AI アップコーディングとコーディングのコンプライアンス リスク

アップコーディングは新しいものではありませんが、AI によってその規模とその発生方法が変わります。アップコードを行う人は、触れた申し立てに影響を与えます。より高いコードに偏ったコーディング モデルは、処理されるすべてのクレームに影響を与えます。この無駄は、すでにアップコーディングが含まれている過去の請求データのトレーニング、「収益獲得」を最大化するために構築された製品、または複製されたメモや前方にコピーされた長い問題リストなど、ツールが拾う文書化の習慣から得られる可能性があります。生成ドキュメント ツールは 2 番目のルートを追加します。アンビエント筆記者は、臨床医が意図したよりも具体的またはより厳しい診断を表現することができ、その表現がコードを駆動します。法的摘発は主に虚偽請求法によるものです。同法に基づき、メディケアやメディケイドなどの連邦制度に虚偽の請求を提出すると、請求ごとに3倍の損害賠償に加えて民事上の罰金が科される可能性があり、罰金の額はインフレに応じて調整される。詐欺の意図を証明する必要はありません。この法律は、「知りながら」には、真実の意図的な無知と無謀な無視を含むと定義しています。 AI の提案をレビューせずに大量に受け入れたり、内部監査の結果を無視したりすれば、おそらくその基準を満たすことができます。この規定により、民間の内部告発者、多くの場合プログラマー、監査人、または元従業員が訴訟を起こし、あらゆる回収に協力することができます。これとは別に、連邦法は医療提供者に対し、特定されたメディケアおよびメディケイドの過払いを 60 日以内に報告および返還することを義務付けているため、AI 主導のエラーを発見する監査により、返済義務が生じます。よく 3 つの誤解があります。 1つ目は、ベンダーがリスクを負うことです。契約には補償が含まれている場合がありますが、請求プロバイダーがその請求を証明します。 2 つ目は、AI が書いたものはすべて文書としてカウントされるということです。コードは、治療する臨床医が文書化して同意した内容によって裏付けられている必要があります。 3 番目は、アンダーコーディングが安全な選択であるということです。体系的なアンダーコーディングも不正確なコーディングです。目標は、どちらかの方向にプッシュされたコードではなく、レコードに一致するコードです。