Як рішення ШІ допомагають клінікам надавати кращий догляд і покращувати роботу

Представлено Change Healthcare


Штучний інтелект є найважливішим інструментом для постачальників медичних послуг сьогодні, від управління циклом доходів і залучення пацієнтів до операційної ефективності існуючих робочих процесів. У цій події VB On-Demand ви почуєте, як ШІ покращує надання медичних послуг, збільшує чистий дохід пацієнтів (NPR) для постачальників тощо.

Дивіться безкоштовно, за запитом тут.


Галузь охорони здоров’я стикається зі зростаючими проблемами, від нестачі персоналу до тиску на витрати, а також переходу від моделі, що базується на послугах і гонорарах, до моделі, що базується на результатах і вартості. Лікарні стають децентралізованими, а медичне обслуговування вдома та телемедичне обслуговування зростають. Пацієнтів перетворили на споживачів, вони зіткнулися з розповсюдженням планів із високою франшизою та потребують чіткої видимості та прозорості ціни.

Але нові рішення для сфери охорони здоров’я зі штучним інтелектом допомагають постачальникам медичних послуг усунути ці прогалини та змінити спосіб надання медичних послуг, каже Каушік Рой, віце-президент із управління продуктами штучного інтелекту в Change Healthcare.

«З операційної точки зору індустрія вже деякий час дивиться на ШІ, — каже Рой. «Зараз інтерес зростає, тому що компанії стають більш успішними в розробці та розвитку моделей, і це стає більш важливим, оскільки стає доступним більше даних».

Нижче наведено деякі способи штучного інтелекту, які вирішують проблеми, пов’язані як з операційною, так і з точки зору споживачів системи надання медичних послуг.

НЛП пропонує полегшення проблем з персоналом і підвищує залучення пацієнтів. Обробка природної мови (NPL) і розмовний штучний інтелект стали достатньо складними, щоб використовувати їх на передовій, як першу точку контакту з пацієнтом. Голосові та чат-боти розгортаються на телефонних лініях пацієнтів, у додатках клінік і на веб-сайтах, допомагаючи зняти навантаження на персонал. За словами Роя, організації охорони здоров’я, які впровадили цю технологію, спостерігали скорочення середнього часу обробки на 21%. І рівень стримування, який стосується того, чи здатний бот обробити дзвінок або його потрібно передати людині, досяг 60%, каже Рой.

Підвищення ефективності білінгу та кодування. Незалежно від того, чи йдеться про створення кодів, прогнозування претензій чи прискорення обробки відмов, ШІ та роботизована автоматизація процесів (RPA) пропонують величезні переваги. Продавці повідомляють, що до 10% претензій відхиляються під час першого подання, а 65% із них ніколи не переробляються — можливо, тому, що виправлення та повторне подання претензії коштує 31,50 доларів США. Моделі штучного інтелекту можуть передбачити ймовірність відмови до подання претензії — і Рой каже, що організації зменшили кількість помилок до 50% у претензіях до їх подання, покращуючи шанси на оскарження.

Зменшення навантаження на кейс-менеджера. Адміністратор є значною частиною закулісної роботи в медичній організації. Автоматизація та штучний інтелект були розроблені для виконання тих видів повторюваних робіт, які вимагають точності та швидкості. Рой каже, що вони бачили, як організації скоротили огляд медичних потреб для кейс-менеджерів на 75%, якщо розгорнути рішення ШІ.

Інтеграція ШІ в робочі процеси: з чого почати

Багато організацій охорони здоров’я, незалежно від їх розміру, вже впроваджують рішення штучного інтелекту у свої процеси, особливо коли йдеться про адміністративне навантаження. Але масштабувати ці інвестиції складно. І ті організації, які ще не розпочали шлях до ШІ, починають усвідомлювати переваги та розуміти, що настав час кинутися в бій. Найкращий спосіб почати — це попрацювати з постачальниками та системними інтеграторами, каже Рой.

«Це більше, ніж просто мати модель і навчати її даними», — пояснює він. «ШІ вимагає інтегрованого наскрізного рішення, а також постійного навчання. Постачальники мають досвід і знання, якими можуть скористатися, зокрема, невеликі клініки».

Він також радить організаціям починати з малого — спочатку переконатися, що у вас є необхідні дані. А по-друге, подивіться на низькі плоди для операційних здобутків. Спершу націлюйтеся на найпростіші для вирішення випадки оперативного використання та створюйте певні компетенції навколо цього, будь то вилучення клінічного вмісту чи визначення пріоритетів роботи — сфери, які розширюють повсякденні функції. І як тільки ви встановили цю компетентність, розвивайте її.

Щоб дізнатися більше про те, як штучний інтелект покращує операційну ефективність організацій охорони здоров’я зараз, подивитися, як деякі організації впроваджують цю технологію в реальному світі, і зазирнути в майбутнє штучного інтелекту охорони здоров’я, не пропустіть цей VB On-Demand подія!

Дивіться зараз безкоштовно за запитом!

Порядок денний

  • Як штучний інтелект може підвищити фінансову продуктивність і ефективність роботи
  • Тематичні дослідження, які демонструють, як технологія ШІ покращує клінічні робочі процеси
  • Способи штучного інтелекту можуть збільшити чистий дохід пацієнтів (NPR) для постачальників
  • Вивчення вилучення медичних об’єктів на основі НЛП

Ведучі

  • Тіна ЕллерВіце-президент RCM Tech-Enabled Transformation, Change Healthcare
  • Каушік РойВіце-президент відділу управління продуктами AI, Change Healthcare
  • Арт КоулМодератор, VentureBeat

Leave a Comment