人工智能正在改变我们生活的许多方面，临床领域也不例外。尽管在直接患者护理中应用AI仍处于早期阶段，但其在收入周期管理（RCM）中的应用有望加速运营效率，为常见的行政和耗时挑战提供有前景的解决方案。2023年12月，Akasa的一项研究指出，74%的医院和卫生系统在其收入周期中使用自动化，其中46%表示他们还使用了AI。然而，医疗实践在采用这些技术方面稍显缓慢。2024年2月，MGMA的一项研究报道，62%的医疗实践已将其RCM操作的40%实现了自动化。本系列的第一篇文章讨论了患者体验中AI的应用考虑因素。本文探讨了如何通过应用AI技术推动效率提升和改善现金流管理。
AI、机器学习和自动化在RCM中的应用
理赔处理是一项繁琐且重复的任务，但对于最大化报销至关重要。这种手动数据录入和分析是AI和机器学习的典型用例，机器可以比人类更快、更准确地完成。增强型AI理赔审核对于提高理赔处理的准确性和效率至关重要。算法可以通过检测和纠正错误来提高首次提交干净理赔的比例，并在提交前确保遵守最新的法规和特定支付方的规定。机器学习可以分析大量数据，识别模式并增强决策能力。最近一篇《Healthcare IT News》的文章支持这一用例，指出“知道哪些情况导致拒赔以及如何在拒赔发生前捕捉或预测这些情况，是利用AI和理赔结果数据构建和训练模型的绝佳机会。”
由AI驱动的预测分析可以根据历史数据和当前趋势预测收入，优化人员分配，并预判患者付款模式，从而改善现金流管理。这些算法会随着时间的推移不断学习，提高准确性和质量。自动化可以简化手动数据录入和重复任务，如患者资格验证、理赔提交和自动发布解释福利（EOB）信息。增强型AI技术可以识别、分类和解决理赔拒付问题，帮助减少解决时间和收入流失。“随着市场动态的变化，我们看到了巨大的机会，通过利用人工智能和机器学习，将收入周期管理过程从几天缩短到几分钟，为提供者和患者创造上游效率，”Nextech的产品管理副总裁Hannah S. Barber说。
AI和自动化推动效率和现金流
AI可以通过自动化常规任务显著减轻临床工作人员的行政负担，使员工有更多时间从事增值活动，专注于患者护理。此外，自动化系统减少了人为错误，减少了手动干预和纠正的需要，提高了RCM的整体效率。通过优化RCM，AI可以直接影响诊所的财务健康。据麦肯锡公司的一项研究表明，部署AI和自动化可以节省数十亿美元的医疗支出，其中一些节省来自行政职能（包括RCM）或非临床医疗服务（包括预约、与保险公司协调护理、文件记录和理赔或账单裁决）。
例如，提高首次提交干净理赔的比例可以加快报销速度，稳定现金流。而预测分析可以提供更准确的财务规划和预算，更好地洞察未来的收入流。Tucson眼科协会的总裁Michael Diesenhouse博士表示：“我认为自动化对于我诊所的财务成功和改善患者护理至关重要。迅速上升的员工成本和诊所物理空间的限制可能会负面影响我们的扩展能力。”
利用外包RCM合作伙伴的优势
将RCM外包给专业服务合作伙伴可以带来多种优势，包括人员支持和可扩展性。外包合作伙伴通常使用最先进的技术和AI工具，这些工具对许多个体诊所来说成本过高。通过与RCM合作伙伴合作，诊所可以利用当今最创新的技术。“医疗保健领域的新兴AI技术具有变革潜力，但其高昂的成本和复杂性往往使其超出许多个体诊所的承受范围，”Assembly Health的医师RCM负责人Samantha Akhtarzandi说。“通过与RCM合作伙伴合作，诊所可以利用那些原本无法获得的尖端解决方案，获得提高效率和患者护理所需的技术创新。”
AI和金融创新在临床领域的整合正在改变RCM，使其更加高效、准确和经济实惠。自动化、AI驱动的理赔审核和机器学习是推动这一变革的关键组成部分。此外，外包RCM易于实施、经济高效且可扩展。通过拥抱这些创新，医疗实践可以改善现金流，减少行政负担，最终提升患者护理质量。
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