπηρετούν καλύτερα τον ασθενή.

«Όλοι περιμένουν καλή υγειονομική περίθαλψη, αλλά όταν πρόκειται για τη διαχείριση του κύκλου εσόδων και τη διαδικασία τιμολόγησης, ειδικά εκεί πέφτουν οι έρευνες ασθενών», λέει η Tina Eller, Αντιπρόεδρος του τεχνολογικού μετασχηματισμού διαχείρισης κύκλου εσόδων (RCM), Change Healthcare. «Ο αυτοματισμός και η τεχνολογία μπόρεσαν να μας βοηθήσουν να κάνουμε τη δουλειά μας καλύτερα, να έχουμε περισσότερες γνώσεις και να συνδέσουμε τις κουκκίδες κατά μήκος του κύκλου. Η εμπειρία του ασθενούς ήταν κάτι στο οποίο μπορέσαμε να εστιάσουμε περισσότερο, διατηρώντας τα περιθώρια και συλλέγοντας τα μετρητά. Αυτή είναι η κύρια λειτουργία του RCM.“

Από το σημείο της εγγραφής και του προγραμματισμού, μέχρι το σημείο της επίλυσης της αξίωσης και της εκδίκασης της στο πίσω μέρος, η εισαγωγή της τεχνητής νοημοσύνης στις υπάρχουσες ροές εργασίας και αλγόριθμους, βοηθά τους παρόχους υγειονομικής περίθαλψης να επεκτείνουν τις δυνατότητές τους πολύ πέρα ​​από αυτό που ήταν δυνατό με στατικές επαναλαμβανόμενες διαδικασίες ή bots. Το άλλο σημαντικό πλεονέκτημα είναι πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στην αποκάλυψη βαθύτερων τάσεων μεταξύ των συμπεριφορών των χρηστών και του εργατικού δυναμικού. Η κριτική ανάλυση των δεδομένων που παράγουν οι κλινικές μπορεί να προωθήσει βελτιώσεις και βελτιστοποιήσεις, να αποκαλύψει τομείς ευκαιριών για τυποποίηση και ακόμη και να επισημάνει πού μπορούν να λύσουν ένα επιχειρηματικό πρόβλημα τα μεμονωμένα έργα.

«Ο αντίκτυπος της τεχνητής νοημοσύνης γίνεται αισθητός σε ολόκληρο τον κύκλο εσόδων», λέει ο Kaushik Roy, αντιπρόεδρος της διαχείρισης προϊόντων AI, Change Healthcare. Απλώς για παράδειγμα, εξηγεί, η προηγούμενη εξουσιοδότηση «είναι μια ευκαιρία στην αγορά εκατοντάδων δισεκατομμυρίων δολαρίων από την άποψη του πόσο μπορεί να εξοικονομήσει».

Αύξηση εσόδων χωρίς αύξηση του κόστους περίθαλψης

Μεγάλο μέρος του πλεονεκτήματος της τεχνητής νοημοσύνης, όταν εφαρμόζεται στο RCM, είναι όπου βοηθά στην εξάλειψη των επιβαρύνσεων της χειρωνακτικής εργασίας σε επαναλαμβανόμενες εργασίες και διαδικασίες — ειδικά εκείνες που μπορούν να ενεργοποιηθούν για να εκτελούνται παράλληλα, συντομεύοντας τον κύκλο εσόδων. Και καθώς συνεχίζει να απορροφά δεδομένα και να μαθαίνει, μειώνει τον χρόνο που χρειάζεται για να μάθει την επόμενη εργασία, καθώς μπορεί συχνά να εκτελείται στο παρασκήνιο χωρίς να διακόπτεται η τρέχουσα εργασία. Κάθε νέο έργο ή διαδικασία μπορεί να παράγει αποτελέσματα γρηγορότερα από ποτέ, καθώς οι δοκιμές μπορούν να γίνουν σε κύκλους — και το γεγονός ότι οι δοκιμές γίνονται επιτραπέζια στοιχήματα είναι ένας από τους σημαντικότερους τρόπους με τους οποίους η παροχή υγειονομικής περίθαλψης γίνεται πιο αποτελεσματική και αποτελεσματική όσο αυξάνεται το τελικό αποτέλεσμα.

«Μπορούμε πραγματικά να κάνουμε σκληρές ενσύρματες επιλογές και αλλαγές, σε αντίθεση με το να πετάμε βελάκια στον τοίχο», εξηγεί ο Έλλερ. «Επειδή οι ροές εργασίας της τεχνητής νοημοσύνης βασίζονται σε ιστορικά δεδομένα και σε πολλούς κύκλους εξέλιξης της μάθησης, μπορεί επίσης να εγγυηθεί ότι διαθέτετε αυτό το μοντέλο βέλτιστης πρακτικής. Μαθαίνει συνεχώς και μελωδιάζει καθώς προχωράς — καθώς εξελίσσεσαι και όπως απαιτεί ο πληθυσμός των ασθενών σου ή ο κύκλος εσόδων».

Για παράδειγμα, μια κλινική μπορεί να περιστρέφεται πολύ πιο εύκολα για να χειριστεί κάτι σαν το φετινό No Surprises Actκαι ενσωματώστε τη συμμόρφωση στη ροή εργασιών με επιταχυνόμενο τρόπο.

Βέλτιστες πρακτικές για την εφαρμογή AIιόν

Η τεχνητή νοημοσύνη απλοποιεί τις ροές εργασίας, αλλά είναι μια πολύπλοκη τεχνολογία που πρέπει να τεθεί σε εφαρμογή, ειδικά για οργανισμούς υγειονομικής περίθαλψης. Το πιο ουσιαστικό μέρος της εξίσωσης είναι οι ισχυρές συνεργασίες, λέει ο Roy, επειδή οι συνδυασμένες δυνάμεις των επιστημόνων δεδομένων και των μηχανικών με τους υπαλλήλους που έχουν την απαιτούμενη γνώση τομέα και επιχειρηματική δραστηριότητα είναι ζωτικής σημασίας.

«Ένα πράγμα που μάθαμε τα τρία χρόνια που εργαζόμαστε με τον Kaushik και την ομάδα του είναι ότι η τεχνογνωσία στον τομέα σε συνδυασμό με την τεχνική και την τεχνογνωσία της τεχνητής νοημοσύνης είναι κρίσιμης σημασίας», εξηγεί ο Eller. «Χτίζαμε μοντέλα πάνω από εκείνες τις αποχρώσεις που θα μπορούσαν να είχαν αφήσει πραγματικά το μοντέλο. Το να έχουμε όλους τους τομείς μαζί ως συνεργάτες, τις δοκιμές, τη διερεύνηση σεναρίων, τον εντοπισμό ακραίων τιμών και τη διασφάλιση ότι τα αποτελέσματα είναι στο σωστό ποσοστό που χρειαζόμαστε, μας έδωσε την αυτοπεποίθηση που χρειαζόμασταν».

Αυτό συνδέεται με την αιώνια ερώτηση οικοδόμησης ή αγοράς, η οποία μπορεί να είναι δύσκολη όταν ένας οργανισμός διαθέτει εσωτερική τεχνογνωσία. Αλλά το να γνωρίζετε σε τι διαπρέπουν οι ομάδες σας και πού η βοήθεια μπορεί να κάνει τη διαφορά είναι το σημείο καμπής. Εάν δεν διαθέτετε ήδη ένα ώριμο κατάστημα τεχνητής νοημοσύνης, μπορείτε να αξιοποιήσετε την εξωτερική τεχνογνωσία ενώ φτιάχνετε εσωτερικά καταλόγους ταλέντων. Αλλά το να ξεκινήσετε ένα νέο μπορεί να είναι δαπανηρό και, εκτός εάν έχετε την όρεξη για μια πολυετή επένδυση χωρίς απόδοση, αυτό μπορεί να είναι δύσκολο.

«Η δημιουργία τεχνητής νοημοσύνης απαιτεί πολλή υποδομή, ειδικά υποδομή δεδομένων και νομικό πλαίσιο», επισημαίνει ο Roy. «Πρέπει να έχετε τα δικαιώματα χρήσης πρόσβασης στα δεδομένα και ούτω καθεξής. Αυτό μπορεί να μην είναι δυνατό για πολλές μεσαίου μεγέθους και σίγουρα μικρότερες κλινικές. Εκεί πρέπει να αξιοποιήσετε τους πωλητές ή άλλη τεχνογνωσία».

Ένα κλιμακωτό σχέδιο διάθεσης, η υπομονή καθώς μαθαίνει ο αλγόριθμος και ο καθορισμός προσδοκιών για τους τελικούς χρήστες σχετικά με τον τρόπο λειτουργίας των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης είναι επίσης καθοριστικής σημασίας. Απαιτείται χρόνος και δέσμευση από όλες τις πλευρές του έργου υλοποίησης της τεχνητής νοημοσύνης για να διαμορφωθούν τα μοντέλα ώστε να μπορούν να αναπτυχθούν με επιτυχία. Είναι επίσης σημαντικό, λέει ο Roy, να επιλέγετε τις περιπτώσεις χρήσης με σύνεση, περιορίζοντας την εστίαση σε ένα πολύ συγκεκριμένο πρόβλημα και εφαρμόζοντας αυτή την υπομονή και τη δέσμευση.

«Διαλέξτε ένα μικρό πρόβλημα, όποιο κι αν είναι αυτό, αλλά ένα σημαντικό πρόβλημα με καλά καθορισμένη αξία, στη συνέχεια εδραιώστε αυτήν την επιτυχία και χτίστε πάνω σε αυτό», λέει.

Για εις βάθος πληροφορίες σχετικά με τους τρόπους με τους οποίους η τεχνητή νοημοσύνη αλλάζει κάθε βήμα του κύκλου εσόδων, μια ματιά στις προκλήσεις και τις ευκαιρίες υλοποίησης — συμπεριλαμβανομένων ρυθμιστικών και βιομηχανικών ανησυχιών, καθώς και μια ματιά στις αναδυόμενες τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης που θα συνεχίσουν να μεταμορφώνουν την υγειονομική περίθαλψη, μην χάσετε αυτό το VB On-Demand event!

Παρακολουθήστε κατ‘ απαίτηση τώρα!

Ημερήσια διάταξη

  • Πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να υποστηρίξει την οικονομική απόδοση και την αποδοτικότητα λειτουργίας
  • Μελέτες περιπτώσεων που δείχνουν πώς η τεχνολογία AI βελτιώνει τις κλινικές ροές εργασίας
  • Τρόποι με τους οποίους η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αυξήσει τα καθαρά έσοδα ασθενών (NPR) για τους παρόχους
  • Διερεύνηση εξαγωγών ιατρικών οντοτήτων που βασίζονται σε NLP

Παρουσιαστές

  • Τίνα ΈλλερΑντιπρόεδρος του RCM Tech-Enabled Transformation, Change Healthcare
  • Kaushik RoyΑντιπρόεδρος AI Product Management, Change Healthcare
  • Art ColeModerator, VentureBeat