Infinx 减少了 RCM 的错误、周转时间和员工负担
许多因素使收入周期管理 (RCM) 成为美国医疗保健提供商的一大难题。 Aakarsh Sethi，高级产品经理 英芬克斯，列出了支付中“碎片化”的形式：不仅有许多不同的付款人，而且每个付款人都有不同的覆盖范围的不同计划，以及药品福利管理者（PBM）和其他第三方管理者，以及不断变化的规则。 确定资格、获得事先授权和计费是“当今非常手动的过程”，这不仅减慢了收入周期，而且为输入不准确和触发拒绝留下了很大的空间。 Infinx（发音为“in-fin-ex”）目前与 4,000 多家提供商合作，应用机器学习来实现 RCM 自动化。 Stuart Newsome，营销副总裁 英芬克斯，描述了该公司的“智能付款人映射”，这是一项基于法学硕士的服务，可确定手术是否需要事先授权，然后确定患者的病情和症状是否符合付款人指南。 Infinx 正在采用一种新颖的方法来确定医疗机构的付款人，以确保付款人列表得到正确更新。 它是通过多模式方法完成的，系统通过清算所连接与付款人门户自动化进行级联，以填补空白。 我们都知道 RCM 的未来将围绕人工智能和自动化展开。 如果做得巧妙，您可以看到 Infinx 的 Sethi 和 Newsome 所描述的 RCM 优势。 并不是说这些自动化将取代收入周期管理专业人员。 那并没有发生。 然而，这些技术解决方案正在解放收入周期管理人员，使他们能够专注于需要人类处理的更复杂的 RCM 挑战。 观看视频，了解有关 RCM 和自动化优势的更多详细信息。 了解有关 Infinx 医疗保健的更多信息： https://www.infinx.com/ 收听并订阅 今日医疗保健 IT 采访播客 聆听医疗保健 IT 专家的所有最新见解。 如需独家了解我们的头条新闻， 订阅我们的新闻 和 YouTube。 告诉我们你的想法。 联系我们 […]
办公桌抽屉里的生成式人工智能：适合所有人的法学硕士
非常大的医疗保健系统和学术医疗中心可以雇用程序员来创建自己的法学硕士，据 David Kereiakes 说，他是 温德姆风险投资公司。 除了患者数据之外，他们还获取组织数据，例如提供商看诊患者的频率、执行的手术数量等。其中一些提供商还与大型科技公司合作。 他说，这些提供商拒绝共享数据以创建更大的数据集，因为这些数据具有专有价值（隐私问题起着次要作用）。 他还表示，组织在清理数据方面投入了大量资金，有时还让临床医生努力提高数据质量。 但小型提供商、农村提供商和一线设施又如何呢？ 他们从哪里获得资源来实现生成人工智能可以为他们提供的关键效率改进？ 生成式人工智能的民主化 莎拉·纳吉，创始人兼首席执行官 寻求人工智能，说小型提供商不必“重新造轮子”。 供应商可以为他们提供交钥匙 LLM 解决方案，他们可以通过 Web 浏览器（对于那些缺乏经过培训的程序员的人来说这是一个非常方便的选择）进行交互，或者通过 API（如该协会主席 Jean-Claude Saghbini 所建议的那样）进行交互。 光的 基于价值的护理支持业务。@Wolters_Kluwer Rowland Illing 博士，首席医疗官兼全球医疗保健和非营利组织总监 亚马逊网络服务 (AWS)，表示他们正在“使大型企业正在使用的相同领先技术和服务的获取变得民主化。 借助 AWS，不想构建自己模型的医疗保健组织有多种选择（以及独立供应商）； 他们可以使用他们私下定制的预训练基础模型（例如，使用 亚马逊基岩）。 他们还可以使用内置生成人工智能的解决方案，不需要任何机器学习方面的特定专业知识（例如， AWS 健康抄写员）”。 在图 1 中，AWS HealthScribe 确定了医患通话的关键要素。 图 1. AWS HealthScribe 进行的转录，并标识了关键部分。 Illing 还表示，“与从头开始创建特定于任务的 ML 模型以从应用程序获取特定于行业的响应相比，微调现有的预训练模型要快得多，并且需要更少的计算时间和数据。” 他将此选项称为“人工智能的瑞士军刀”，并提到 亚马逊Q （预览版）以及 Amazon Bedrock […]
办公桌抽屉里的生成式人工智能：用途广泛
本系列之前的文章介绍了 生成式人工智能在医疗保健后台的作用 并检查了其 用于计费和收入管理。 我们将在本文中介绍许多其他用途。 患者联系和护理管理 首席执行官拉胡尔·夏尔马 HS布洛克 表示其 CureAlign 平台的下一版本将使用生成人工智能来帮助改进其 CareTracker 模块中的护理管理流程。 许多患者需要提醒（如果不是真的哄骗的话）来预约。 CureAlign 平台根据过去与患者的互动来个性化对外沟通。 夏尔马说，消息生成器可以考虑语言翻译服务和教育水平。 一旦患者参与，护理团队就可以准备个性化计划并实施设备监控和数据收集。 CareTracker 将帮助设置大量非临床和管理步骤，包括药物提醒、预约安排、远程医疗预约安排登记、在事情未按计划进行时创建警报和通知、处方补充以及每日提示根据护理计划进行锻炼。 哈曼·达万 (Harman Dhawan) 创始人兼首席执行官 贝克汉姆，表示生成式人工智能可以通过捕获实时环境中的语音和输入来帮助您生成患者笔记和摘要。 这有一个令人毛骨悚然的方面，但随着医生和患者习惯它，可以更有效地提供护理。 Caen Contee，首席执行官兼联合创始人 威尔普莱斯” 说，“生成式人工智能技术通过分析包括病史和社会因素在内的综合数据，为患者管理提供了前所未有的个性化服务。 这种分析可以为每位患者制定量身定制的治疗和沟通计划，确保满足他们的独特需求。” 他补充道，“通过允许通过自然对话查询保险计划和保单，人工智能为患者创造了更具吸引力和更容易理解的体验。 这种方法揭开了医疗保健文件中通常复杂的语言的神秘面纱。” 用户界面可以通过头像和视频来表示，提供 24/7 的信息访问。 Abhishek Sharma，业务转型负责人 敏捷性，将通信视为一种“交易”，并表示电子邮件自动化是“任何后台处理的基础”。 人工智能可以确定每封电子邮件的去向，例如通过精心策划的回复。 此外，他建议将后台自动化扩展到案件分类，其中先进的法学硕士分类器可以精确地识别案件的正确路由，无论是作为下游流程还是在发生错误路由时。 Trent Peterson，产品设计总监兼用户体验主管 高级医学博士” 指出，“人工智能是按需提供的，而且从不缺乏耐心。 它永远不会分心或全神贯注，也永远不会有更好的事情要做。 如果做得正确，用户体验可以是个性化、灵活和直观的。” 当患者解释他们的问题时，具有真人声音的聊天机器人可以提出智能问题，例如“您的疼痛有多严重？ 你能用 1 到 10 的等级来描述它吗？” 以及“明天上午 10 […]
自动生成医疗笔记，就像您书写的方式一样
深度抄写员 致力于创建不仅准确，而且具有反映个人医生风格的人性化感觉的医疗记录。 联合创始人兼总裁兼首席运营官 Matthew Ko 在这段视频中解释了他们如何开发高度可定制且准确的 环境语音解决方案。 Ko 表示，该公司在四年内“建立了世界上最大的患者对话数据集之一”。 他们还咨询了医生，创建了超过 135 种定制选项供每个用户选择。 该公司与每个用户合作，提出定制建议，以生成所需风格的笔记。 他们自己的专门建立的法学硕士现在比他们用来比较的人类抄写员更准确。 除了医疗准确性之外，他们还衡量医生对风格所做的编辑数量，他们称之为“主观准确性”。 使用该工具约 20 天并应用推荐的自定义设置后，医生发现他们几乎不需要更改生成的注释。 观看视频，了解有关 EHR 集成、环境语音解决方案如何改变医生/患者互动等的更多信息。 了解有关 DeepScribe 的更多信息： https://www.deepscribe.ai/ 查看我们的环境临床声音系列中的其他文章： 收听并订阅 今日医疗保健 IT 采访播客 聆听医疗保健 IT 专家的所有最新见解。 如需独家了解我们的头条新闻， 订阅我们的新闻 和 YouTube。 告诉我们你的想法。 联系我们 这里 或在 Twitter 上 @hcitoday。 如果您有兴趣与我们一起做广告， 查看我们的各种 广告套餐 并请求我们的 媒体工具包。 每天获取新鲜的医疗保健和 IT 故事 加入成千上万订阅我们每日新闻通讯的医疗保健和 HealthIT 同行的行列。 […]