医疗保健行业正面临着越来越多的挑战，从人员短缺到成本压力，以及从基于服务和收费的模式向基于结果和价值的模式的过渡。医院正在变得分散，家庭医疗保健和远程医疗保健正在兴起。患者已经变成了消费者，面临着高免赔额计划的激增，并且需要预先了解价格和透明度。
但是，新的医疗保健AI解决方案正在帮助医疗保健提供商缩小这些差距并改变医疗保健的交付方式，Change Healthcare的AI产品管理副总裁Kaushik Roy说。
“从运营的角度来看，该行业已经关注人工智能一段时间了，”罗伊说。“现在人们的兴趣正在增长，因为公司在开发和改进模型方面变得更加成功，而且随着更多数据的出现，这一点变得更加重要。
以下是人工智能在医疗保健服务系统的运营和消费化方面应对挑战的一些方式。
NLP为人员配备问题提供了缓解，并提高了患者的参与度。 自然语言处理（NPL）和对话式AI已经变得足够复杂，可以在前线利用，作为患者接触的第一个点。语音和聊天机器人正在患者电话线、诊所应用程序和网站上推出，帮助减轻员工的一些负担。Roy说，实施该技术的医疗保健组织的平均处理时间减少了21%。罗伊说，遏制率，即机器人是否能够处理呼叫或是否需要将其传递给人类，已经高达60%。
提高计费和编码效率。无论是创建代码、预测索赔还是加快拒绝处理，人工智能和机器人流程自动化 （RPA） 都带来了巨大的收益。供应商报告说，高达10%的索赔在首次提交时被拒绝，其中65%从未被返工 - 可能是因为更正和重新提交索赔的成本为31.50美元。人工智能模型可以在提交索赔之前预测拒绝的可能性，罗伊说，组织在提交索赔之前将索赔中的错误减少了多达50%，从而提高了上诉的机会。
减轻个案经理的负担。管理员是医疗保健组织幕后工作的重要组成部分。自动化和人工智能旨在处理那些需要准确性和速度的重复性工作。Roy说，他们已经看到组织在部署AI解决方案时，意识到病例经理的医疗必要性审查减少了75%。
将 AI 集成到工作流程中：从哪里开始
许多医疗保健组织，无论其规模如何，都已经在他们的流程中实施人工智能解决方案，特别是在管理负担方面。但扩大投资规模具有挑战性。那些尚未开始人工智能之旅的组织开始认识到其好处，并明白是时候加入战斗了。最好的开始方法是与供应商和系统集成商合作，Roy说。
“这不仅仅是拥有一个模型并使用数据训练模型，”他解释道。“人工智能需要一个集成的端到端解决方案，以及持续学习。供应商拥有经验和专业知识，特别是小型诊所可以从中受益。
他还建议组织从小处着手——首先，确保你拥有所需的数据。其次，寻找唾手可得的果实以获得运营收益。首先针对最容易处理的运营用例，并围绕这些用例建立一些能力，无论是临床内容提取还是工作优先级 - 增强日常功能的领域。一旦你建立了这种能力，就在此基础上再接再厉。
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