GUIDA alle applicazioni
AI per la codifica di livello E/M
L'intelligenza artificiale per la codifica di livello E/M legge una nota di visita o una trascrizione e suggerisce un codice di valutazione e gestione, ad esempio i codici di visita in ufficio da 99202 a 99215.
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Panoramica
Basa il suggerimento sul processo decisionale medico (MDM) o sul tempo totale del medico, seguendo le regole AMA in vigore dal 2021. Le visite E/M sono tra i servizi fatturati più frequentemente, quindi piccoli errori si sommano in migliaia di visite. L’intelligenza artificiale tende a sbagliare nel giudicare la complessità, ad esempio quali problemi sono stati effettivamente affrontati e quanto rischio comportava il piano di gestione.
Immersione profonda
Nel 2021 l'AMA ha modificato le regole per le visite E/M ambulatoriali e ambulatoriali. L'anamnesi e l'esame non stabiliscono più il livello. Devono solo essere documentati come appropriato dal punto di vista medico. Il livello ora dipende dal processo decisionale medico o dal tempo totale trascorso dal medico o da un altro medico qualificato il giorno della visita. Il codice 99201 è stato cancellato. Nel 2023 lo stesso approccio è stato esteso alla maggior parte delle altre famiglie E/M, compresi ospedali, pronto soccorso, strutture di cura e visite a domicilio. Le visite al pronto soccorso non possono essere fatturate in tempo. L'MDM ha tre elementi: il numero e la complessità dei problemi affrontati; la quantità e la complessità dei dati rivisti e analizzati; e il rischio di complicanze, morbilità o mortalità derivanti dalla gestione del paziente. Ciascuno è classificato semplice, basso, moderato o alto e il livello MDM è il livello più alto che soddisfano almeno due dei tre elementi. Per i pazienti accertati, da semplice ad alto corrisponde da 99212 a 99215. Gli strumenti di intelligenza artificiale estraggono questi elementi dalla nota e li mappano su quella scala. Gli errori tendono a seguire alcuni schemi. Un problema conta solo se è stato affrontato, cioè valutato o trattato, non semplicemente elencato. Il credito dei dati segue regole specifiche. Ordinare un test implica rivedere il suo risultato in un secondo momento, quindi la revisione non viene conteggiata una seconda volta. Il rischio dipende dalle opzioni di gestione scelte o prese in considerazione, come la gestione dei farmaci soggetti a prescrizione o una decisione documentata in merito al ricovero ospedaliero. Non dipende da quanto sembra malato il paziente. I determinanti sociali della salute che limitano significativamente la diagnosi o il trattamento possono sostenere un rischio moderato. Un malinteso comune è che le note più lunghe supportino livelli più alti. Gli scribi ambientali producono note lunghe e dettagliate, ma la lunghezza non dice nulla sull’MDM. Un rischio correlato è che uno strumento addestrato sulle scelte passate dei medici copi la loro sovracodifica o sottocodifica esistente.
Impatto strategico
Scelte di build
La progettazione a livello di applicazione determina se l’intelligenza artificiale migliora i risultati reali.
Team e flusso di lavoro
Una buona integrazione del flusso di lavoro crea guadagni di produttività di cui gli utenti possono fidarsi.
Rischio e sicurezza
I casi d'uso ben definiti riducono l'affaticamento dovuto al cambiamento e il rischio di implementazione.
Il futuro dell'intelligenza artificiale per la codifica a livello E/M
Con la diffusione degli scribi ambientali, suggerire un livello E/M sta diventando una caratteristica standard degli strumenti di documentazione piuttosto che un prodotto separato. Ciò rende più importante l’audit indipendente, perché lo stesso sistema scrive la nota e le assegna un punteggio. I contribuenti già confrontano le distribuzioni dei livelli tra i medici e probabilmente noteranno pratiche i cui livelli salgono dopo l’adozione di questi strumenti. Gli strumenti più utili spiegheranno il loro ragionamento un elemento alla volta e lasceranno la scelta finale al clinico. Strumenti opachi che producono solo un codice sono più difficili da difendere in un audit.
Implementazione nel mondo reale
Uno scriba ambientale redige la nota per un follow-up sull'ipertensione. La pressione sanguigna è superiore all’obiettivo e il medico aumenta la dose di lisinopril. Lo strumento suggerisce 99214: una malattia cronica che sta progredendo conta come un problema moderato e la gestione dei farmaci soggetti a prescrizione conta come un rischio moderato.
Uno strumento vede sei diagnosi elencate nella valutazione di un paziente stabile e suggerisce 99215. Un revisore sottolinea che il medico ne ha affrontate solo due. Gli altri sono stati riportati dalla lista dei problemi e non contano.
Una pratica fattura alcune visite in tempo. La sua intelligenza artificiale verifica che il medico abbia documentato il tempo totale trascorso personalmente alla data della visita e segnala le note in cui la dichiarazione del tempo include il tempo trascorso da infermieri o assistenti medici.
Un team di conformità esegue l'intelligenza artificiale su 500 note di visita e confronta la distribuzione dei livelli con i livelli scelti dai medici. L'intelligenza artificiale sceglie 99215 molto più spesso, il che porta a rivedere il modo in cui conta i problemi.
Rischi e guardrail
Automatizzare un processo interrotto può amplificare i problemi esistenti.
I team potrebbero automatizzare eccessivamente e rimuovere il necessario giudizio umano.
La qualità può variare se i risultati non vengono valutati continuamente.
Tabella di marcia per l'implementazione
Mappa il flusso di lavoro corrente e identifica la fase di maggiore attrito.
Definisci checkpoint umani prima dell'automazione completa.
Formare gli utenti su prompt, percorsi di escalation e standard di qualità.
Tieni traccia dei risultati a livello di attività per confermare il valore duraturo.
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Domande frequenti
Che cos'è l'intelligenza artificiale per la codifica di livello E/M?
L'intelligenza artificiale per la codifica di livello E/M legge una nota o una trascrizione della visita e suggerisce un codice di valutazione e gestione, ad esempio i codici visita ambulatoriale da 99202 a 99215. Basa il suggerimento sul processo decisionale medico (MDM) o sul tempo totale del medico, seguendo le regole AMA in vigore dal 2021. Le visite E/M sono tra i servizi fatturati più frequentemente, quindi piccoli errori si sommano in migliaia di visite. L’intelligenza artificiale tende a sbagliare nel giudicare la complessità, ad esempio quali problemi sono stati effettivamente affrontati e quanto rischio comportava il piano di gestione.
Secondo le regole sulle visite in ufficio del 2021, cosa determina il livello E/M?
Dal 2021, i livelli E/M ambulatoriali e ambulatoriali si basano sull'MDM o sul tempo totale. L'anamnesi e l'esame devono essere documentati solo come appropriato dal punto di vista medico.
Quanti dei tre elementi MDM devono soddisfare o superare un livello affinché tale livello MDM venga applicato?
Il livello MDM è il livello più alto che almeno due dei tre elementi (problemi, dati e rischio) raggiungono o superano.
Un'intelligenza artificiale suggerisce 99215 perché nella valutazione compaiono sei diagnosi, ma solo due sono state valutate o trattate. Che errore ha fatto?
Un problema conta ai fini dell'MDM solo se è stato affrontato, ovvero valutato o trattato durante la visita. Le condizioni riportate dall'elenco dei problemi non contano.
Per il follow-up dell’ipertensione in cui il medico ha aumentato la dose di lisinopril, cosa supporta il rischio moderato?
La gestione dei farmaci soggetti a prescrizione è un esempio standard di rischio moderato nella tabella MDM. Insieme ad una malattia cronica che sta progredendo, supporta 99214.
Perché una nota ambientale più lunga non è la prova di un livello E/M più alto?
La lunghezza delle note non ha alcuna influenza sull'MDM. Una nota dettagliata di una visita semplice è pur sempre una visita semplice.
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