От бремени к прорыву: как три системы меняют определение RCM с помощью окружающего искусственного интеллекта – Обзор больницы Беккера

Больницы и системы здравоохранения сталкиваются с беспрецедентными финансовыми и операционными трудностями: от клинического истощения до растущего бремени отказов и документации.

На недавней сессии Becker’s Health IT + Digital Health + RCM Meeting в Чикаго было продемонстрировано, как три ведущие системы преобразуют цикл доходов с помощью окружающего, контекстно-зависимого искусственного интеллекта.

Руководители компаний Memorial Hermann Health System, базирующейся в Хьюстоне, Ardent Health Services, расположенной в Нэшвилле, штат Теннесси, и компании St. Luke’s Health System, базирующейся в Бойсе, штат Айдахо, присоединились к Крису Сэмплсу из Ambience Healthcare, чтобы поделиться тем, как они использовали искусственный интеллект для устранения административной неэффективности, повышения точности документации и восстановления баланса в рабочих процессах поставщиков услуг.

Вот четыре ключевых вывода из их обсуждения.

1. Четкая рентабельность инвестиций в ИИ

Для системы здравоохранения Святого Луки переломным моментом стал не финансовый, а человеческий фактор. Меган Страйт, главный операционный директор линий обслуживания, рассказала, как растущие административные требования поставили многих врачей на грань выживания.

Окружающий искусственный интеллект изменил это. Благодаря использованию окружающего искусственного интеллекта на 80 % врачи больницы Св. Луки отметили снижение количества графиков в нерабочее время на 34 % и увеличение количества ежедневных посещений пациентов на 0,6 %, хотя им не было предложено взять на себя больше работы.

«Что вы можете сделать как команда лидеров, так это понять, как эти вещи сочетаются друг с другом», — сказала г-жа Страйт. “Посмотрите на рентабельность инвестиций и подумайте об инвестициях: около шести месяцев назад нам не хватало годовой надбавки в 12 000 долларов на одного врача. Сейчас она составляет 14 000 долларов, что более чем покрывает инвестиции для нас как системы здравоохранения”.

«Мемориал Германн» увидел аналогичные преимущества. В организации наблюдалось сокращение объема работы вне работы на 54% и сокращение времени на 32%.

«Мы не видели подобных изменений ни в одной другой инициативе, которую мы реализовали», — сказала Хина Пандия, доктор медицинских наук, заместитель вице-президента по медицинским операциям в Memorial Hermann. «Мы видели и слышали, что у нас лучше удерживаются наши врачи».

2. Улучшение цикла доходов

Хотя эти системы сначала использовали ИИ для облегчения бремени документации, влияние на доходы быстро стало очевидным. Элой Сена, заместитель вице-президента Ardent по контрактам и операциям, основанным на стоимости, объяснил, что внешняя документация стала выглядеть более полной и точной.

«У нас было пять с половиной диагнозов за одно посещение, сейчас их примерно 12 или 13», — сказал г-н Сена. «Сейчас нам нужно разработать процесс автоматизации дополнительных счетов за объем данных, которые мы собираем».

«Мемориал Германн» также отметил резкое улучшение своевременной подачи претензий. В конкретном случае терапевт Memorial Hermann наблюдал, как точность кодирования выросла с 50% до 100% после внедрения атмосфера.

3. Внедрение предприятия требует управления

Успешная реализация каждой системы основывалась на сильном клиническом лидерстве и межфункциональном участии. В Ardent CMIO возглавил работу до того, как организации занялись здравоохранением, программированием и юридическими вопросами. Целью было привлечь к участию всех заинтересованных сторон за столом переговоров.

Для г-жи Страйт то, что началось с небольшого пилотного проекта, переросло в крупномасштабную инициативу: платформу теперь используют почти 900 врачей 96 специальностей. Система здравоохранения ожидает, что к концу года это число достигнет 1000. По мере расширения внедрения технология также была интегрирована в другие области, включая операции цикла доходов, что вызвало необходимость и размышление о том, как должно выглядеть долгосрочное управление инструментами ИИ во всей системе.

«Эта среда развивается настолько быстро, что заставила нас выйти за рамки структуры проекта и понять, как выглядит фактическое управление в нашей системе здравоохранения», — сказала г-жа Страйт. «Если мы не будем хорошо управлять этими ресурсами или не будем использовать их продуманно, мы рискуем создать беспорядок».

4. Гибкость и партнерство способствуют масштабному использованию ресурсов.

Для всех трех систем здравоохранения решающее значение имело тесное партнерство с Ambience. Доктор Пандья подчеркнул важность поддержания открытого общения и партнерства с поставщиком, который развивается вместе с организацией.

При оценке партнера по искусственному интеллекту г-н Сена сказал, что важно отдавать приоритет сотрудничеству и адаптивности. Крепкое партнерство предполагает наличие поставщика, который прислушивается к отзывам и готов адаптироваться вместе с организацией. Команды Ardent сообщили о постоянной поддержке и оперативности со стороны Ambience Healthcare, отметив, что запросы на обновления или улучшения часто встречают гибкость и готовность исследовать новые решения.

«Поскольку мы развиваемся, мы делаем это продуманно и планомерно», — сказала г-жа Страйт. “Мы тщательно подходили к подбору наших врачей. Это было индивидуально и очень продуманно. Теперь мы развиваем эту концепцию в масштабе крупной системы здравоохранения”.