在许多医疗机构中，前台工作人员面临一个重大难题：患者寻求帮助，却被告知其健康保险验证和授权过程可能需要几天甚至几个月的时间。根据美国医学协会（AMA）的一项研究，最近接受调查的医生中有超过九成表示，事先授权对患者的临床结果产生了负面影响，常常导致治疗放弃。
这一问题主要源于当前手动的保险验证和授权过程拖慢了整个程序。工作人员必须应对众多意想不到的行政障碍，并考虑频繁变化的支付方规定，最终导致了一场缓慢的危机。尽管这个问题给投保人和提供者带来了可怕的体验，但并非无法克服。近期在机器学习、自然语言处理和深度学习方面的进展可以帮助自动化和简化验证和授权过程，从而实现更精确和准确的决策。
手动保险验证的挑战
保险验证和事先授权之所以繁琐且耗时，是因为保险验证的复杂性日益增加。由于支付方数量、支付模式、可能的医疗治疗选项以及法律或支付合同的不断变化，前台或保险验证人员往往完全手忙脚乱且时间紧迫。事实上，医务人员每周平均完成43次事先授权，这消耗了大约一个半工作日（12小时）的时间。
只要验证过程仍然手动处理，就会出现许多额外的挑战，例如同一患者的重复索赔、不正确的保险ID号码或事先授权所需的不完整患者信息。
AI如何重塑保险验证过程和事先授权
人工智能可以在预约安排期间或稍后的患者接待过程中自动执行许多手动验证任务。例如，医疗保健提供者和保险公司可以使用大规模语言模型来实时处理数据集成和ID及文件的验证。支付方的新更新或保险提供者之间的法律要求可以迅速输入到学习模型中，以确保验证过程的及时更新。这简化了行政人员的工作流程，提高了效率和准确性。
此外，利益相关者可以使用AI技术从EHR记录等文档中提取相关信息，从而更快、更准确地提交索赔。AI还可以帮助预测授权过程的结果，管理不断变化的保险政策和患者数据要求。因此，预测技术通过分析历史拒赔和申诉数据来识别未来医疗服务申诉的模式，从而在紧急或时间敏感的情况下改进保险覆盖范围的评估。
最后，机器学习算法可以分析历史索赔数据，检测表明欺诈活动的可疑模式或异常情况，帮助保险公司区分合法和非法保险文件并拒绝后者。
AI驱动的保险验证将使所有利益相关者受益
对于医疗保健提供者而言，利用AI自动化和简化行政任务可以减轻文书工作的负担，让他们有更多时间和资源用于患者护理。这种改进的效率导致更快、更准确的验证，进而使医疗保健组织获得及时的报销和更好的现金流。
患者也将从授权过程中AI的整合中受益。更快的处理时间意味着患者等待必要医疗服务的时间缩短。此外，更高的准确性减少了被拒赔的可能性，确保了一个更加顺畅的体验，减轻了财务压力。
最后，保险公司可以利用AI做出数据驱动的决策，这增强了他们准确评估风险和更快处理索赔的能力。例如，Cigna平均每例授权案件仅花费1.2秒。优化的资源配置改善了支付者的财务成果和服务交付，最终使支付者和保单持有人都受益。
实施AI时的考虑事项
虽然在保险验证中整合AI带来了诸多好处，但参与各方必须确保解决方案的适当实施和持续评估。这包括：
- 确保供应商兼容性：选择的或内部开发的AI解决方案应与现有的EHR系统兼容，以实现无缝的数据流。
- 维护数据隐私和安全：必须采取强大的措施（如加密）来保护授权检查过程中敏感的患者信息。
- 解决偏见：AI模型必须由支付方和技术供应商严格评估，以防止影响索赔结果的偏见，尤其是在用于预测索赔结果或事先授权过程时。
- 遵守法规：AI解决方案必须遵守HIPAA数据保护和不断发展的隐私法规，同时解决AI驱动决策可能带来的潜在责任问题。
- 持续的数据集成：AI学习应基于不仅来自支付方，还包括国家医学专业学会指南和同行评审的临床文献的准确和最新标准。
- 持续监控：应持续监控AI驱动过程的性能，并根据需要进行调整，以优化效率和准确性。可以通过个案或随机样本测试授权的准确性和有效性。
正如所讨论的，随着AI使用的增加，医疗保健利益相关者将从更快的批准、增强的现金流和减少的患者接待时间中受益。AI驱动系统的无缝集成与其他医疗保健技术（如电子健康记录）将实现实时数据共享、更快的索赔评估和更好的护理协调。
从长远来看，AI将提高准确性，减少欺诈检测中的假阳性率和假阴性率，从而减少患者及其保险验证中的错误。
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