Почему пришло время внедрить кодирование HCC внутри компании

Точная корректировка риска – это не просто флажок; теперь это стратегический рычаг. Кодирование иерархической категории состояния (HCC) лежит в основе оценок риска, которые определяют Medicare Advantage и другие выплаты, основанные на стоимости. Поскольку к 2025 году более половины бенефициаров Medicare станут участниками программы Medicare Advantage (что соответствует примерно 35,7 миллионам человек), точность кодирования напрямую влияет на финансовые показатели и соблюдение требований.

Многие организации с добрыми намерениями передают кодирование HCC третьим лицам, которые обещают масштаб и точность «под ключ». Но на практике аутсорсинг может быть дорогостоящим, трудным и рискованным. Однако недавние достижения в области генеративного искусственного интеллекта значительно упростили и безопаснее внедрить кодирование HCC собственными силами, что позволило снизить затраты и повысить готовность к аудиту.

Скрытые затраты (и риски) аутсорсинга

Бизнес-модель, лежащая в основе аутсорсинга кодирования HCC, создает несогласованные стимулы. По сути, вы жертвуете более высокими расходами на более мягкие гарантии точности. Планы медицинского страхования могут тратить миллионы на модели ценообразования за каждую диаграмму, но поставщики редко предоставляют прозрачные, поддающиеся проверке доказательства, необходимые для того, чтобы показать, что точность кодирования на самом деле выше.

Тем временем, CMS оценивает ошибку оплаты части C (Medicare Advantage) в 2024 финансовом году в 19,07 миллиарда долларов. — напоминание о том, что пробелы в документации остаются системным риском, если вы не можете увидеть и защитить каждый код.

Что хуже? Воздействие аудита зависит от вас, а не от поставщика. Хотя в CMS есть механизмы для возврата переплат, включая экстраполяцию, и когда диагнозы не поддерживаются в диаграмме, это не идеальная система. Если аутсорсинговый партнер «вводит» коды, вы несете ответственность, когда аудиторы проверяют записи, и они сохраняют свои гонорары.

Кроме того, в большинстве моделей аутсорсинга вы отправляете защищенную медицинскую информацию (PHI) и принимаете чужие пороговые значения, редактируете логику и допускаете риск. Отсутствие контроля и прозрачности становится проблемой, если CMS или аудитор плана спрашивают: «Почему был назначен этот HCC?» и вы не можете найти объяснимый и оправданный след.

Изменение целей регулирования

Представьте себе, что вы нанимаете налоговую фирму, которая взимает 20% от ваших отчислений вместо почасовой ставки. У них есть все стимулы для того, чтобы найти больше вычетов и расширить границы возможного. Если вас проверят, вы несете ответственность; они сохраняют свою долю. Такова динамика рисков многих моделей HCC, передаваемых на аутсорсинг: поставщики максимизируют краткосрочный доход, в то время как вы сталкиваетесь с риском долгосрочного аудита.

В Medicare Advantage ставки огромны. Платежи в 2025 году продолжают расти по мере роста числа учащихся, что усиливает контроль за точностью оценок риска и практики кодирования. Обновления политики предполагают постоянное увеличение выплат, частично связанное с изменениями показателей риска, что способствует дальнейшему росту внимание от CMS и сторожевых таймеров.

Регуляторы еще больше подчеркивают риски. Управление генерального инспектора (OIG) неоднократно предупреждало о диагнозах, которые ставятся только на основе оценок риска для здоровья (HRA) или обзоров медицинских карт, но не подтверждаются нигде в медицинской документации. Подобные кодексы повышают выплаты, но часто не выдерживают проверки. Другими словами, вы берете на себя рассчитанные регуляторные риски, если кодирование не застегнуто на все пуговицы.

Внутренняя альтернатива

Благодаря достижениям в области генеративного искусственного интеллекта внедрение кодирования HCC собственными силами может решить многие из этих проблем за небольшую часть затрат и профиля риска. Ваша организация, а не поставщик, находится в роли водителя, когда дело доходит до редактирования логики, пороговых значений, требований к доказательствам и путей эскалации. Это означает, что готовность к аудиту заложена в проект с полным подтверждением происхождения каждого предложенного и принятого кода.

Подумайте об этом: у вас уже работают клинические программисты. При наличии подходящего искусственного интеллекта они могут предварительно просматривать диаграммы, получать ценные доказательства и легко ускорять проверку второго уровня без увеличения численности персонала. Возможно, самое главное то, что решения, работающие внутри вашей среды, позволяют избежать раскрытия закрытой медицинской информации, обеспечивая при этом полную наблюдаемость вашей команды.

Несколько лет назад «сделай сам» означало создание платформы обработки естественного языка (NLP) с нуля. Уже нет. Новые генеративные инструменты кодирования HCC на базе искусственного интеллекта можно интегрировать в существующие рабочие процессы, чтобы считывать беспорядочные, разрозненные, мультимодальные данные, идти в ногу с развивающимися моделями, работать локально или в среде частного облака, а также позволять настраивать их в соответствии с потребностями вашей собственной организации.

Более безопасный и разумный путь вперед

Регуляторы ясно дали понять свои ожидания: неподтвержденные диагнозы будут обнаружены, а средства будут возвращены. OIG продолжает выявлять уязвимые каналы кодирования, такие как HRA и обзоры карт, хотя они не поддерживаются где-либо еще в медицинской документации. А исследования CMS по части C показывают, что на карту поставлены миллиарды каждый год.

Аутсорсинг имел смысл, когда технологический разрыв был велик. С тех пор этот разрыв закрылся. Сегодня организации могут развертывать HCC-платформы на основе искусственного интеллекта за собственным межсетевым экраном, адаптировать их в соответствии со своими требованиями и работать с предсказуемыми затратами на одного пациента, оставаясь при этом готовыми к аудиту.

Регулирование риска является слишком стратегическим вопросом, чтобы оставлять его за пределами своих четырех стен. Будущее кодирования HCC находится внутри компании, и благодаря сочетанию генеративного искусственного интеллекта и ваших собственных клинических кодировщиков организации могут напрямую решать каждую из этих реалий, обеспечивая контроль, прозрачность и экономию средств.

Фото: ЛеоВольферт, Getty Images

Это сообщение появляется через Влиятельные лица MedCity программа. Любой может опубликовать свой взгляд на бизнес и инновации в здравоохранении в MedCity News через влиятельных лиц MedCity. Нажмите здесь, чтобы узнать, как.