准确的编码对医疗系统及其收入周期管理至关重要。然而，复杂的编码任务往往导致错误、索赔被拒以及效率低下。据估计，高达80%的医疗账单包含错误，而42%的索赔被拒是由于编码问题。
历史上，负担过重且资源不足的账单和编码团队不得不手动处理复杂的代码体系。标准编码系统——国际疾病分类第10版临床修改（ICD-10-CM）——包含了大约70,000个代码，每年还会新增、删除或修订数百个代码。
人工智能提供了一种更好的解决方案。AI工具通过简化账单和编码工作流程，减少员工的行政负担，从而提高了准确性和效率。创新的医疗系统正在利用AI驱动的解决方案来改进医疗账单和编码，减轻员工倦怠，同时优化收入周期管理。
自动化如何简化账单和编码流程
在医疗账单和编码中，及时性和精确性至关重要。AI可以在这两方面都得到改善。
德克萨斯大学圣安东尼奥分校的账单和编码讲师史蒂文·卡彭特解释说：“如果他们没有正确编码，那么索赔可能会被拒绝或暂停，这反过来会影响收入周期和盈利能力。”
但是，编码员不必再通过ICD-10-CM和医疗记录来识别每个诊断的正确代码，而是可以使用AI快速准确地识别适当的最新代码。
“手动账单和编码可能是重复的、容易出错且精神上疲惫的工作，尤其是在编码员必须在紧迫的时间内处理大量数据时，”卡彭特说。“AI可以帮助提高速度和准确性。”
除了推荐代码外，AI工具还可以分析和验证索赔，自动提交索赔，验证保险资格，并获取预授权和其他文件以支付者——最终优化收入周期管理。
“收入周期管理有很多环节，在支付方和提供方都有很多自动化的机会，”斯坦福医疗保健的软件设计和开发副总裁阿迪蒂亚·巴辛说。“利用这项技术去除系统中的摩擦有很大的好处。”
减少错误并缓解员工倦怠
医疗账单不仅仅是分配正确的代码。账单团队还必须与患者互动，回答关于保险覆盖范围和医疗费用的持续查询。斯坦福医疗保健发现，AI可以增强其账单人员的能力，在此过程中节省时间和避免倦怠。
“在医疗领域，人们非常关注医生的职业倦怠以及AI如何在临床上提供帮助，但我们还注意到，我们的账单人员经常与患者来回沟通，收到非常复杂的查询，”巴辛说。
每天，斯坦福医疗保健的账单代表都会通过组织的在线门户回应数百个患者的提问。过去，账单代表会查阅25个模板，选择最合适的模板，然后个性化回复每个患者的问题。
认识到这种耗时且重复的工作可能导致员工倦怠，斯坦福医疗保健在今年试点了一款AI工具，该工具可以迅速为每个查询生成草稿。该工具考虑了各种变量，包括患者的保险政策，然后创建一个准确、表达良好的回复，反映斯坦福医疗保健的品牌和声音。“这些工作过去是手动完成的，现在全部由AI工具生成，”巴辛说。
斯坦福医疗保健在一月份启动试点后，10名账单客户代表使用AI模型处理了1,000条患者账单消息。该工具每条消息节省了大约一分钟的时间——在两个月的试点期间总共节省了约17小时。“我们看到了显著的时间节省，”巴辛说。“这是为了增强那些需要做大量手动工作的人员，使他们的日常工作更轻松。”
当斯坦福医疗保健对其账单代表进行关于AI工具的调查时，“他们对此感到非常兴奋，”巴辛说。截至3月，斯坦福医疗保健的所有账单人员都在使用这款AI工具。
“AI最有价值的贡献之一是它能够缓解员工倦怠，”卡彭特说。
为什么人工智能在医疗账单和编码中越来越受欢迎
“AI通过提高准确性、减少索赔被拒、降低行政成本和提升患者体验，正在改变医疗账单和编码，”他补充道。
但在收入周期管理中越来越多地采用AI的关键在于账单和编码人员继续发挥的重要作用。值得注意的是，斯坦福医疗保健的AI工具并没有完全自动化与患者的互动。账单代表会在发送给患者之前审查和修改任何AI生成的内容。“中间有人类参与，”巴辛说。
斯坦福医疗保健还在其AI工具中建立了反馈功能，因此对于每条AI起草的消息，工作人员不仅可以接受或拒绝草稿，还可以提供反馈。“所以我们一直在获得终端用户的反馈，”巴辛说。
医疗系统仍然需要在医疗账单和编码自动化中保留人类的作用，卡彭特说。“AI确实有真正的优势，因为它可以提高速度，帮助减少错误并改善结果，但它不能替代人类的专业知识。”
作为与患者互动的客户服务代表，账单和编码专业人员仍然需要发展AI尚未掌握的人际交往技能，卡彭特说。“我们认为AI不是人类洞察力和同情心的替代品。”
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