समाज गाइड
एआई अपकोडिंग और कोडिंग अनुपालन जोखिम
एआई अपकोडिंग तब होती है जब कोडिंग सॉफ्टवेयर, कंप्यूटर-सहायता प्राप्त कोडिंग इंजन या एआई दस्तावेज़ीकरण उपकरण मेडिकल रिकॉर्ड समर्थन की तुलना में उच्च स्तर की सेवा या अधिक गंभीरता के लिए बिलिंग कोड सुझाते हैं या असाइन करते हैं।
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सिंहावलोकन
यह मायने रखता है क्योंकि प्रदाता दावा प्रस्तुत करता है, विक्रेता नहीं, इसलिए एआई टूल से स्वीकार किए गए असमर्थित कोड अधिक भुगतान बन सकते हैं और संघीय गलत दावा अधिनियम के तहत दायित्व बना सकते हैं।
गहरा गोता
अपकोडिंग कोई नई बात नहीं है, लेकिन एआई अपना पैमाना बदलता है और यह कैसे होता है। एक व्यक्ति जो अपकोड करता है वह उन दावों को प्रभावित करता है जिन्हें वह छूता है। एक कोडिंग मॉडल जो उच्च कोड की ओर झुकता है, उसके द्वारा संसाधित किए जाने वाले प्रत्येक दावे को प्रभावित करता है। यह झुकाव ऐतिहासिक बिलिंग डेटा पर प्रशिक्षण से आ सकता है जिसमें पहले से ही अपकोडिंग शामिल है, 'राजस्व कैप्चर' को अधिकतम करने के लिए बनाए गए उत्पाद से, या टूल द्वारा उठाए गए दस्तावेज़ीकरण आदतों से, जैसे क्लोन किए गए नोट्स और आगे कॉपी की गई लंबी समस्या सूचियां। जनरेटिव दस्तावेज़ीकरण उपकरण एक दूसरा मार्ग जोड़ते हैं। एक परिवेशी लेखक किसी निदान को चिकित्सक की अपेक्षा अधिक स्पष्ट रूप से या अधिक गंभीर रूप से व्यक्त कर सकता है, और फिर वह शब्दांकन कोड को संचालित करता है। कानूनी जोखिम अधिकतर झूठे दावे अधिनियम से आता है। अधिनियम के तहत, मेडिकेयर और मेडिकेड जैसे संघीय कार्यक्रमों में झूठे दावे प्रस्तुत करने से तिगुना नुकसान हो सकता है और प्रत्येक दावे के लिए नागरिक जुर्माना लगाया जा सकता है, और जुर्माना राशि मुद्रास्फीति के लिए समायोजित की जाती है। धोखाधड़ी के इरादे का प्रमाण आवश्यक नहीं है। अधिनियम 'जानबूझकर' को परिभाषित करता है जिसमें जानबूझकर की गई अज्ञानता और सत्य की लापरवाह उपेक्षा शामिल है। बिना किसी समीक्षा के थोक में एआई सुझावों को स्वीकार करना, या आंतरिक ऑडिट निष्कर्षों की अनदेखी करना, यकीनन उस मानक को पूरा कर सकता है। क्वि टैम प्रावधान निजी व्हिसलब्लोअर, अक्सर कोडर, ऑडिटर या पूर्व कर्मचारियों को मुकदमा दायर करने और किसी भी वसूली में हिस्सा लेने की अनुमति देते हैं। अलग से, संघीय कानून में प्रदाताओं को 60 दिनों के भीतर पहचाने गए मेडिकेयर और मेडिकेड ओवरपेमेंट की रिपोर्ट करने और वापस करने की आवश्यकता होती है, इसलिए एक ऑडिट जो एआई-संचालित त्रुटियों का पता लगाता है वह चुकाने का दायित्व बनाता है। तीन ग़लतफ़हमियाँ अक्सर सामने आती हैं. पहला यह कि विक्रेता जोखिम उठाता है। अनुबंध में क्षतिपूर्ति शामिल हो सकती है, लेकिन बिलिंग प्रदाता दावे को प्रमाणित करता है। दूसरा यह है कि एआई द्वारा लिखी गई कोई भी चीज़ दस्तावेज़ीकरण के रूप में गिना जाता है। कोड को इलाज करने वाले चिकित्सक द्वारा दस्तावेजित और सहमत होने के आधार पर समर्थित होना चाहिए। तीसरा यह है कि अंडरकोडिंग सुरक्षित विकल्प है। व्यवस्थित अंडरकोडिंग भी गलत कोडिंग है। लक्ष्य ऐसे कोड हैं जो रिकॉर्ड से मेल खाते हैं, न कि किसी भी दिशा में भेजे गए कोड।
सामरिक प्रभाव
जोखिम और सुरक्षा
विनाशकारी और रोजमर्रा के एआई नुकसान दोनों इस बात पर निर्भर करते हैं कि जोखिमों को कौन समझता है और कौन कार्रवाई कर सकता है।
स्पष्ट निर्णय
सार्वजनिक और व्यावसायिक साक्षरता यह निर्धारित करती है कि मजबूत सुरक्षा नीति राजनीतिक रूप से संभव है या नहीं।
प्रचार के माध्यम से काटना
स्पष्ट स्पष्टीकरण प्रचार, लैब पीआर और अस्पष्ट नैतिकता थिएटर द्वारा कब्जा कम कर देते हैं।
एआई अपकोडिंग और कोडिंग अनुपालन जोखिमों का भविष्य
एल्गोरिदम-संचालित कोडिंग की निगरानी पर संभवतः अधिक ध्यान दिया जाएगा, क्योंकि सरकारी लेखा परीक्षकों ने पहले ही जांच कर ली है कि मेडिकेयर एडवांटेज जोखिम समायोजन के लिए निदान कैसे प्रस्तुत किए जाते हैं और भुगतानकर्ता बिलिंग आउटलेर्स को खोजने के लिए अपने स्वयं के विश्लेषण का उपयोग करते हैं। संगठन इस बारे में प्रश्नों की अपेक्षा कर सकते हैं कि उनके कोडिंग टूल को कैसे मान्य किया गया, सुझावों की समीक्षा कैसे की गई और क्या उन्होंने बहाव की निगरानी की। साक्ष्य से जुड़े सुझाव और नियमित ऑडिट रिपोर्टिंग विक्रेता अनुबंधों में आधारभूत अपेक्षाएं बनने की संभावना है। भविष्य में प्रवर्तन एआई-सहायता वाली कोडिंग के साथ कैसा व्यवहार करेगा यह अभी भी अनिश्चित है, इसलिए दस्तावेज़ीकृत समीक्षा प्रक्रियाएं आज सबसे रक्षात्मक स्थिति हैं।
वास्तविक विश्व कार्यान्वयन
एक आउट पेशेंट ई/एम सुझाव इंजन अनुवर्ती यात्रा के लिए 99215 की सिफारिश करता है क्योंकि यह कॉपी-फॉरवर्ड समस्या सूची में प्रत्येक प्रविष्टि को गिनता है, भले ही उस दिन दस्तावेजित चिकित्सा निर्णय केवल 99213 का समर्थन करता हो।
ड्राफ्ट नोट में एक महत्वाकांक्षी लेखक ने सीढ़ियों पर चक्कर आने के बारे में एक मरीज की टिप्पणी को 'तीव्र से पुरानी सिस्टोलिक हृदय विफलता' में बदल दिया। चिकित्सक इसकी समीक्षा किए बिना इस पर हस्ताक्षर करता है, और कोड में गंभीरता जोड़ दी जाती है जिसका क्लिनिकल रिकॉर्ड में कोई भी समर्थन नहीं करता है।
मेडिकेयर एडवांटेज चार्ट-रिव्यू टूल वर्षों पहले लिखे गए नोट्स से निदान खींचता है और उन्हें वर्तमान जोखिम-समायोजन कोड के रूप में प्रस्तावित करता है, भले ही वर्तमान मुठभेड़ कोई सबूत नहीं दिखाती है कि स्थिति की निगरानी, मूल्यांकन, मूल्यांकन या इलाज किया गया था।
एक अनुपालन टीम ने नोटिस किया कि एक चिकित्सक लगभग 100 प्रतिशत एआई कोड सुझावों को स्वीकार करता है और उसी विशेषज्ञता में सहकर्मियों की तुलना में कहीं अधिक उच्च-स्तरीय दौरे करता है। यह एक केंद्रित पूर्वव्यापी ऑडिट का आदेश देता है, फिर शिक्षा प्रदान करता है और अधिक भुगतान वापस करता है।
जोखिम और रेलिंग
अस्तित्वगत जोखिम को विज्ञान-कल्पना के रूप में मानते हुए क्षमता को मिश्रित किया जाता है।
उच्च स्वायत्तता के तहत संरेखण के साथ भ्रमित करने वाली सतह उत्पाद सुरक्षा।
गैर-अंग्रेज़ी और गैर-विशेषज्ञ दर्शकों को केवल निम्न-गुणवत्ता वाले स्रोतों के साथ छोड़ना।
कार्यान्वयन रोडमैप
उत्पाद के नुकसान, दुरुपयोग और नियंत्रण की हानि/गलत संरेखण जोखिमों को अलग करें।
पूछें कि कौन से सबूत समयसीमा और गंभीरता पर आपके दृष्टिकोण को बदल देंगे।
विपणन दावों की तुलना में प्राथमिक स्रोतों और ठोस मूल्यांकन को प्राथमिकता दें।
एक कार्य पथ की पहचान करें: कैरियर, नीति, वित्त पोषण, या कौशल - केवल जागरूकता नहीं।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों
एआई अपकोडिंग और कोडिंग अनुपालन जोखिम क्या है?
एआई अपकोडिंग तब होती है जब कोडिंग सॉफ्टवेयर, कंप्यूटर-सहायता प्राप्त कोडिंग इंजन या एआई दस्तावेज़ीकरण उपकरण मेडिकल रिकॉर्ड समर्थन की तुलना में उच्च स्तर की सेवा या अधिक गंभीरता के लिए बिलिंग कोड सुझाते हैं या असाइन करते हैं। यह मायने रखता है क्योंकि प्रदाता दावा प्रस्तुत करता है, विक्रेता नहीं, इसलिए एआई टूल से स्वीकार किए गए असमर्थित कोड अधिक भुगतान बन सकते हैं और संघीय गलत दावा अधिनियम के तहत दायित्व बना सकते हैं।
एक पक्षपाती एआई कोडिंग मॉडल अपकोड करने वाले एक व्यक्ति की तुलना में अधिक अनुपालन क्षति क्यों पहुंचा सकता है?
एक व्यक्ति उनके द्वारा संभाले जाने वाले दावों को प्रभावित करता है। व्यवस्थित झुकाव वाला एक मॉडल अपने द्वारा छूए गए प्रत्येक दावे के पैमाने पर समान त्रुटि दोहराता है।
झूठे दावे अधिनियम के तहत, कौन सी मनःस्थिति किसी प्रदाता को धोखाधड़ी के इरादे के बिना भी उत्तरदायी बना सकती है?
अधिनियम जानबूझकर अज्ञानता और लापरवाह उपेक्षा को शामिल करने के लिए 'जानबूझकर' को परिभाषित करता है, इसलिए समीक्षा के बिना थोक में एआई आउटपुट स्वीकार करने से जोखिम पैदा हो सकता है।
एक अस्पताल के अनुबंध में कहा गया है कि कोडिंग विक्रेता इसकी क्षतिपूर्ति करेगा। यदि AI द्वारा सुझाए गए कोड समर्थित नहीं हैं तो अस्पताल अभी भी उजागर क्यों है?
अनुबंध जो भी कहता है, प्रदाता दावा प्रस्तुत करता है और प्रमाणित करता है, इसलिए सरकार के प्रति दायित्व प्रदाता से शुरू होता है।
आंतरिक ऑडिट में यह पाया गया कि एआई-स्वीकृत कोड के कारण मेडिकेयर को अधिक भुगतान करना पड़ा, संघीय कानून को क्या चाहिए?
प्रदाताओं को 60 दिनों के भीतर पहचाने गए मेडिकेयर और मेडिकेड ओवरपेमेंट की रिपोर्ट करनी होगी और वापस करना होगा, इसलिए ऑडिट निष्कर्ष एक पुनर्भुगतान दायित्व बनाते हैं।
गाइड किस चेतावनी संकेत को स्वचालन पूर्वाग्रह से जोड़ता है?
लगभग हर सुझाव को स्वीकार करने का आमतौर पर मतलब है कि समीक्षकों ने जाँच करना बंद कर दिया है, न कि यह कि मॉडल हमेशा सही होता है।
सीखते रहो
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