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INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SALUD

REPENSANDO FACTURACIÓN MÉDICA

Por: John Bailey 12 de Octubre de 2018

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¿Cómo se utiliza la inteligencia artificial en el cuidado de salud?

Cuidado de la Salud Monta la Ola de AI

A medida que exploramos los beneficios de las soluciones de automatización de próxima generación en configuraciones no convencionales, la palabra manual se vuelve rápidamente obsoleta. La atención médica no es ajena a la digitalización, ya que adopta continuamente tecnologías para mejorar los resultados de los pacientes. Sin embargo, incluso en lugar del movimiento EHR, la industria de la salud ha seguido sometiéndose a los sistemas de software de facturación y codificación manual debilitados por errores de cálculo y procesos de comprobación de errores defectuosos.

Más de la mitad de las facturas médicas se manejan de manera incorrecta, sesgando los costos en ambas direcciones y dando como resultado miles de millones de dólares en pagos inapropiados. Durante mucho tiempo no hubo forma de eludir la infraestructura de facturación y codificación, y donde hay procesos manuales, hay errores inevitables.

Con un número creciente de pacientes en tratamiento, el número de errores de facturación aumenta exponencialmente. El manejo de esta afluencia de datos requiere una clasificación e inteligencia organizativa con un poder de procesamiento que supera con creces el de los recursos humanos.

Recientemente, los establecimientos de atención médica han estado combatiendo el déficit de facturación con software de inteligencia artificial (AI). Cuando se aplica a la facturación y la codificación, la sofisticada tecnología de AI tiene la capacidad de contextualizar los datos no estructurados, compartimentando los datos de HME y conectando la información relevante. La AI de la salud transforma los datos en una línea de tiempo lógica y da sentido a registros dispares (eventos, diagnósticos, procedimientos) para eliminar errores en la codificación y los informes.

La inteligencia artificial representa un sistema de computadoras capaces de autoaprenderse y llevar a cabo procesos computacionales que tradicionalmente requieren el poder del cerebro humano. Si bien el trabajo inicial de IA comenzó a fines de la década de 1950, hemos alcanzado hitos profundos durante la última década.

Artificial Intelligence circuits

AI analiza los datos, dando sentido a los datos mediante algoritmos avanzados que se vuelven cada vez más intuitivos con el tiempo, al igual que con la experiencia, los humanos se vuelven más influyentes y eficientes en sus roles.

Lo más importante es que AI automatiza los análisis y procedimientos repetitivos, lo que ha llevado a reducciones sustanciales en los costos operativos para las industrias en general. En otras palabras, estamos reemplazando la inteligencia humana con inteligencia artificial, y lo estamos haciendo a un ritmo cada vez mayor.

La atención médica finalmente se ha involucrado en el movimiento de AI, aplicando la tecnología para localizar datos dentro de las bases de datos de EHR y extraer la información relevante para fines de facturación. Con AI, podemos construir software de codificación médica resistente y escalable.

Inteligencia Artificial Hace la Facturación Médica Manual Obsoleto

En este momento, hay más de 70,000 códigos facturables en la industria de la salud, una verdadera pesadilla para los programadores médicos que pasan sus días haciendo coincidir una visita médica con el código correspondiente. Los codificadores médicos trabajan en conjunto con los programas de codificación asistida por computadora en un intento de maximizar la verificación de errores.

El gran volumen de facturaciones fomenta el procesamiento rápido, que a su vez, inhibe la precisión del codificador médico. No ayuda que la mayoría de los codificadores médicos sean nuevos en el sistema debido a la mayor demanda y al envejecimiento de la fuerza laboral veterana.

Convertir los datos de EHR en códigos de manera precisa y rápida es un proceso que requiere años de experiencia para llevar a cabo de manera efectiva, y la actual fuerza de trabajo de codificación médica no puede funcionar al ritmo que exige el sistema de atención médica.

medical billing icon

Es seguro decir que la mayoría está de acuerdo en que la industria de la salud está en extrema necesidad de un sistema de back-end más inteligente para impulsar la medicina, considerando que los errores de cálculo del sistema actual afectan negativamente a los médicos y pacientes por igual.

Aquí es donde entra en juego AI. No solo AI aborda todos los obstáculos que perpetúa el sistema actual, sino que también representa una plataforma desde la que podemos construir.

AI aprende con la arquitectura a su alrededor, por lo que a medida que su entorno evoluciona, también evoluciona. La industria de la salud está experimentando con tecnologías de las que solo hemos analizado la superficie, AR, VR, medicina de precisión y nutrigenómica. La inteligencia artificial puede operar de manera fluida para desarrollar la comprensión de nuevos marcos reconociendo patrones conocidos y descifrando relaciones entre valores conocidos y nuevos.

Además de codificar con precisión los datos de EHR, AI tiene la capacidad de realizar auditorías automáticamente, ajustando los valores conocidos a los resultados de la auditoría. A medida que crece en sofisticación, el sistema continuará reduciendo los márgenes de error, canalizando los ingresos nuevamente dentro del sistema de salud al facturar la cantidad correcta. Esto también beneficiará a los pacientes, asegurando que nunca se sobrecarguen y permitiéndoles acceder fácilmente a sus facturas médicas de una forma más aceptable.

Obviamente, hay una cuestión de costos iniciales: ¿cuánto me costará un sistema de inteligencia artificial? La respuesta corta es, significativamente menos de lo que actualmente está perdiendo en ingresos anuales a un sistema de facturación y codificación heredado.

La inteligencia artificial debe diseñarse en torno a la infraestructura en la que está destinada a operar, y requerirá servicios de integración para unificar lo antiguo y lo nuevo para que todo funcione de manera coherente. Disminuir los costos de desarrollo es un medio para un fin de alto beneficio; los recursos guardados de finalmente dejar obsoletos esos procesos manuales superarán con creces los recursos gastados.

Negante:

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