医疗保健领域在互操作性方面取得了切实进展，但我们仍在解决错误的问题。我们拥有API、标准，以及比以往任何时候都更多的系统间数据流动，然而行业仍在为一个更为根本的问题而挣扎：这些数据的实际含义是什么。
对于人工智能而言，问题在于解释和上下文，而不仅仅是连接性。这一差距在医疗编码中表现得尤为明显且可衡量，医疗编码是将临床解释转化为财务结果的关键点。蓝十字蓝盾协会最近发布的一份关于编码强度上升的报告称，他们发现了6.63亿美元的额外住院支出，引发了人们对AI驱动的编码可能夸大报销金额的担忧。反应是可以预见的：这些技术是在引入不准确信息，还是终于捕捉到了先前未被充分体现的患者复杂性？答案在上述两种争论之上。
目前，上下文与互操作性之间的这一差距阻碍了缺乏基础的自动化。例如，在医疗编码中，缺失的上下文保护患者免受过度收费，保护付款方免受不准确索赔和昂贵审计的影响，并减轻临床医生在多个（通常相互冲突的）付款方特定要求之间进行护理文档三角测量的负担。
在数据交换之前，数据就已经被塑造。卫生系统以不同方式配置其电子健康记录系统（EHRs），包括文档模板、医嘱集、问题列表、编码工作流程和数据映射。此外，医疗服务提供者记录护理的方式也各不相同。这些是常见的操作行为，但它们在整个生态系统中引入了变异。临床文档是叙述性和上下文相关的，而收入周期数据则是经过抽象并针对付款方特定报销进行优化的。当临床数据被转换为报销目的时，来自同一患者故事的结果在语义上往往彼此大相径庭。
这一差距带来了实际后果。它加剧了付款方与医疗服务提供者之间围绕准确性、"编码强度"的紧张关系，并引发了对为获取更高报销而过度编码的怀疑。这一差距也减缓了自动化进程，并限制了人工智能以可信且持久的方式扩展的能力。
考虑一个常见场景：糖尿病及其并发症患者可能被编码的差异。一个系统可以编码以反映患者糖尿病以满足付款方最基本的医疗必要性要求，而另一个系统则按照提供者记录的特异性进行编码，即2型糖尿病伴有慢性肾病和神经病变。两者都可以辩护，但只有后者反映了完整的临床情况，并在报销、护理决策和分析方面推动了正确的结果。如果没有共享标准，两者可以共存，两者都可以被标记为准确。
这种特异性上的变异性阻碍了人工智能发挥其潜力。我们必须用额外的上下文和特异性来训练人工智能，使其能够生成满足付款方特定约束的最小子集，同时确保对患者护理和研究用例的准确解释。事实上，随着付款方增加使用人工智能来调整其批准索赔和预先授权请求的要求，他们也要求更具体的编码来批准索赔。
最近在计费之外的临床工作流程中采用人工智能的浪潮放大了这一差距。自动化临床文档过程的应用程序将生成没有来自患者既往医疗史的纵向上下文的代码集，导致输出可能与实际患者复杂性不一致。通过尝试使用跨医疗企业的不同应用程序进行编码自动化而没有共享上下文，人工智能将代表相互冲突的结论，并可能与更大的医疗生态系统分享错误信息。
如今，我们依赖于由医疗服务提供者的当前手动编码指南、个人工作流程和历史实践所塑造的本地化质量和准确性定义。结果是可预见的：主观性。即使在经验丰富且完全认证的编码人员之间，编码准确性的一致性也仅在50%左右徘徊。在这种环境中，仅靠互操作性无法实现一致性。
需要的是在互操作性之上的一个层级，一个建立共享理解的客观上下文和质量框架。该框架不会消除变异；它会规范化变异，在临床、操作和财务用例中创建一致且可信的输出。
此外，该框架必须统一管理。作为合规引擎，这一层级确保编码不仅在技术上正确，而且适用于临床、财务和分析等各种用例。当达到这一标准时，编码就不仅仅是计费产物；它们成为患者历史的可靠表示，以及进入更广泛临床记录的一致入口点，无论数据源自何处。随着时间的推移，这减少了系统中的摩擦，包括审计、最终被推翻的拒绝以及预先授权的负担。
我们开始看到整个技术栈的进展。文档平台正在嵌入指导，知识引擎正在更接近工作流程，系统开始自动生成相关代码。然而，如果没有一个客观框架来管理如何解释上下文和衡量质量，这些进展可能会加剧碎片化，而非解决它。
机遇和责任是通过共享的质量和准确性定义来协调这些层级。就像罗塞塔石碑使不同语言之间的翻译成为可能一样，行业需要一个框架，能够将临床细微差别转化为跨系统和用例的一致、可信的表示。
当这种情况发生时，互操作性就不仅仅是数据交换；它成为一致性。更多的数据和更快的管道本身并不能解决这个问题。没有一个针对上下文、质量和合规性的客观框架，我们将继续更高效地移动信息，而关键细节在翻译过程中流失，且我们无法就其代表的内容达成一致。
这是医疗保健领域下一步需要的转变：基于客观、合规准确性的共享理解。
照片：eichinger julien，盖蒂图片社
哈米德·塔巴塔拜（Hamid Tabatabaie）担任CodaMetrix的首席执行官兼董事长。他在医疗信息学创新前沿工作超过30年。他的远见、经验和洞察力帮助启动并发展了多个成功的医疗科技初创公司。加入公司之前，他是lifeIMAGE（最常用的基于云的诊断影像信息交换服务）的创始人并担任首席执行官。在此之前，他是AMICAS的首位首席执行官，并在四年内将公司从概念发展为图像管理领域的领导者。他于1993年开始其创业生涯，作为Systems Concepts (SCA)的创始人兼首席执行官，这是一家快速成长的医疗信息技术实施咨询公司。
哈米德被评为《波士顿商业期刊》医疗保健领域顶级创新者，并入选《福布斯》值得关注的顶级医疗科技CEO榜单，反映了他对医疗技术演变的持续影响。目前，他担任多家科技初创公司和非营利组织的董事会成员和顾问。
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