目前，行政费用占美国医院开支的40%以上，其中每年仅在收入周期管理（RCM）上的支出就超过1600亿美元。RCM帮助医疗机构处理患者账单、跟踪付款和收款。
像医疗领域的许多方面一样，RCM也在借助人工智能技术，实现任务自动化并提高准确性。例如，人工智能可以自动化诸如理赔处理、资格验证和授权等重复性任务，并通过分析大量数据集来识别错误和不一致之处，从而提交更准确的理赔申请并减少拒付情况。
上周五，RCM公司R1宣布与Palantir Technologies合作，推出一家名为R37的新人工智能实验室，两家公司表示该实验室“致力于彻底改变医疗财务表现”。
此次合作将结合R1在支付方-提供方动态和技术能力方面的专业知识，以及Palantir的人工智能工具，使实验室能够为编码、计费和拒付管理等流程开发智能自动化解决方案。
R1目前服务于94家美国顶级医疗系统，并通过一个包含结构化和非结构化RCM数据的存储库支持自动化的收入周期工作流。该存储库包括每年1.8亿笔支付方交易、5.5亿次患者就诊、2万个专有支付算法和12亿次年度工作流操作。
R37在过去几个月中已经投入运营，生产了基于人工智能的代理应用程序；R1表示预计将在明年下半年向一组企业客户部署“代理RCM工人”解决方案。
“R1为一个迫切需要改进的医疗领域带来了无与伦比的雄心，”Palantir Technologies联合创始人兼首席执行官Alex Karp在一份声明中表示。“通过将我们的工程师直接嵌入到R1的运营中，我们可以快速扩展智能自动化，并迅速推动可衡量的影响——最终使医疗服务提供者能够专注于提供更好的患者护理。”
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