通过采用智能技术自动化和优化预授权流程，可以弥补AI采用差距，为健康计划带来投资回报（ROI），显著提升护理质量，并减轻提供者的行政负担。
健康计划正面临日益增长的经济压力，原因是医疗服务利用率上升和医疗保健成本不断攀升。这些挑战因AI技术采用滞后而加剧，导致健康计划难以优化利用管理（UM）并实现必要的支出目标。麦肯锡最近的一份报告发现，AI采用差距使健康计划损失了高达25%的潜在行政节省，相当于数十亿美元的潜在收益未被利用。除了财务损失外，这一AI采用差距还阻碍了利用技术改善患者结果的能力。
利用管理对于确保患者护理的必要性和成本效益至关重要，但仍然是一个重大挑战。UM缺乏AI驱动的自动化导致耗时的过程，令提供者感到沮丧并延误患者护理，尤其是在紧急情况下。这种低效不仅影响患者结果，还增加了行政资源的压力，加剧了财务压力，给提供者带来不必要的负担。
为了应对这些挑战，具有前瞻性的健康计划正在转向智能预授权技术。该解决方案利用AI、机器学习（ML）和基于证据的临床智能来自动化和优化预授权工作流程。通过这样做，它加速了决策过程，改善了提供者与患者的护理协调，并解锁了显著的ROI，帮助健康计划弥补AI采用差距并取得有意义的结果。
提升护理质量
从根本上说，医疗保健中采用AI应专注于改善患者结果，而智能预授权在这方面发挥着关键作用。通过将AI和ML与最佳医疗数据整合，这项技术能够做出更明智、及时的决策，从而提高护理质量和加快结果。通过一次授权多个服务请求，AI简化了工作流程，使过程更加高效，减少错误，减少不必要的程序。
此外，临床提示是另一个重要功能，提供实时通知，引导提供者做出基于价值的护理决策。这些替代治疗选项，如低成本或网络内服务，基于患者数据和健康计划指南，提供实时的治疗批准估计。这加强了提供者与健康计划之间的合作，确保预授权标准得到明确理解和遵循。
提升提供者体验和打破壁垒
协作对于提供高质量的医疗保健至关重要，但传统的UM系统往往是孤立的，减缓甚至阻断了各利益相关者之间的沟通。智能预授权通过实现实时数据共享和跨提供者、健康计划和患者的通信，帮助打破这些障碍。因此，提供者的负担和摩擦大大减少或消除，流程变得更加自动化和快速。
AI还通过实现“无接触授权”，即无需手动输入预授权信息的无缝过程，改善了提供者的预授权体验。实现这一点需要创新地使用AI，以及在医疗保健系统中的无缝互操作性。使用智能预授权平台的健康计划已实现38%的完全无接触预授权提交，减少了61%的提供者输入请求时间。
智能预授权还通过与电子病历（EMR）和其他系统的集成，加速了请求处理。这使得临床医生可以直接通过EMR提交请求，加快预授权过程，通过纳入患者安全考虑来改进决策，并确保所有相关信息实时可用，从而减轻提供者的行政负担。
在这一领域的另一个有前景的发展是早期趋势信号报告，该报告基于预授权数据预测利用率和支出。这种方法使高利用率提供者能够合作改善医疗利用率趋势并提高护理质量。它还有助于财务人员提前数月预测支出变化，而不是等到索赔数据到来。
实际成果
AI在预授权中的好处不仅仅是理论上的；它们每天都在实现。AI改变了预授权流程，使临床工作人员能够专注于更有影响力的工作，减少行政任务，最终改善患者护理。大型语言模型（LLMs）引导审查人员在临床文件中找到相关的信息，显著减少了审查时间并提高了效率。一些使用这项技术的健康计划已经取得了实际的AI驱动成果：
- 提供者输入请求时间减少了61%
- 38%的完全无接触授权提交
- 89%的即时自动批准
AI还改善了护理管理，通过预测模型针对临床干预并指导患者获得最佳和最安全的护理。这种方法应始终基于临床医生和ML工程师之间的合作。尽管这些进步推动了医疗保健的发展，但人的因素仍然是有意义变革的核心。
通过采用智能技术自动化和优化预授权流程，可以弥补AI采用差距，为健康计划带来投资回报，显著提升护理质量，并减轻提供者的行政负担。对于健康计划而言，采用智能预授权不仅是有益的，而且是保持竞争力和实现重大节省同时改善患者护理的关键。
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