Mi történt
Az Oracle Health öt új mesterséges intelligencia-képességet jelentett be a bevételi ciklusok kezeléséhez (RCM) az Oracle Health and Life Sciences Summit rendezvényen. Ezeket az eszközöket, amelyek magukban foglalják az előzetes engedélyezést, a klinikai dokumentumok minőségét, a díjak rögzítését, az orvosi kódolást és a fellebbezések kezelését, úgy tervezték, hogy megakadályozzák a követelések elutasítását azáltal, hogy a betegek és a fizetési út korai szakaszában kezelik a hibákat. A vállalat közölte, hogy ezeket a képességeket a következő hónapokban beépítik a meglévő bevételi ciklus megoldásaiba, és célja a klinikai és pénzügyi munkafolyamatok összekapcsolása a regisztrációtól a fizetésig.
Az Oracle Health a közelmúltban tartott egészségügyi és élettudományi csúcstalálkozóján öt konkrét mesterségesintelligencia-képességet mutatott be a bevételi ciklus kezeléséhez. Ezek a képességek magukban foglalják a mesterséges intelligencia által vezérelt előzetes engedélyeket, a klinikai dokumentumok minőségi integritását, a díjrögzítést és integritást, a szakértői díjak orvosi kódolását és a fellebbezések kezelését. A TechTarget szerint a vállalat kijelentette, hogy ezeket az eszközöket a következő hónapokban beépítik a bevételi ciklus megoldásaiba.
Ezeknek az eszközöknek az elsődleges célja, hogy megelőzzék a követelések elutasítását, mielőtt azok előfordulnának azáltal, hogy olyan gyakori hibaforrásokat céloznak meg, mint például a hiányzó információk, engedélyezési problémák és pontatlan terhelések. Seema Verma, az Oracle Health and Life Sciences ügyvezető alelnöke és vezérigazgatója kijelentette, hogy a cél a visszatérítési problémák enyhítése a beteg- és fizetési út korai szakaszában. Ez a megközelítés arra törekszik, hogy összekapcsolja a klinikai és pénzügyi munkafolyamatokat a regisztrációtól a fizetésig, csökkentve az adminisztratív munkát és a bevételkiszivárgást.
Az Oracle szélesebb körű termékterveket is felvázolt a visszatérítési munkafolyamatok és a vállalati pénzügyi műveletek összekapcsolására, beleértve a pénzügyi egyeztetést, a bevételelszámolást és a pénztárkezelést olyan megoldásokon keresztül, mint az Oracle Fusion Cloud Applications. Verma hangsúlyozta, hogy a cél nem az elromlott folyamatok automatizálása, hanem azok újratervezése a klinikai, pénzügyi és kutatási adatok elemzésével és mesterséges intelligenciával való összekapcsolásával. Ez a stratégia lehetővé teszi a rutin tranzakciók automatizálását, miközben leköti az emberi figyelmet a bonyolult döntésekre.
Ez a bevezetés az Oracle tágabb „AI-first” EHR stratégiájának része, amely tavaly debütált. Ellentétben a versenytársakkal, akik mesterséges intelligenciát a meglévő rendszerekre helyeznek, az Oracle az EHR-t az alapoktól kezdve az Oracle Cloud Infrastructure-ra építi, kihasználva a Cerner felvásárlását. Verma úgy jellemezte az Oracle adatbázist, mint egy mesterséges intelligencia-kész adatalapot, amely képes nagyarányú összesíteni az egészségügyi mesterséges intelligencia adatait egy harmonikusabb és hatékonyabb egészségügyi ökoszisztéma létrehozása érdekében.
Forrás részletei: techtarget.com ↗
Miért számít
Ez a bevezetés stratégiai váltást jelent az Oracle Health számára, mivel a Cerner nemrégiben történt felvásárlása révén egy „MI-first” elektronikus egészségügyi nyilvántartási (EHR) környezetet épít ki, ahelyett, hogy a mesterséges intelligencia a régi rendszerekre rétegezné. Azáltal, hogy megcélozza a követelések elutasításának kiváltó okait – mint például a hiányzó adatok és az engedélyezési hibák –, az Oracle célja az egészségügyi szolgáltatók adminisztratív terheinek és a bevételek kiszivárgásának csökkentése. Ez a lépés kihívás elé állítja az olyan bevett versenytársakat, mint az Epic, amely jelentős piaci részesedéssel rendelkezik, mivel modernizált, felhőalapú megközelítést kínál az egészségügyi pénzügyi műveletekhez. A kezdeményezés azért jelentős, mert a meglévő manuális munkafolyamatok automatizálása helyett mesterséges intelligencia segítségével próbálja újratervezni az egészségügyi adminisztrációs folyamatokat a pénzügyi stabilitás és a működési hatékonyság javítása érdekében.
Az egészségügyi bevételi ciklus gyakran töredezett és kézi alapú, ami jelentős pénzügyi veszteségekhez vezet az igények elutasítása miatt. A mesterséges intelligencia közvetlenül a bevételi ciklus elejébe való beágyazásával az Oracle az elutasítások vezető okait kívánja kezelni, például a regisztrációs hibákat és az előzetes engedélyezési hibákat, mielőtt azok visszautasított kifizetéseket eredményeznének. Ez a proaktív megközelítés jelentősen javíthatja az egészségügyi szolgáltatók pénzforgalmát és pénzügyi stabilitását.
Az Oracle stratégiája megkülönbözteti az olyan fő versenytársaktól, mint az Epic, amely az Egyesült Államok akut kórházi piacának körülbelül 42%-át birtokolja. Míg az Epic stabil, széles körben integrált ügyfélbázissal rendelkezik, az Oracle megpróbálja ellensúlyozni a közelmúltbeli piaci részesedés-csökkenést egy modern, felhőalapú platform natív mesterséges intelligencia képességekkel való felkínálásával. Ez a „tiszta lap” megközelítés a Cerner felvásárlása után lehetővé teszi az Oracle számára, hogy a mesterséges intelligencia beépítését az alaparchitektúrába utólag beépítse.
A kezdeményezésnek gyakorlati következményei vannak az adminisztratív terhekkel és bevételszivárgással küzdő egészségügyi adminisztrátorok számára. Ha sikeresek, ezek az eszközök csökkenthetik az elutasított követelések manuális átdolgozásának szükségességét, lehetővé téve a személyzet számára, hogy a betegek ellátására és a bonyolult pénzügyi döntésekre összpontosítson. Ezeknek az eszközöknek a hatékonysága azonban attól függ, hogy képesek-e zökkenőmentesen integrálni a meglévő klinikai és pénzügyi rendszereket anélkül, hogy működési zavarokat okoznának.
Interaktív mechanizmus: Hogyan működik valójában
Fedezze fel interaktívan a fejlesztés mögött meghúzódó technológiát.
What most distinguishes an AI agent from a basic chatbot?
Mit nézzünk ezután
Az egészségügyi szervezeteknek figyelemmel kell kísérniük ezen AI-eszközök tényleges bevezetési ütemtervét és integrációs követelményeit, mivel az Oracle jelezte, hogy ezek a következő hónapokban lesznek elérhetők. A szolgáltatóknak arra is figyelniük kell, hogy független értékelések készüljenek arról, hogy ezek a beágyazott mesterséges intelligencia-képességek hatékonyan csökkentik-e az elutasítási arányt a hagyományos RCM-szoftverekhez képest. Ezenkívül az Oracle „elsőként mesterséges intelligenciájú” EHR-stratégiájára adott piaci reakció az Epic létrehozott platformjához képest kulcsfontosságú mutatója lesz az egészségügyi informatikai versenykörnyezetnek.
Az öt mesterségesintelligencia-képesség elérhetőségének pontos ütemezése „a következő hónapokban lesz”, de a pontos dátumokat és a hozzáférési feltételeket még nem erősítették meg. Az egészségügyi szervezeteknek figyelemmel kell kísérniük az Oracle hivatalos közleményeit a konkrét megjelenési dátumokkal és ármodellekkel kapcsolatban.
Kulcsfontosságú lesz az eszközök hatékonyságának független ellenőrzése az elutasítási arány csökkentésében. Bár az Oracle azt állítja, hogy ezek az eszközök megakadályozzák az elutasításokat, a korai alkalmazók valós teljesítményadataira lesz szükség ezen előnyök megerősítéséhez. Nézze meg az esettanulmányokat vagy harmadik felek auditjait, amelyek értékelik ezen AI-képességeknek a bevételi ciklus hatékonyságára gyakorolt hatását.
Az Epic és más egészségügyi IT-szállítók versenyreakciója kulcsfontosságú mutatója lesz annak, hogy a piac fogadja az Oracle mesterséges intelligenciájú stratégiáját. Ha az Epic vagy más jelentősebb szereplők hasonló beágyazott mesterségesintelligencia-szolgáltatásokat jelentenek be, az szélesebb iparági elmozdulást jelenthet a natív mesterségesintelligencia-integráció felé az EHR- és RCM-rendszerekben.