Korvaako tekoäly lääketieteelliset koodaajat?

Korvaako tekoäly lääketieteelliset koodaajat?

Lyhyt vastaus:
Tekoäly ei korvaa lääketieteellisiä koodaajia kokonaan, mutta se muuttaa työntekotapoja. Kun dokumentointi on rutiininomaista ja jäsenneltyä, tekoäly voi ottaa hoitaakseen toistuvat vaiheet; kun tapaukset ovat monimutkaisia, kiistanalaisia ​​tai auditoituja, ihmisen harkintakyky pysyy keskeisessä asemassa. Rooli muuttuu ennen kuin henkilöstömäärä katoaa.

Keskeiset tiedot:

Tehtävien automatisointi : Tekoäly ottaa hoitaakseen toistuvan koodaustyön, mikä luo tilaa harkintaa vaativalle tarkastelulle ja poikkeusten käsittelylle.

Ihmisen vastuu : Koodarit ovat edelleen vastuullisia osapuolia, kun esiin nousee tarkastuksia, valituksia, hylkäämisiä tai vaatimustenmukaisuuteen liittyviä kysymyksiä.

Roolien kehitys : Koodausroolit kehittyvät kohti tarkastusta, CDI:tä, kieltojen hallintaa, käytäntöjen tulkintaa ja hallintoa.

Riskienhallinta : Nopeampi koodaus voi lisätä vaatimustenmukaisuusriskiä, ​​jos nopeus on nopeampaa kuin valvonta ja ihmisen tekemä tarkistus vähenee.

Uran sietokyky : Ohjeasiantuntemus, maksajakäytäntöjen sujuvuus ja tilintarkastuksen vahvuus ovat edelleen kestäviä ja kysyttyjä taitoja.

Korvaako tekoäly lääketieteelliset koodarit? Infografiikka.
Artikkelit, joita saatat haluta lukea tämän jälkeen:

🔗 Miltä tekoälykoodi näyttää käytännössä
Katso esimerkkejä tekoälyn luomasta koodista ja mitä odottaa.

🔗 Parhaat tekoälykoodin tarkistustyökalut parempaa laatua varten
Vertaile parhaita työkaluja, jotka havaitsevat virheitä ja parantavat arvosteluja.

🔗 Parhaat koodaamattomat tekoälytyökalut käytettäväksi ilman koodausta
Suorita älykkäitä työnkulkuja tekoälytyökaluilla – ohjelmointia ei tarvita.

🔗 Mikä on kvanttitekoäly ja miksi se on tärkeä
Ymmärrä kvanttitekoälyn perusteet, käyttötapaukset ja keskeiset riskit.

Korvaako tekoäly lääketieteelliset koodarit? Mitä "korvaa" tarkoittaa käytännössä 🤔

Kun ihmiset kysyvät "Korvaako tekoäly lääketieteelliset koodaajat?", he yleensä tarkoittavat jotakin näistä:

  • Korvaa henkilöstömäärä - vähemmän koodareita tarvitaan kaiken kaikkiaan

  • Korvaa tehtäviä - työ muuttuu, mutta koodarit pysyvät

  • Korvaa vastuu - tekoäly tekee lopulliset päätökset ja ihmiset vain katsovat

  • Korvaa aloitustason roolit - prosessi muuttuu ensin 😬

Kokemukseni mukaan, kun seuraan tiimejä automaation käyttöönotossa, suurin muutos on harvoin "koodaajien katoaminen". Kyse on pikemminkin siitä, että
rutiinikoodaus nopeutuu , reunatapaukset muuttuvat äänekkäämmiksi ja auditoinnista tulee kaikkien kokopäiväinen varjo . ( OIG – Yleinen vaatimustenmukaisuusohjelman ohjeistus )

Tekoäly on erinomainen toistossa. Koodaus ei ole pelkkää toistoa. Koodaus on toistoa plus harkintaa plus noudattamista plus maksajan outoutta plus "miksi tämä on setelissä" -mysteerin ratkaisemista. 🕵️♀️

Joten kyllä, tekoäly voi korvata osia työstä. Koko ammatin korvaaminen on eri asia.

Mikä tekee tekoälypohjaisesta lääketieteellisestä koodauksesta hyvän version? ✅

Jos puhumme lääketieteellisen koodauksen tekoälyn "hyvästä versiosta", se ei ole se, jolla on näyttävin markkinointi. Se on se, joka käyttäytyy kuin luotettava työtoveri, joka ei panikoi, ei hallusinoi ja esittelee työtään. ( NIST AI RMF 1.0 , NIST Generative AI Profile (AI 600-1) )

Hyvässä tekoälykoodausjärjestelmässä (tai työnkulussa) on yleensä:

  • Vahva kliininen NLP, joka käsittelee kurittomat muistiinpanot (sanelu, mallit, kopioi-liitä-spagetti 🍝)

  • Koodiehdotuksia perusteluineen (ei pelkkä koodi, vaan miksi)

  • Luottamuspisteytys ja säädettävät kynnysarvot

  • Vaatimustenmukaisuuden ja maksajan vastausten tarkastuslokit CMS MLN909160 – Lääketieteellisten tietojen dokumentointivaatimukset )

  • Sääntöjen ja ohjeiden yhdenmukaistaminen (ICD-10-CM, CPT, HCPCS, NCCI-muokkaukset, maksajan käytännöt… koko sirkus 🎪) ( CMS FY 2026 ICD-10-CM -koodausohjeet , CMS NCCI -muokkaukset )

  • Ihmisen ohjaamat ohjaukset , joiden avulla koodarit voivat hyväksyä, muokata tai hylätä ( NIST AI RMF 1.0 )

  • Integraatio, joka ei pilaa kaikkien päivää (sähköinen potilastietojärjestelmä, kooderi, CAC, laskutusjärjestelmä)

Jos työkalu ei pysty selittämään itseään, se ei korvaa mitään turvallisesti. Se vain lisää ahdistusta nopeammin. ( NIST:n generatiivisen tekoälyn profiili (AI 600-1) )

Vertailutaulukko: parhaat tekoälyllä avustetut koodausvaihtoehdot (ja mihin ne sopivat) 📊

Alla on käytännöllinen vertailutaulukko yleisistä tekoälyavusteisista koodausmenetelmistä. Se ei ole täysin siisti… koska ei myöskään toteutus.

Työkalu / Lähestymistapa Paras yleisölle Hinta Miksi se toimii (ja mikä ärsyttää)
CAC ja NLP (tietokoneavusteinen koodaus) Sairaalan HIM + osastohoitotiimit $$$$ Erinomainen todennäköisten ICD-10-CM-koodien löytämiseen; voi olla luotettavasti väärä tietyissä tapauksissa ( AHIMA – Tietokoneavusteisen koodauksen työkalupakki )
Enkooderi tekoälyehdotuksilla Ammattilaiskoodarit, jotka jo tuntevat säännöt $$-$$$ Nopeuttaa hakuja ja tekee muokkauksia; vaatii silti aivoja, anteeksi 😅
Säännöt + automaatio (muokkaukset, niputtamiset, tarkistukset) Tuottokierto + vaatimustenmukaisuus $$ Havaitsee ilmeisiä virheitä; ei "ymmärrä" kliinisiä vivahteita ( CMS NCCI -muokkaukset )
LLM-tyyliset dokumentaation yhteenvedot CDI + koodausyhteistyö $$ Auttaa tiivistämään ja korostamaan diagnooseja; voi ohittaa tärkeän yksityiskohdan… kuten kissan, joka jättää nimensä huomiotta ( NIST Generative AI Profile (AI 600-1) )
Automaattinen veloitus + vaatimusten poistot Avohoidon/ammattilaisten työnkulut $$-$$$$ Auttaa vähentämään hylkäyksiä; joskus ylianalysoi ja hidastaa tiedonsiirtoa ( CMS CERT -ohjelma )
Erikoiskohtaisia ​​malleja (radiologia, polku, päivystys) Suuren volyymin markkinaraot $$$$ Parempi tarkkuus kapeilla kaistoilla; kaistan ulkopuolella väistyy hieman
Ihmisen ja tekoälyn ”parikoodauksen” työnkulku Tiimit modernisoituvat ilman kaaosta $-$$$ Optimaalinen piste; vaatii koulutusta + hallintaa tai se ajautuu pois ( NIST AI RMF 1.0 )
Täysin "kosketuksettomat" koodausyritykset Johtajat, jotka rakastavat dashboardeja $$$$$ Voi toimia yksinkertaisissa tapauksissa; monimutkaiset tapaukset palautuvat silti ihmisille (yllätys!) ( AHIMA – Tietokoneavusteisen koodauksen työkalupakki )

Huomaatko kaavan? Mitä "kosketuksettomampi" se yrittää olla, sitä enemmän hallintaa tarvitset välttääksesi hidastetun vaatimustenmukaisuusongelman. Hauskaa. ( OIG – Yleinen vaatimustenmukaisuusohjelman ohjeistus )

Miksi tekoäly on aidosti hyvä joissakin koodauksen osa-alueissa 😎

Annetaan tekoälylle tunnustusta siellä, missä se on ansaittu. On alueita, joilla se on todella vahva:

1) Kuvioiden tunnistus skaalautuvasti

Suuret volyymit, toistettavat kohtaamiset ja johdonmukainen dokumentaatio? Tekoäly voi usein onnistua seuraavissa asioissa:

  • yleisten sairauksien rutiinidiagnoosikoodaus

  • suoraviivainen proseduurikoodaus, kun dokumentaatio on puhdasta

  • tukevan näytön nopea löytäminen (laboratoriokokeet, kuvantaminen, ongelmaluettelot)

2) "Metsästyksen" nopeuttaminen

Jopa asiantuntevat koodarit käyttävät aikaa metsästykseen:

  • missä on palveluntarjoajan lausunto

  • missä on spesifisyys

  • mikä tukee lääketieteellistä välttämättömyyttä

  • Missä hiton lateraalisuus on 😩

Tekoäly voi nostaa esiin olennaisia ​​viivoja, havainnoida puuttuvia yksityiskohtia ja vähentää vieritysväsymystä. Se ei ole hohdokasta, mutta todellista tuottavuutta.

3) Kieltäytymisen ehkäisymallit

Tekoäly voi oppia kaavoja, kuten:

Koodarit tekevät tämän jo henkisesti. Tekoäly vain tekee sen äänekkäämmin ja nopeammin.

Miksi tekoälyllä on vaikeuksia osien kanssa, joista koodaajille maksetaan 😬

Nyt kääntöpuoli. Automaatiota rikkovat osat ovat yleensä samoja osia, jotka erottavat "koodin syöttämisen" "koodaamisesta"

Kliininen epäselvyys ja lääkärin fiilikset

Palveluntarjoajat kirjoittavat esimerkiksi:

  • ”todennäköinen”, ”sulkea pois”, ”epäilyttävä”, ”ei voida sulkea pois”

  • ”historia”, ”statusviesti”, ”ratkaistu”, ”krooninen mutta vakaa”

  • "todennäköinen keuhkokuume, mutta voi olla myös sydämen vajaatoiminta"

Tekoäly voi tulkita epävarmuuden väärin ja muuttaa sen varmuudeksi. Se ei ole… söpö virhe.

Ohjeiden vivahteet (ja maksajapolitiikan kaaos)

Koodaus ei ole vain "kliinisesti tapahtunutta". Se on:

Tekoäly voi toki oppia kaavoja. Mutta kun maksaja muuttaa sääntöä, ihmiset sopeutuvat tarkoituksella. Tekoäly sopeutuu hämmentyneenä ja itsevarmana. Se on huono yhdistelmä.

"Yhden puuttuvan lauseen" ongelma

Yksi rivi voi vaikuttaa koodin valintaan, DRG:hen, HCC-riskinlaskentaan tai E/M-tasoon. Tekoäly saattaa olla huomaamatta sitä tai, mikä pahempaa, päätellä sen. Ja päättely koodauksessa on kuin sillan rakentamista hyytelöstä. Näyttää hyvältä, kunnes astut sen päälle.

Joten… Korvaako tekoäly lääketieteelliset koodarit? Realistisin lopputulos 🧩

Takaisin ydinsanoihin: Korvaako tekoäly lääketieteelliset koodaajat?
Paras perusteltu vastaukseni on: tekoäly korvaa ensin osia työstä, sitten uudelleenjärjestelee rooleja ja vähentää henkilöstömäärää vain silloin, kun organisaatiot päättävät olla investoimatta säästettyä aikaa uudelleen.

Käännös:

  • Jotkut organisaatiot käyttävät tekoälyä tehostaakseen läpimenoaikaa ilman irtisanomisia

  • Jotkut käyttävät sitä kustannusten leikkaamiseen (ja käsittelevät jälkivaikutuksia myöhemmin)

  • Jotkut tekevät sekoituksen palvelulinjoista riippuen

Mutta tässä on se juju, jonka ihmiset eivät huomaa: jos tekoäly lisää nopeutta, se voi myös lisätä riskiä. Tämä riski lisää kysyntää seuraaville:

Joten vaihto ei ole suoraviivaista. Se on enemmänkin kuin juoksumatto sandaaleissa. Edistystä... mutta vähän huteraa. 😅

Mikä muuttuu ensin: laitoshoito vs. avohoito vs. ammattilainen 🏥

Kaikki koodaustyö ei kärsi samalla tavalla. Jotkin alueet on helpompi automatisoida, koska dokumentaatio ja säännöt ovat jäsennellympiä.

Avohoito ja ammattilainen

Usein automatisointi on nopeampaa, koska:

  • suuri määrä

  • toistettavat mallit

  • strukturoidumpia datasyötteitä

  • sääntöpohjaisten muokkausten + tekoälykehotteiden ( CMS NCCI -muokkaukset )

Mutta E/M-tasauksen, lääketieteellisen päätöksenteon ja maksajien valvonnan monimutkaisuus pitää ihmiset silti erittäin merkityksellisinä. ( CMS MLN006764 – Arviointi- ja hallintapalvelut )

Sairaalahoito

Sairaalahoidon koodauksessa on valtava vaihtelu:

  • pitkäaikainen oleskelu useiden diagnoosien kanssa

  • komplikaatiot, liitännäissairaudet, toimenpiteet

  • DRG-vaikutukset ja sekvensoinnin vivahteet

  • jatkuva dokumentointihäiriö ( CMS FY 2026 ICD-10-CM-koodausohjeet )

Tekoäly voi auttaa, mutta "kosketusvapaa sairaalahoito" on monille sairaaloille enemmän unelmaa kuin todellisuutta.

Erikoiskaistat

Radiologia ja patologia voivat hyötyä merkittävästi strukturoidusta raportoinnista. Päivystys voi olla sekavaa – nopeita, mallipohjaisia ​​muistiinpanoja, mutta epäselvää todellisuutta.

Piilotettu taistelukenttä: vaatimustenmukaisuus, auditoinnit ja vastuuvelvollisuus 🧾

Tässä kohtaa "korvaa" muuttuu epävarmaksi.

Vaikka tekoäly ehdottaisikin koodeja, vastuu lankeaa silti tiettyyn paikkaan:

Vaatimustenmukaisuustiimit haluavat yleensä:

Tekoäly voi tukea sitä – mutta vain jos työnkulku on rakennettu säilyttämään todisteet ja vähentämään sokeaa hyväksyntää. ( NIST AI RMF 1.0 )

Hieman suorasukaisesti sanottuna: jos tekoälytyönkulkusi kannustaa kumileimasimiin, et säästä rahaa. Lainaat ongelmia. Korkoineen. 😬 ( GAO-19-277 , CMS CERT -ohjelma )

Kuinka pysyä arvokkaana: tekoälynkestävä koodarin taitopino 💪🧠

Jos olet lääketieteellinen koodaaja ja luet tätä puristava tunne rinnassasi, tässä on hyviä uutisia: voit asemoittua itsellesi siihen osaan työtä, jota tekoäly ei voi turvallisesti omistaa.

Taidot, jotka kestävät ikääntymisen merkkejä (myös tekoälypainotteisessa ympäristössä):

Jos tekoäly on laskin, et vanhene tekemällä matematiikkaa paremmaksi. Sinusta tulee arvokkaampi tietämällä, milloin laskin on väärässä ja miksi.

Kuinka organisaatioiden tulisi ottaa tekoäly käyttöön tekemättä kaikista onnettomia 😵💫

Jos olet johtotehtävissä, tässä ovat toteutusmallit, jotka olen nähnyt toimivan parhaiten:

1) Aloita sanalla ”avusta” äläkä ”korvaa”

Käytä tekoälyä seuraaviin tarkoituksiin:

  • kaavioiden priorisointi

  • todisteita nousee pintaan

  • koodiehdotuksia luotettavuuspisteillä

  • työnkulun reititys monimutkaisuuden perusteella

2) Rakenna palautesilmukoita suoraan

Jos koodarit korjaavat tekoälyn tuottamaa tietoa, kirjaa se muistiin:

  • minkä tyyppinen virhe

  • miksi se tapahtui

  • mikä dokumentaatio sen laukaisi

  • kuinka usein se toistuu

Muuten työkalu ei koskaan parane ja kaikki vain oppivat jättämään sen huomiotta.

3) Jaa työ monimutkaisuuden mukaan

Käytännön työnkulku:

  • vähäinen monimutkaisuus - enemmän automaatiota

  • keskitason monimutkaisuus - koodarin ja tekoälyn parityönkulku

  • korkea monimutkaisuus - ensin asiantunteva koodari, sitten tekoäly (kyllä, vasta sitten)

4) Mittaa oikeita tuloksia

Ei vain tuottavuutta. Myös:

  • hylkäysprosentit

  • tarkastushavainnot

  • kaatumisasteet

  • kyselyiden määrä ja vastausten laatu

  • koodarin tyytyväisyys (todellakin) ( CMS CERT -ohjelma )

Jos tuottavuus nousee ja kieltojen määrä kasvaa myös... se ei ole voitto. Se on kiiltävä ongelma.

Miltä tulevaisuus näyttää (ilman scifi-draamaa) 🔮

Älkäämme teeskennelkö, ettei mikään muutu. Kyllä se muuttuu. Mutta "koodaajien lopun" narratiivi on liian yksinkertainen.

Todennäköisemmin:

  • vähemmän pelkkiä koodinsyöttörooleja

  • enemmän hybridiroolia (koodaus + auditointi + analytiikka + vaatimustenmukaisuus)

  • koodaustiimeistä tulee datan laatutiimejä

  • dokumentaation eheydestä tulee isompi juttu

  • Tekoälystä tulee vakiotyötoveri , jota valvot, halusitpa sitä tai et ( NIST AI RMF 1.0 , OIG – Yleinen vaatimustenmukaisuusohjelman ohjeistus )

Ja kyllä, jotkut työpaikat vähenevät joissakin ympäristöissä. Se on totta. Mutta terveydenhuolto rakastaa sääntelyä, vaihtelua, poikkeuksia ja paperityötä. Tekoäly pystyy käsittelemään paljon... mutta terveydenhuollolla on kyky keksiä uutta monimutkaisuutta, aivan kuin se olisi harrastus.

Lentokoneen laskeutuminen: Korvaako tekoäly lääketieteelliset koodarit? 🧡

Lasketaan tämä kone.

Korvaako tekoäly lääketieteelliset koodaajat? Ei sillä puhtaalla, täydellisellä ja scifi-henkisellä tavalla, jolla ihmiset antavat ymmärtää. Tekoäly ehdottomasti vähentää toistuvia tehtäviä, nopeuttaa rutiinikoodausta ja painostaa organisaatioita järjestämään tiimejä uudelleen. Se luo myös lisää tarvetta valvonnalle, auditoinnille, vaatimustenmukaisuuden puolustamiselle, kieltostrategioille ja dokumentaation eheystyölle. ( AHIMA – Tietokoneavusteisen koodauksen työkalupakki , OIG – Yleiset vaatimustenmukaisuusohjelman ohjeet )

Lyhyt kertaus 🧾

Ja rehellisesti sanottuna… jos tekoäly koskaan todella "korvaa" koodauksen kokonaan, se johtuu siitä, että dokumentaatiosta tuli täydellistä. Ja se on epärealistisin asia, mitä olen sanonut koko päivänä 😂 ( CMS MLN909160 – Lääketieteellisten tietojen dokumentointivaatimukset )

Usein kysytyt kysymykset

Korvaako tekoäly lääketieteelliset koodarit kokonaan seuraavien vuosien aikana?

Tekoäly ei todennäköisesti tule korvaamaan lääketieteellisiä koodaajia kokonaan lähitulevaisuudessa. Useimmat käytännön toteutukset keskittyvät avustamaan rutiininomaisissa, suuren volyymin tehtävissä sen sijaan, että rooli poistettaisiin kokonaan. Koodaus vaatii edelleen harkintaa, ohjeiden tulkintaa ja vaatimustenmukaisuuden tuntemusta. Käytännössä tekoäly muuttaa enemmän koodaajien työskentelytapaa kuin sitä, tarvitaanko koodaajia.

Miten tekoälyä käytetään tällä hetkellä lääketieteellisen koodauksen työnkuluissa?

Tekoälyä käytetään yleisesti koodien ehdottamiseen, asiaankuuluvan dokumentaation esiin nostamiseen, puuttuvien yksityiskohtien merkitsemiseen ja monimutkaisuuden mukaisten triage-kaavioiden laatimiseen. Monet järjestelmät toimivat ihmisen ohjaamassa mallissa, jossa koodaajat tarkistavat, muokkaavat tai hylkäävät tekoälyn ehdotuksia. Tämä parantaa nopeutta siirtämättä vastuuta. Valvonta on edelleen olennaista vaatimustenmukaisuuden ja tarkkuuden kannalta.

Mitkä lääketieteellisen koodauksen osat on helpoin automatisoida tekoälyn avulla?

Tekoäly toimii parhaiten toistuvissa, hyvin dokumentoiduissa kohtaamisissa, kuten rutiininomaisissa poliklinikkakäynneissä tai strukturoiduissa erikoislääkäriraporteissa. Yhtenäisille malleille rakennetut suuren volyymin skenaariot on helpompi automatisoida. Koodin haku, todisteiden korostaminen ja perustason kieltomallien tunnistus ovat yleensä vahvoja käyttötapauksia. Monimutkainen kliininen arviointi on edelleen haastavaa.

Miksi tekoälyllä on vaikeuksia monimutkaisten tai epäselvien potilastietojen kanssa?

Kliininen dokumentaatio sisältää usein epävarmuutta, ristiriitaisia ​​diagnooseja ja epätarkkaa kieltä. Tekoäly voi tulkita virheellisesti määritteitä, kuten "mahdollinen" tai "suljettu pois", vahvistettuina tiloina. Se voi myös jättää huomiotta yhden kriittisen lauseen, joka muuttaa järjestystä tai vakavuutta. Nämä vivahteet ovat vaatimustenmukaisen koodauksen ytimessä, ja niitä on vaikea automatisoida turvallisesti.

Vähentääkö tekoäly lääketieteellisen koodauksen aloitustason työpaikkojen määrää?

Aloitustason roolit saattavat ensin kokea painetta rutiinityön automatisoituessa. Jotkut organisaatiot saattavat hidastaa rekrytointia, kun taas toiset siirtävät nuorempia koodareita auditointituki- tai laatutehtäviin. Vaikutus vaihtelee organisaatioittain ja palvelualueittain. Urapolut voivat taipua ja muotoutua uudelleen sen sijaan, että ne katoaisivat kokonaan.

Miten tekoäly vaikuttaa lääketieteellisen koodauksen vaatimustenmukaisuuteen ja auditointiriskeihin?

Tekoäly voi lisätä sekä nopeutta että riskiä, ​​kun hallinto on heikkoa. Nopeampi koodaus ilman kestäviä tarkastusprosesseja voi lisätä hylkäysastetta tai auditointialttiutta. Vaatimustenmukaisuustiimit tarvitsevat edelleen jäljitettäviä perusteluja ja puolustettavissa olevia päätöksiä. Ihmisen tekemä tarkastus, auditointiketjut ja selkeä vastuuvelvollisuus ovat edelleen kriittisiä suojatoimia.

Mitkä taidot auttavat lääketieteellisiä koodaajia pysymään arvokkaina tekoälyavusteisessa ympäristössä?

Auditointiin, ohjeiden tulkintaan, maksajakäytäntöjen analysointiin ja kieltojen hallintaan liittyvät taidot vanhenevat yleensä hyvin. Koodareita, jotka ymmärtävät, miksi koodi on oikea, eivätkä ainoastaan ​​sitä, mikä koodi valitaan, on vaikeampi korvata. Erikoisosaaminen ja CDI-yhteistyö lisäävät myös arvoa. Monet roolit pyrkivät laatuun ja hyvään hallintaan.

Onko "kontaktiton" lääketieteellinen koodaus realistista useimmille organisaatioille?

Kosketusvapaa koodaus voi toimia kapeissa ja yksinkertaisissa tapauksissa, joissa dokumentaatio on selkeä. Monimutkaisissa sairaalahoito- tai monisairaustapaamisissa se jää usein vajaaksi. Useimmat organisaatiot näkevät vahvempia tuloksia hybridi-työnkuluilla. Täysi automatisointi lisää yleensä jälkitarkastusten ja korjausten tarvetta työn poistamisen sijaan.

Viitteet

  1. Yhdysvaltain terveys- ja sosiaaliministeriön päätarkastajan toimisto (OIG) - Yleiset vaatimustenmukaisuusohjelman ohjeet - oig.hhs.gov

  2. Yhdysvaltain kansallinen standardi- ja teknologiainstituutti (NIST) - Tekoälyn riskienhallintakehys (AI RMF 1.0) - nist.gov

  3. Yhdysvaltain kansallinen standardi- ja teknologiainstituutti (NIST) - Generatiivisen tekoälyn profiili (NIST AI 600-1) - nist.gov

  4. Medicare- ja Medicaid-palvelukeskukset (CMS) - Lääketieteellisten tietojen dokumentointivaatimukset (MLN909160) - cms.gov

  5. Medicare- ja Medicaid-palvelukeskukset (CMS) - ICD-10-CM-koodausohjeet tilikaudelle 2026 - cms.gov

  6. Medicare- ja Medicaid-palvelukeskukset (CMS) - National Correct Coding Initiative (NCCI) -muokkaukset - cms.gov

  7. American Health Information Management Association (AHIMA) - Tietokoneavusteisen koodauksen työkalupakki - ahima.org

  8. Medicare- ja Medicaid-palvelukeskukset (CMS) - Kattava virheprosenttitestausohjelma (CERT) - cms.gov

  9. Medicare- ja Medicaid-palvelukeskukset (CMS) - Arviointi- ja hallintapalvelut (MLN006764) - cms.gov

  10. Yhdysvaltain hallituksen vastuuvirasto (GAO) - GAO-19-277 - gao.gov

  11. Medicare- ja Medicaid-palvelukeskukset (CMS) - Riskien oikaisu - cms.gov

Löydä uusimmat tekoälytuotteet virallisesta tekoälyavustajakaupasta

Tietoa meistä

Takaisin blogiin