根据埃弗雷斯特集团支持的一项新报告《实现技术驱动、AI驱动的收入周期管理（RCM）的承诺：新时代的外包》的结果，接受调查的高级医疗管理人员中有85%认为人工智能将在未来五年内提高收入周期管理（RCM）操作的效率。该研究强调了医疗机构如何利用AI赋能的技术服务（如通用AI和代理AI）以及向更具战略性的外包合作伙伴关系转变来应对挑战、提高财务绩效并简化收入周期流程。
“通用AI和代理AI的希望和承诺不再是空谈，”欧米茄医疗保健公司首席执行官兼联合创始人阿努拉格·梅塔表示。“虽然技术很重要，但它只是其中的一部分。要充分发挥AI的潜力，医疗机构与合适的合作伙伴合作将变得越来越关键。”
转向更具战略性的RCM外包合作关系
随着通用AI投资的不断加速，超过一半（51%）的医疗领导者预计到2030年RCM外包预算将增加，强调了通用AI对该行业的重要性。
“在接受调查的医疗高管中，超过七成（71%）计划从交易性关系转变为战略伙伴关系，近半数（49%）对端到端RCM外包给单一服务提供商感兴趣，”梅塔指出。“长期成功将取决于选择一个能够不仅提供技术，还能提供全面的持续数字创新、医疗专业知识、服务解决方案以及经验证的运营和网络安全卓越能力的合作伙伴。”
通用AI：推动RCM转型
有趣的是，调查发现超过一半（51%）的医疗机构正在积极探索通用AI在RCM中的应用，其中22%已经在测试概念验证项目，29%处于考虑阶段，评估用例和潜在挑战。尽管采用情况因组织规模而异，但普遍共识是通用AI将在自动化手动流程、提高计费准确性以及减少索赔拒绝方面发挥关键作用。
“由于我们已经为我们的客户进行了通用AI的投资，因此我们的客户已经开始实施通用AI用例，并在RCM功能中看到了有意义的结果，”欧米茄医疗保健公司技术和负责人维贾亚什里·纳塔拉詹表示。“由AI/通用AI/代理AI解决方案驱动的欧米茄数字平台正在帮助我们的客户提升业务成果，例如收款提高了约20-25%；陈旧应收账款减少了约25-30%；收费滞后期改善了约30-35%。”
前五大通用AI用例
RCM领导者的前五大通用AI用例包括：实时资格和福利验证；通过数据分析和模式识别避免未来的索赔拒绝；使用通用AI聊天机器人解决患者查询（计费、支付、预约）并增强体验；通过AI记录改进文档；以及从临床文件生成合成数据和自动编码。
采用障碍
通用AI在RCM中采用的主要挑战包括缺乏内部专业知识，约80%的高管将其视为主要障碍，以及与现有电子健康记录系统的集成问题。此外，46%的受访者认为通用AI是高优先级事项，但在大规模投资之前仍在等待监管明确。
未来投资重点
新兴的RCM挑战，包括实时索赔跟踪的需求、向价值型护理模式的过渡以及不断增加的监管审查和合规要求，也在影响投资决策。
展望未来，RCM领导者优先考虑网络安全、付款人协作和AI驱动的自动化：
- 网络安全：63%的受访者将网络安全列为2025年的首要投资重点，强调需要强有力的保护措施以防止数据泄露和勒索软件攻击。
- 付款人协作：改进的提供者-付款人协调被视为减少报销延迟和提高患者结果的关键策略。
- AI和自动化：到2030年，AI/ML投资预计将被RCM领导者视为最高优先级，66%的受访者认为这是一个高优先级领域。
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