随着医疗行业转向利用人工智能寻找新的、必要的效率提升，AI转变医疗运营的机会变得清晰且日益紧迫。更高效地提供患者护理、遵守不断演变的标准以及满足日益收缩的利润需求，都是推动这一进步的驱动力。
云计算的发展、FHIR等互操作性标准以及大数据的爆发，为AI的采用创造了完美的条件。这使医疗机构处于有利位置，能够以最近才可能实现的大规模方式集中和标准化从患者记录到提供者资质的大量信息。
然而，驱动这些变化所需的数据价值仅取决于用于处理它的工具。传统系统、手动工作流程和孤立的数据平台难以处理医疗数据的规模和复杂性。这种技术瓶颈正是推动医疗机构寻求智能自动化的原因。
医疗是一个充满细微差别的复杂行业，自动化尝试往往难以奏效。下一代AI旨在适应这些复杂性，智能处理异常情况并应对灰色地带。这在技术和人员之间创造了强大的协作，让人类参与监督。AI处理高容量、重复性任务，使团队能够专注于战略工作和建立关系。
AI在复杂行业中的角色与功能
AI的有效性在拥有强大数据基础设施作为基础时达到最佳。幸运的是，组织不必等待数据变得完美；正确的技术可以在过程中帮助提高数据质量，使他们能够立即开始收获AI带来的好处。逐步开始通常是最佳选择，将精力集中在几个试点项目上，将提供有关最高机会与最高成功可能性相匹配的见解。
向利用AI在医疗领域的转变不仅仅是关于自动化；它是提供一个新的智能层来解决该行业最紧迫的管理挑战。AI应该专注于转变复杂的工作流程，而不仅仅是自动化任务。
AI可以在短期内产生影响的一个用例是名单摄入。健康计划通常会收到来自委托团体的庞大、不一致的数据文件，其中存在诸如地址中"St."与"Street"的不一致或缺失的NPI编号等问题，这使得原本简单的任务变成了持续数天的苦差事。AI可用于在几分钟内智能解析、清理和核对这些数据。它可以自动将NPI与国家注册表进行比对，标准化地址，并仅标记真正的差异供人工审核。
AI可以从根本上改善整个提供者体验。医生和其他从业者被重复的文书工作所困扰，常常需要在数十份申请中填写相同的信息。通过利用AI，组织可以创建一个真正智能的申请系统。该系统可以使用来自可信来源的提供者现有验证数据，预先填写新申请中的大部分字段。然后，AI可用于自动跟进缺失或需要确认的信息，将一个令人沮丧且耗时的过程转变为简单、积极的互动。这极大地加强了组织与其提供者之间的关系，有助于留住人才并加速入职流程。
最终，AI将认证过程从简单的数据验证提升到主动、智能的指导。认证需要应用复杂、细致的政策规则，这些规则通常隐藏在冗长的手册中。AI可以基于这些文档进行训练，充当实时合规引擎。在处理文件时，AI可以立即标记出违反特定政策的工作历史空缺的提供者，提供需要正式证明的明确警告。这种能力延伸至持续审计，允许AI对委托数据进行连续的100%审计，实时发现异常。这种主动方法使组织能够在问题出现之前管理风险并确保合规性，将历史上反应式的流程转变为战略优势。
为医疗未来构建AI解决方案
医疗运营中AI驱动的未来之路是一个多步骤的过程。以提供者认证为例，这是一个关键且通常仍为手动的过程，具有重大的合规影响，我们可以将这一过程分为三个阶段：
- 第一阶段：基础自动化和数据规范化。 本阶段从自动化数据录入和主要来源验证（PSV）等重复性任务开始。这不仅减少了行政工作量，还通过为流程的关键方面创建一致的数据层，为后续所有工作奠定了基础。
- 第二阶段：智能辅助。 这是一个更高级的阶段，AI充当智能助手。AI在这一阶段可以部署的示例包括智能比较数据、标记差异供人工审核，以及基于政策解释和历史数据提供建议决策。通过仅在需要时让认证专家参与，我们自然提高了相关人员和流程的有效性和效率。
- 第三阶段：自主工作流程操作。 最终愿景是AI自主管理整个工作流程。在这种未来状态下，人类专家将转向审计结果和建立关系，而AI则尽可能简化认证过程。
医疗运营和认证的未来不是关于技术取代人类——而是关于技术增强人类元素。认证专家可以将注意力从繁琐的数据录入转向高级分析、异常处理和建立关系，为组织增添新的价值。投资回报率显而易见：降低劳动力成本、加快计费速度以及大幅减少合规风险。人机合作伙伴关系将始终是最关键的因素，展示了当专业知识和智能技术结合在一起时，如何更快地为患者提供高质量护理。
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