Applikasjonsveiledning

AI for E/M nivåkoding

AI for E/M-nivåkoding leser et besøksnotat eller transkripsjon og foreslår en evaluerings- og administrasjonskode, for eksempel kontorbesøkskoder 99202 til 99215.

  • 4 min lesing
  • Sist oppdatert
På denne siden4 min lesing
  1. Oversikt
  2. Dypdykk
  3. Strategisk innvirkning
  4. Fremtiden til AI for E/M-nivåkoding
  5. Real-World Implementering
  6. Risikoer og rekkverk
  7. Veikart for implementering
  8. Fortsett å utforske
  9. Ofte stilte spørsmål

Oversikt

Den baserer forslaget på medisinsk beslutningstaking (MDM) eller på klinikerens totale tid, etter AMA-reglene som har vært gjeldende siden 2021. E/M-besøk er blant de hyppigst fakturerte tjenestene, så små feil summerer seg over tusenvis av besøk. AI har en tendens til å gå galt når det gjelder å bedømme kompleksitet, for eksempel hvilke problemer som faktisk ble løst og hvor stor risiko forvaltningsplanen innebar.

Dypdykk

I 2021 endret AMA reglene for kontor- og polikliniske E/M-besøk. Historie og eksamen setter ikke lenger nivået. De trenger kun å dokumenteres som medisinsk passende. Nivået avhenger nå enten av medisinske beslutninger eller den totale tiden legen eller annen kvalifisert kliniker brukte på besøksdatoen. Kode 99201 ble slettet. I 2023 ble den samme tilnærmingen utvidet til de fleste andre E/M-familier, inkludert sykehus, akuttmottak, sykepleie og hjemmebesøk. Akuttbesøk kan ikke faktureres i tide. MDM har tre elementer: antall og kompleksitet av problemer som tas opp; mengden og kompleksiteten til data som er gjennomgått og analysert; og risikoen for komplikasjoner, sykelighet eller dødelighet fra pasientbehandling. Hver er rangert som enkel, lav, moderat eller høy, og MDM-nivået er det høyeste nivået som minst to av de tre elementene oppfyller. For etablerte pasienter tilsvarer rett frem til høy 99212 til 99215. AI-verktøy trekker disse elementene ut av notatet og kartlegger dem til den skalaen. Feil har en tendens til å følge noen få mønstre. Et problem teller bare hvis det ble adressert, altså evaluert eller behandlet, ikke bare oppført. Datakreditt følger spesifikke regler. Bestilling av en test inkluderer gjennomgang av resultatet senere, så anmeldelsen telles ikke en gang til. Risiko avhenger av håndteringsalternativene som er valgt eller vurdert, for eksempel behandling av reseptbelagte legemidler eller en dokumentert beslutning om sykehusinnleggelse. Det kommer ikke an på hvor syk pasienten høres ut. Sosiale helsedeterminanter som i betydelig grad begrenser diagnose eller behandling kan støtte moderat risiko. En vanlig misforståelse er at lengre notater støtter høyere nivåer. Ambient-skrivere produserer lange, detaljerte notater, men lengden sier ingenting om MDM. En relatert risiko er at et verktøy som er trent på legers tidligere valg, kopierer deres eksisterende over- eller underkoding.

Strategisk innvirkning

Byggevalg

Design på applikasjonsnivå avgjør om AI forbedrer reelle resultater.

Team og arbeidsflyt

God arbeidsflytintegrasjon skaper produktivitetsgevinster som brukerne kan stole på.

Risiko og sikkerhet

Godt omfattende brukstilfeller reduserer endringstretthet og implementeringsrisiko.

Fremtiden til AI for E/M-nivåkoding

Etter hvert som omgivelsesskrivere sprer seg, er det å foreslå et E/M-nivå i ferd med å bli en standardfunksjon i dokumentasjonsverktøy i stedet for et separat produkt. Det gjør uavhengig revisjon viktigere, fordi det samme systemet både skriver notatet og scorer det. Betalere sammenligner allerede nivåfordelinger på tvers av klinikere og vil sannsynligvis legge merke til praksis hvis nivåer hopper etter å ha tatt i bruk disse verktøyene. De mest nyttige verktøyene vil forklare deres resonnement ett element om gangen og overlate det endelige valget til klinikeren. Ugjennomsiktige verktøy som bare gir ut en kode, er vanskeligere å forsvare i en revisjon.

Real-World Implementering

En omgivende skribent utarbeider notatet for en hypertensjonsoppfølging. Blodtrykket er over mål og legen øker lisinoprildosen. Verktøyet foreslår 99214: en kronisk sykdom som utvikler seg regnes som et moderat problem, og reseptbelagte legemidler regnes som moderat risiko.

Et verktøy ser seks diagnoser oppført i en stabil pasients vurdering og foreslår 99215. En revisor påpeker at legen kun tok for seg to av dem. De andre ble ført videre fra problemlisten og teller ikke.

En praksis fakturerer noen besøk i tide. Dens AI sjekker at legen dokumenterte total tid personlig brukt på besøksdatoen, og flagger notater der tidserklæringen inkluderer tid brukt av sykepleiere eller medisinske assistenter.

Et overholdelsesteam kjører AI over 500 besøksnotater og sammenligner nivåfordelingen med nivåene legene valgte. AI velger 99215 langt oftere, noe som fører til en gjennomgang av hvordan den teller problemer.

Risikoer og rekkverk

  • Automatisering av en ødelagt prosess kan forsterke eksisterende problemer.

  • Lag kan overautomatisere og fjerne nødvendig menneskelig dømmekraft.

  • Kvaliteten kan avvike hvis resultater ikke evalueres kontinuerlig.

Veikart for implementering

  1. Kartlegg gjeldende arbeidsflyt og identifiser trinnet med høyeste friksjon.

  2. Definer menneskelige sjekkpunkter før full automatisering.

  3. Lær brukere på meldinger, eskaleringsveier og kvalitetsstandarder.

  4. Spor resultater på oppgavenivå for å bekrefte vedvarende verdi.

Fortsett å utforske

Free newsletter

Get the daily AI briefing

Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.

One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.

Test yourself

Take the AI for E/M Level Coding quiz

Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.

Start quiz

Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation

Ofte stilte spørsmål

Hva er AI for E/M-nivåkoding?

AI for E/M-nivåkoding leser et besøksnotat eller transkripsjon og foreslår en evaluerings- og administrasjonskode, for eksempel kontorbesøkskodene 99202 til 99215. Den baserer forslaget på medisinsk beslutningstaking (MDM) eller på klinikerens totale tid, og følger AMA-reglene som har vært gjeldende siden 2021. E/M-besøk som er fakturert, er blant de mange tusen besøkene som faktureres. AI har en tendens til å gå galt når det gjelder å bedømme kompleksitet, for eksempel hvilke problemer som faktisk ble løst og hvor stor risiko forvaltningsplanen innebar.

Hva bestemmer E/M-nivået i henhold til reglene for kontorbesøk i 2021?

Siden 2021 er E/M-nivåer på kontor og poliklinisk basis basert på MDM eller total tid. Anamnese og eksamen må kun dokumenteres som medisinsk passende.

Hvor mange av de tre MDM-elementene må oppfylle eller overskride et nivå for at det MDM-nivået skal gjelde?

MDM-nivået er det høyeste nivået som minst to av de tre elementene (problemer, data og risiko) møter eller overskrider.

En AI foreslår 99215 fordi seks diagnoser vises i vurderingen, men bare to ble evaluert eller behandlet. Hvilken feil gjorde det?

Et problem teller kun for MDM hvis det ble løst, dvs. evaluert eller behandlet ved besøket. Forhold som overføres fra problemlisten teller ikke.

For hypertensjonsoppfølgingen der legen økte lisinoprildosen, hva støtter moderat risiko?

Reseptbelagte legemidler er et standardeksempel på moderat risiko i MDM-tabellen. Sammen med en kronisk sykdom som utvikler seg, støtter den 99214.

Hvorfor er en lengre ambient-scribe note ikke bevis på et høyere E/M-nivå?

Notelengden har ingen betydning for MDM. Et detaljert notat om et enkelt besøk er fortsatt et enkelt besøk.