Ya sea que lo veamos como una fiebre del oro de la IA o una burbuja de la IA, en el sector de la salud el mercado de Ambient Scribe todavía está en llamas. Registrar inversiones de capital astronómicas, como: B. Abridge anuncia un $300 millones Gracias a la ronda de financiación de junio, la tecnología ambiental se ha convertido rápidamente en una de las aplicaciones de IA de mayor impacto en la atención sanitaria. A medida que aumentan el entusiasmo y la financiación, también aumentan las expectativas de los inversores y la saturación del mercado. Esto quedará claro a medida que los EHR introduzcan sus propias soluciones en el mercado. Mientras que las nuevas empresas compiten para diferenciarse, las empresas establecidas aprenden de sus socios proveedores para desarrollar sus propias herramientas.
Para demostrar el retorno de la inversión más allá de reducir el agotamiento de los médicos y generar los retornos financieros que esperan sus socios, las empresas de Ambient Scribe ahora están ampliando su enfoque más allá de la documentación clínica hacia soluciones de ciclo de ingresos. Para estas empresas, seguir el dinero es el siguiente paso lógico, especialmente dada la probable trayectoria del mercado de garantía de ingresos. 1.600 millones de dólares para 2033.
Ya vimos este patrón con el auge de la telesalud en 2020. A medida que los proveedores de EHR y los sistemas de salud lanzaron sus propias herramientas de visitas por video, las empresas de telesalud se vieron obligadas a adaptarse. Para seguir siendo relevantes, se expandieron a la atención crónica, la monitorización remota de pacientes y la salud conductual. Ante el riesgo de quedar obsoletos, evolucionaron desde meras funcionalidades hasta plataformas de atención integral.
Aún así, en muchos sentidos, que los escritores entren en el ciclo de ingresos es como poner una curita en una herida que claramente necesita cirugía. Como hemos aprendido con el auge de la telesalud, las funciones se adoptan mientras los fundamentos permanecen. Los escritores no pueden detenerse constantemente en funciones adyacentes con la esperanza de mantener su relevancia.
Si bien estas mejoras del producto pueden ayudar a cerrar pequeñas brechas entre la documentación y la facturación, Schreiber nunca fue diseñado para abordar las causas fundamentales de la pérdida de ingresos. Por sí solos, no pueden abordar las deficiencias sistémicas que enfrenta nuestro sistema, tales como: ineficiencias en la codificación, rechazos de reclamos y cuellos de botella administrativos causados por demoras en la autorización previa, todo lo cual resulta en costos para los sistemas de salud. mil millones de dólares en ventas por año.
Los márgenes operativos son extremadamente reducidos y los rechazos aumentan 52% Año tras año, cada rechazo de una solicitud representa una amenaza a la viabilidad de un sistema de salud o grupo de proveedores y, en algunos casos, permanece abierta. En este entorno, la documentación precisa es sólo la mitad de la batalla; El verdadero desafío es garantizar que cada encuentro esté codificado y reembolsado correctamente la primera vez.
No se trata solo de automatizar la documentación, sino también de implementar soluciones de IA transparentes y compatibles que puedan interpretar las necesidades de los pagadores, reducir las alucinaciones y adaptarse a los procesos tanto organizativos como de los pagadores. El objetivo no debe ser sólo capturar lo que se dijo en la sala de examen, sino también garantizar que cada detalle clínico se traduzca en códigos precisos y conformes.
Cualquier herramienta que aún requiera un programador humano para verificar la precisión no resuelve el problema real. La mayoría de los escribas de IA están diseñados para la transcripción uno a uno, convirtiendo conversaciones médicas en notas escritas, en lugar de tener la lógica especializada necesaria para generar códigos de facturación precisos. La codificación eficaz de la IA implica algo más que simplemente transcribir con precisión la atención; También necesita comprender los requisitos de los pagadores, los patrones de documentación y el contexto clínico. Mientras las herramientas del ciclo de ingresos sigan dependiendo de la revisión y corrección humana, la parte del proceso más costosa y que requiere más tiempo permanecerá intacta.
En su forma actual, las herramientas del ciclo de ingresos desarrolladas por Schreiber son soluciones rápidas, no soluciones a largo plazo. Las organizaciones deben centrarse en abordar la causa fundamental de los rechazos, no sólo los síntomas.
Las organizaciones sanitarias deben invertir en tecnologías que apliquen directamente la IA al propio proceso de codificación. Estas soluciones permiten a las organizaciones interpretar la documentación clínica en tiempo real, aplicar la lógica y la configuración del pagador adecuadas y generar automáticamente reclamaciones conformes, eliminando un largo proceso de revisión manual que sólo ralentiza el reembolso.
Debo aclarar que no considero que las soluciones de codificación de IA y Ambient Scribes sean competidores. De hecho, creo que la combinación de ambos representa una de las oportunidades más importantes de asociación en tecnología sanitaria.
Los escritores ambientales son excelentes para capturar la historia del paciente. La codificación de IA garantiza que la historia dé como resultado que la organización reciba el pago a tiempo y en su totalidad. Juntos, pueden cerrar el círculo entre la atención clínica y la sostenibilidad financiera. Pero los escribas por sí solos no pueden resolver la crisis de ingresos.
Las soluciones de codificación de IA ofrecen algo que no está disponible para los escribas: la capacidad de analizar documentación y proporcionar a los médicos información que les ayude a formular o capturar detalles de una manera que reduzca el riesgo de denegación de reclamaciones. Si bien los registradores ambientales facilitan la documentación, la codificación mediante IA hace que el reembolso sea más preciso y eficiente. Esto no es sólo una limitación técnica; es estructural. La persona o herramienta responsable de la documentación no necesariamente debe ser responsable de validarla. La codificación con IA puede brindar a los médicos información real basada en reglas sobre cómo documentar de forma más clara o completa, pero lo contrario no es cierto; Los escritores no pueden guiar la codificación porque no comprenden la lógica de la codificación.
A medida que vemos que las empresas lanzan cada vez más soluciones dirigidas al ciclo de ingresos, es hora de distinguir el entusiasmo del impacto. El futuro no estará determinado por quién construya el mejor escriba con el complemento más llamativo, sino por aquellos que cierren el círculo entre la documentación clínica y el reembolso.
Foto: Afry Harvy, Getty Images
Nitesh Shroff es CEO y cofundador de arintrauna plataforma de codificación autónoma líder. Tiene un doctorado. en aprendizaje automático de la Universidad de Maryland y es un inventor con más de 30 patentes y publicaciones. Al crecer en un mundo empresarial, Nitesh desarrolló un instinto para asumir riesgos, una incesante atención al cliente y la tenacidad para construir el negocio desde cero.
A lo largo de su carrera, Nitesh ha utilizado inteligencia artificial y tecnologías de vanguardia para resolver problemas difíciles donde la precisión y la confiabilidad son esenciales. Como ex ingeniero en Zoox y Light, desarrolló tecnologías fundamentales fundamentales para el rendimiento y la seguridad de los vehículos autónomos. Sus contribuciones a la investigación y el desarrollo en Qualcomm, Cisco y MERL ganaron numerosos premios y brindaron innovaciones a millones de usuarios en todo el mundo. En Arintra, aporta el mismo enfoque impulsado por la precisión a los flujos de trabajo del ciclo de ingresos de la atención sanitaria, ofreciendo una plataforma de clase empresarial de última generación para uno de los sectores más regulados y complejos.
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