几位来自医疗系统的高管最近在芝加哥参加了一个由HealthLeaders大师计划组织的圆桌会议，讨论了AI在收入周期管理（RCM）和财务运营中的应用。虽然许多医疗机构已经在使用AI来改进行政任务和处理数据，但高管们对生成式和预测式AI工具的潜力感到好奇，这些工具不仅可以实现自动化，还可以改善决策过程。
这项技术最终可以帮助医疗系统改善与保险公司的关系，识别患者在支付账单时面临的所有挑战，并与他们合作制定支付计划。想象一下，一个AI工具可以计算患者的账单，考虑保险覆盖范围、健康计划拒绝特定索赔的倾向以及可能影响患者支付能力的社会决定因素。然后，这个工具可以帮助医院与患者合作制定支付计划，比较其定价结构与竞争对手，并跟踪社交媒体提及情况。
AI被视为减少行政工作并帮助临床医生更好地面对患者的工具，但在收入周期管理和财务领域，有时很难超越金钱和数字，衡量AI的真正影响。HealthLeaders大师计划的参与者在最近的一次芝加哥圆桌会议上连接了这些点，讨论了一项已经深深扎根于他们部门的技术的演变。其中一个讨论方面是利用AI桥接医院的财务和临床两侧。
“我们都必须在同一沙盒中工作，”Grady Health System的收入周期质量、战略和分析总监Jacqueline Samuel（MBA，PMP）指出。
过去几年，AI已在收入周期管理和财务领域用于处理行政任务，进行数字计算和数据检索，这些任务通常会占用员工的时间。现在，重点已转向生成式AI，即使用RCM和财务数据为员工提供更好的结果路径；而在未来，预测式AI将为员工提供更好的关于这些路径终点的想法。
不仅技术将发展，医疗系统和医院如何使用它也将发生变化。除了在编码和拒付管理中的应用，高管们看到了AI学习保险公司如何拒付索赔的机会，帮助RCM员工主动应对甚至避免这些拒付，或解决预先授权过程的复杂性以减少摩擦。随着这些工具的发展，Stanford Health Care的收入周期优化总监Jane Lombardo表示，RCM员工将成为技术的“管理者”，监督其应用并监控其效果。
Florida Baptist Health的收入周期应用程序高级总监Steven Kos（MSHCA，CHCIO）表示，AI工具的发展还将促使医疗机构重新思考RCM和财务技能集，可能增加擅长收入周期信息学、收入完整性和患者倡导或参与的员工。
Stanford Health Care的优化和绩效改进副总裁Shannan Bolton认为，AI将成为教育和财务咨询的强大工具，帮助患者了解他们的财务责任以及可用的支付选项。“这是我们对患者的不足之处，”她说。
Tennessee Community Health Systems的收入周期副总裁Christina Slemp（MHA，MSHI）补充说，AI可以通过快速提供所需信息来减轻患者的焦虑，而不是让他们等待解释。
事实上，RCM处于独特的位置，可以整合临床和财务数据，帮助患者及其护理团队。一些医疗系统已经开始试验环境AI，捕捉医生与患者的互动并同时编码这些互动。
Bolton表示，这一策略也可以应用于患者预约安排，这是收入周期的关键要素和热点问题。高效的患者预约安排可以推动收入，但如果患者难以安排预约或错过预约，则会导致头痛。AI工具使患者能够自助预约，并帮助提供者协调工作流程。
除了帮助患者安排预约外，RCM和财务高管表示，AI将在减少与账单和收款相关的复杂性方面变得至关重要。这包括与保险公司合作，调整覆盖范围并减少拒付，以及与患者合作，确保他们理解和能够支付账单。
而这正是技术在未来可能产生最大影响的地方。Kos和Sanford Health的高级数据科学家Clark Casarella博士表示，AI将用于改善医院和医疗系统与患者在财务责任方面的合作，创建一种实时研究患者支付能力的“患者记分卡”。Bolton指出，该技术还可以帮助机构更好地了解患者为何面临财务不安全，从而解决影响收入周期过程的社会决定因素。
归根结底，患者的财务责任只是医疗机构RCM和财务运营的一小部分，但它是一个重要且经常被忽视的部分。随着医疗保健领域向以患者为中心和基于价值的护理转变，这一点将变得更加重要。AI具有潜力，可以为患者和提供者提供所需的数据和工具，使他们能够共同合作。
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