AI untuk Rencana Perawatan Terapi

Rencana pengobatan biasanya memiliki empat lapisan: Masalah: berdasarkan penilaian dan sering kali diagnosis dikodekan dalam ICD-10-CM, dengan kriteria DSM-5-TR di belakangnya; Sasaran: hasil luas yang diinginkan klien; Tujuan: langkah-langkah terukur menuju tujuan tersebut; dan Intervensi: apa yang akan dilakukan dokter. Perusahaan asuransi umumnya menginginkan rencana tersebut menunjukkan kebutuhan medis. Artinya, layanan ini menangani kondisi yang terdiagnosis, kemajuannya dapat diukur, dan jumlah sesinya dapat disesuaikan. Persyaratan berbeda menurut pembayar dan negara bagian, jadi periksa kontrak Anda. Kelemahan paling umum dalam rencana adalah tujuan yang tidak jelas. Kata-kata yang SMART (spesifik, terukur, dapat dicapai, relevan, terikat waktu) memperbaiki hal ini, dan di sinilah AI paling membantu. Sebuah model dapat mengubah catatan dokter menjadi tujuan dengan garis dasar, target, kerangka waktu dan cara pengukuran. Pengukuran dapat berupa skala standar, seperti PHQ-9 untuk depresi atau GAD-7 untuk kecemasan, atau penghitungan perilaku seperti serangan panik per minggu. Sebuah model juga dapat memeriksa apakah setiap intervensi berhubungan dengan suatu tujuan dan menyarankan kata-kata yang dapat dikenali oleh para pengkaji. Beberapa platform latihan kini memiliki fitur AI yang menyusun catatan atau rencana dari konten sesi. Catatan-catatan tersebut mungkin berguna, tetapi mereka memanfaatkan apa pun yang ada dalam catatan, sehingga kesalahan-kesalahan pada catatan-catatan sebelumnya akan terus berlanjut. Beberapa keputusan harus tetap berada di tangan dokter: memilih diagnosis, memutuskan apa yang paling penting bagi klien, menetapkan target yang realistis, dan melibatkan klien dalam rencana. Menetapkan tujuan bersama-sama terkait dengan keterlibatan yang lebih baik, dan rencana yang tidak pernah dilihat oleh klien melemahkan hal tersebut. Keluaran AI juga cenderung mengarah pada tujuan umum yang hanya mencantumkan gejala, jadi tambahkan kata-kata dan nilai-nilai klien sendiri. Kesalahpahaman yang umum adalah bahwa kata-kata AI yang lebih rinci membuat rencana lebih dapat dipertahankan. Auditor mencari konsistensi antara penilaian, rencana, catatan kemajuan dan layanan yang ditagih. Tujuan yang diungkapkan dengan baik dan tidak pernah dilacak oleh catatan tersebut adalah sebuah tanggung jawab, bukan perlindungan.