人工智能在收入周期管理中的应用

人工智能是指比人类更聪明的人类进行的，因为它能够独立思考、从错误或知识不足中学习，并且能够完成一些以前需要人类思维才能完成的任务。这些学习任务包括解决问题、决策、语言理解、语音识别、视觉解释和模式识别。

人工智能根据其能力分为几种类型

1. 狭义人工智能：人工智能（AI）是指为特定目的而创建和使用的程序，范围从虚拟语音助手到推荐系统以及您看到的面部识别软件。
2. 通用人工智能：具有包括完成人类能够完成的任何认知活动、灵活思考等特征的幻想人工智能。
3. 超人工智能：一种人工智能在创造力、解决问题和情感等人类努力的各个方面都超越认知能力的设想。

革新医疗保健运营

医疗保健行业已经进入数字时代，大多数部门都在实施人工智能（AI）。其中，收入周期管理（RCM）经历了演进式变革，因为人工智能以较低的运营成本提高了生产力、可靠性和患者满意度。

人工智能在RCM中的作用

在全球范围内，收入周期管理包括所有影响从患者及其保险公司那里获得已提供服务收入的组织和临床活动。过去，这项工作非常繁琐，劳动量大，错误频出，并且非常耗时。现在有了人工智能——这项可以被利用来执行规则驱动流程、适度输入和预测结果的创新。

以下是人工智能正在改变RCM的一些关键领域

1. 自动化索赔处理
   通过实施人工智能，可以核查保险信息，评估患者资格，并在无需深入人工干预的情况下识别和纠正索赔错误。通过最大限度地减少人工干预，可以肯定地预防或至少最大限度地减少索赔被拒和报销问题。
2. 改善患者账单和收款
   事实上，通过人工智能数据分析，医疗服务提供者可以设计合适的付款计划，以有效适应每个患者。预测性分析使提供者能够了解付款延迟的可能性，从而进行干预并找到加强收款的方法。
3. 欺诈检测和预防
   这源于其名称中关于集中识别和预防欺诈的关注点。
4. 财务预测的预测分析
   一个事实是，人工智能算法被用来检测可能显示欺诈的特定计费模式。这些工具提高了遵守既定法律要求的能力，同时保护组织免受财务损失。
   通过应用人工智能，医疗保健组织能够检查过去的数据并预测其未来的收入模式。它有助于管理人员就适当分配资源做出正确决策，并进行业务规划。
5. 精简预授权
   保险预授权是可能导致收入周期重大瓶颈的途径之一。在这种情况下使用人工智能意味着可以根据支付方的要求关联患者的数据，并避免在批准护理时出现延误。

RCM中AI的缺点

1. 实施成本高：人工智能系统的初始设置成本可能很高，这给小型组织带来了财务挑战。持续的维护和更新也需要投资。
2. 数据隐私和安全风险：处理敏感的患者信息需要强大的数据保护措施。人工智能系统的泄露或滥用可能导致法律和声誉风险。
3. 集成复杂性：人工智能工具必须与现有的系统（如电子健康记录（EHR）、计费软件和支付方网络）集成。遗留系统可能存在兼容性挑战。
4. 依赖数据质量：人工智能的有效运行依赖于准确完整的数据。不完整或错误的输入数据可能导致不良结果和错误的预测。
5. 潜在的失业：行政岗位的自动化可能会减少对人工劳动的需求，导致劳动力失业。需要对员工进行再培训以管理和操作人工智能系统。
6. AI的范围有限：目前的人工智能系统通常专注于特定任务，缺乏人类解决问题的灵活性。意外情况仍可能需要人工干预。
7. 道德担忧：自动化决策可能缺乏透明度，引发道德问题。过度依赖人工智能可能会在某些情况下使患者互动非人性化。

挑战与注意事项

尽管有这些好处，但在RCM中使用AI也存在以下问题。高固定成本，即获得技术方面的初始投资；员工培训的担忧，组织需要培训员工以使其接受技术；以及数据安全的担忧，组织在大多数情况下不确定谁将保护它。这些挑战无法限制使用AI的可能性，医疗服务提供者需要考虑以下几点以确保AI的成功实施。

人工智能在RCM中的未来

分析人工智能的发展趋势，可以得出结论，随着人工智能的进一步改进，其在RCM中的重要性和影响力也将随之提高。例如，从使用自然语言处理（NLP）引擎进行编码到在动态定价模型中使用机器学习。今天已将人工智能应用于其医疗保健系统的组织，不仅将增强其收入周期，而且将在日益激烈的竞争中脱颖而出。

结论

收入周期管理并非遥不可及，它现在因塑造未来的创新性人工智能而变得复杂。因此，对于医疗服务提供者来说，使用和采用基于AI的工具非常重要，以使其在财务上稳健，在运营上高效，特别是能够为患者提供高质量的服务。