Le cycle des revenus des soins de santé dépend des équipes qui enquêtent sur les demandes refusées, vérifient les règles du payeur et décident quels problèmes nécessitent une attention humaine. Les agents de l’IA pourraient se charger d’une partie de ce travail, mais la question la plus difficile est de savoir comment les intégrer au fonctionnement des systèmes de santé.
Pour Mount Sinai Health System Inc., cela commence par des flux de travail et une responsabilité clairs lorsque l'automatisation rencontre une exception, selon Salonia Brown, vice-présidente du système du cycle de revenus à Mount Sinai. Sans ces fondations, l’ajout de l’IA pourrait rendre les problèmes existants plus difficiles à gérer.
« Si vous ne maîtrisez pas vos flux de travail, si vous n'avez pas de propriétaires opérationnels, quand quelque chose se déclenche, lorsque vous utilisez l'IA, s'il n'y a aucune propriété ni responsabilité, alors ce que vous faites essentiellement est une sorte de dysfonctionnement de la numérisation », a déclaré Brown dans une interview avec theCUBE. « Il est très simple et facile d'injecter de l'IA, mais le faire de la bonne manière, en s'assurant qu'il y a une gouvernance (et) que les aspects économiques ont du sens ? Cela prend un peu de temps. »
Brown et Akash Magoon, co-fondateur et PDG d'Adonis Technology Inc., ainsi que d'autres experts du secteur, se sont entretenus avec l'animatrice de theCUBE, Gemma Allen, pour la série d'interviews Adonis Reimagining Claim to Cash sur theCUBE, le studio de diffusion en direct de SiliconANGLE Media. Ils ont discuté de la manière dont les agents d’IA peuvent gérer le travail des réclamations, de la manière dont les systèmes de santé régissent les exceptions et des domaines dans lesquels le jugement humain reste essentiel. (* Divulgation ci-dessous.)
Voici trois aperçus de cette série d’entretiens exclusifs :
1. Mount Sinai fait entrer les agents d’IA dans le cycle des revenus des soins de santé.
Adonis crée des agents pour enquêter sur les réclamations refusées et réduire le travail manuel nécessaire à la poursuite du paiement, selon Magoon. L'entreprise utilise l'IA vocale pour appeler les assureurs afin d'obtenir des informations sur les réclamations et effectue des dizaines de milliers d'appels chaque semaine au nom de ses partenaires.
À Mount Sinai, l'équipe de Brown aide à déterminer quelles tâches peuvent être automatisées et lesquelles nécessitent un jugement critique. Les employés doivent faire confiance à la technologie et savoir qui est responsable en cas d'exception, a-t-il souligné. L’objectif est de libérer le personnel des tâches administratives répétitives afin qu’il puisse se concentrer sur des cas plus complexes.
Regardez l’interview complète sur theCUBE.
2. Rush demande au personnel de première ligne ce que l'IA devrait faire.
Adonis fait la distinction entre les tâches fréquentes et répétitives adaptées à l'automatisation et le travail complexe qui nécessite de meilleures informations et décisions, selon David Unger, directeur général des ventes du système de santé chez Adonis. Pour un appel de grande valeur, cela peut signifier aider une équipe à décider si elle doit le poursuivre et quelles preuves peuvent améliorer ses chances.
Au Rush University System for Health, les employés de première ligne aident à identifier les étapes chronophages qui ajoutent peu de valeur, selon Blake Evans, vice-président du système du cycle de revenus chez Rush. Leurs connaissances directes aident l’entreprise à décider où automatiser et ont incité le personnel à préconiser de nouveaux changements.
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3. Panoramic Health met en balance les promesses de l’IA et les règles des soins de santé.
Adonis vise à identifier les problèmes du cycle de revenus à mesure qu'ils émergent et à recommander une réponse, selon Doug Pickett, directeur des revenus d'Adonis. Un problème peut nécessiter une automatisation ou révéler un problème de codage ou d’accréditation des prestataires en amont qu’un système de santé doit résoudre avant de se développer.
Les cliniciens et les équipes opérationnelles demandent de plus en plus d'outils d'IA qui pourraient réduire les charges administratives, selon Sap Sinha, directeur général de Panoramic Health. Pourtant, les règles régissant la facturation, la documentation et les interactions avec les assureurs n’ont pas suivi le rythme de la technologie. L’évolution de ces règles pourrait déterminer si et comment les prestataires et les assureurs peuvent utiliser des agents d’IA pour interagir sur les réclamations.
Découvrez la discussion complète sur theCUBE.
Voici la playlist vidéo complète de la couverture par SiliconANGLE et theCUBE de la série d'interviews Adonis Reimagining Claim to Cash :
https://www.youtube.com/watch?v=videoseries
(* Divulgation : TheCUBE est un partenaire média payant pour la série d'interviews Adonis Reimagining Claim to Cash. Ni Adonis, le sponsor de la couverture de l'événement theCUBE, ni les autres sponsors n'ont de contrôle éditorial sur le contenu de theCUBE ou SiliconANGLE.)
