التاليالدليل التالي
الذكاء الاصطناعي في ترميز تعديل مخاطر سرطان الكبد
الصناعات
دليل الصناعات
الترميز بمساعدة الكمبيوتر (CAC) هو برنامج يقرأ الوثائق السريرية باستخدام معالجة اللغة الطبيعية ويقترح رموز التشخيص والإجراءات.
يقوم المبرمج البشري بعد ذلك بقبول كل اقتراح أو رفضه أو تعديله قبل الانتهاء من المطالبة. إنه مهم لأنه يغير وظيفة المبرمج من البحث في المخططات إلى التحقق من صحة الأدلة، وتعتمد قيمته على الدقة وملاءمة سير العمل وكيفية قياس المنظمة للإنتاجية.
نما اعتماد CAC في الولايات المتحدة حول التحول في أكتوبر 2015 من ICD-9 إلى ICD-10. كانت مجموعات الأكواد الجديدة أكثر تفصيلاً بكثير، وكانت المنظمات تخشى أن يفقد المبرمجون إنتاجيتهم. تأتي المنتجات القائمة من شركات مثل 3M، التي أصبحت أعمالها المتعلقة بالمعلومات الصحية جزءًا من سولفينتوم في عام 2024، وأوبتوم، من بين شركات أخرى. يتكون سير العمل من أربع خطوات: تدفق التوثيق من السجل الصحي الإلكتروني إلى نظام CAC، بما في ذلك الملاحظات المرحلية والتقارير التشغيلية وملخصات التفريغ والنتائج؛ يقوم محرك معالجة اللغة الطبيعية بقراءة النص وتحديد الشروط والإجراءات ويقترح رموزًا، يرتبط كل منها بالعبارات الداعمة؛ يقوم المبرمج بمراجعة كل اقتراح. فهم يقبلونها أو يرفضونها أو يعدلونها إلى رمز أكثر تحديدًا أو صحة، ويضيفون أي رموز فاتها النظام؛ ويطبق المبرمج المبادئ التوجيهية الرسمية، مثل قواعد التسلسل والقواعد المختلفة للمرضى الداخليين والخارجيين للتشخيصات غير المؤكدة، ويكتب استفسارات للأطباء عندما تكون الوثائق غير واضحة. CAC يختلف عن الترميز المستقل. في CAC، يقوم الإنسان بالتحقق من صحة كل مخطط. ترسل الأنظمة الذاتية بعض اللقاءات إلى الفواتير دون أي مراجعة بشرية. عادة ما تحكم المنظمات على CAC من خلال عدة مقاييس: الإنتاجية، والتي يتم قياسها بالرسوم البيانية أو اللقاءات في الساعة؛ دقة الترميز، والتي يتم قياسها من خلال عمليات التدقيق؛ دقة الاقتراح والتذكير؛ أيام تفريغ الفواتير غير النهائية (DNFB)، مما يعني المدة التي تنتظرها الحسابات الصادرة للتشفير النهائي؛ ومعدلات رفض المصب. هناك ثلاثة مفاهيم خاطئة شائعة. الأول هو أن CAC تلغي الحاجة إلى الخبرة التوجيهية. في الواقع، يجب على المبرمجين التقاط اقتراحات معقولة ولكنها خاطئة. والثاني هو أن مكاسب الإنتاجية تأتي تلقائيا. يمكن أن يؤدي تصميم الشاشة السيئ أو الاقتراحات المزعجة أو التدريب الضعيف إلى إبطاء عمل المبرمجين. والثالث هو أن معدلات القبول المرتفعة تثبت الدقة. يمكن أن تعني أيضًا أن المبرمجين توقفوا عن التحقق.
يحدد سياق الصناعة ما إذا كانت أفكار الذكاء الاصطناعي ستظل على اتصال بالواقع.
تؤثر قيود المجال على معدلات الخطأ المقبولة ونماذج المراقبة.
تعمل عمليات النشر الناجحة على مواءمة القدرة التقنية مع سير العمل في الخطوط الأمامية.
يتم دمج CAC بشكل متزايد مع ميزات نموذج اللغة الكبيرة، مثل تلخيص الإقامات الطويلة، وصياغة استفسارات الطبيب وشرح سبب اقتراح الكود. يقوم بعض البائعين بتوسيع CAC نحو الاستقلالية الجزئية لأنواع المواجهة الأبسط. من المرجح أن يظل سير عمل التحقق الأساسي مخصصًا للترميز المعقد للمرضى الداخليين، حيث تتطلب الإرشادات وفجوات التوثيق الحكم البشري. يجب على المؤسسات التي تتبنى أدوات أحدث أن تستمر في قياس الدقة والاستدعاء ودقة التدقيق والرفض بدلاً من الاعتماد على مطالبات إنتاجية البائع، ويجب أن تراقب المبرمجين الذين ينجرفون إلى التصديق المطاطي.
يفتح المبرمج مخططًا للمرضى الداخليين ويرى أن CAC يقترح رموز ICD-10-CM لإصابة الكلى الحادة ومرض السكري من النوع 2 مع ارتفاع السكر في الدم. يرتبط كل اقتراح بالعبارات المميزة في ملاحظات التقدم، والتي تنقر عليها للتحقق منها.
في مخطط العيادات الخارجية، تقترح CAC رمزًا للالتهاب الرئوي بناءً على ملاحظة تقول "استبعد الالتهاب الرئوي". يرفض المبرمج ذلك، لأن إرشادات العيادات الخارجية لا تسمح بترميز التشخيصات غير المؤكدة على أنها مؤكدة.
يقوم مدير إدارة المعلومات الصحية بمقارنة الرسوم البيانية لكل ساعة ودقة الترميز وأيام التفريغ غير النهائية قبل وبعد بدء تشغيل CAC. لا تتحسن الإنتاجية إلا بعد تدريب المبرمجين على شاشات المراجعة الجديدة.
يلاحظ أحد المراجعين الذين يراجعون سجل قبول CAC أن المبرمجين يقبلون تقريبًا كل اقتراح لمرضى طبيب واحد. يطالب هذا النمط بمراجعة الدقة المستهدفة.
يمكن أن تؤدي المتطلبات التنظيمية إلى إبطال النماذج الأولية القوية.
قد ترمز البيانات التاريخية إلى التحيز الذي يضر بمجتمعات معينة.
يمكن للأنظمة القديمة أن تخلق اختناقات في التكامل وتكاليف مخفية.
إشراك خبراء المجال بدءًا من صياغة المشكلات وحتى التقييم.
تصميم مسارات التدقيق والوثائق قبل الإطلاق.
التحقق من صحة التزامات الامتثال والسلامة في وقت مبكر.
يتم طرحها على مراحل مع معايير واضحة للتوقف والتراجع.
Free newsletter
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
الترميز بمساعدة الكمبيوتر (CAC) هو برنامج يقرأ الوثائق السريرية باستخدام معالجة اللغة الطبيعية ويقترح رموز التشخيص والإجراءات. يقوم المبرمج البشري بعد ذلك بقبول كل اقتراح أو رفضه أو تعديله قبل الانتهاء من المطالبة. إنه مهم لأنه يغير وظيفة المبرمج من البحث في المخططات إلى التحقق من صحة الأدلة، وتعتمد قيمته على الدقة وملاءمة سير العمل وكيفية قياس المنظمة للإنتاجية.
تقترح CAC رموزًا للتحقق البشري على كل مخطط. يتيح التشفير الذاتي لبعض اللقاءات تجاوز البشر تمامًا.
يشير "الاستبعاد" إلى عدم اليقين. لا تسمح قواعد ترميز المرضى الخارجيين بترميز التشخيصات غير المؤكدة كما لو كانت مؤكدة.
يحدد اكتشاف الخبرة الحالات التي تخص شخصًا آخر غير المريض، مثل أحد أفراد الأسرة.
الاستدعاء هو حصة الرموز الصحيحة التي يقترحها النظام. يؤدي الاستدعاء المنخفض إلى ترك المبرمجين يبحثون في الرسوم البيانية عما فاتهم.
يقوم DNFB بتتبع التأخير بين التفريغ والفوترة النهائية، مما يؤثر بشكل مباشر على سرعة التشفير ودقته.
استمر في التعلم
تم اختيار المزيد من الأدلة لهذا الموضوع
التاليالدليل التالي
الذكاء الاصطناعي في ترميز تعديل مخاطر سرطان الكبد
الصناعات