NastępnyNastępny poradnik
Kodowanie AI
Aplikacje
PRZEWODNIK Aplikacji
AI do kodowania na poziomie E/M
Sztuczna inteligencja do kodowania na poziomie E/M odczytuje notatkę lub transkrypcję wizyty i sugeruje kod oceny i zarządzania, taki jak kody wizyt w biurze od 99202 do 99215.
Na tej stronie4 minuty czytania
Przegląd
Opiera się na sugestii na podstawie podejmowania decyzji medycznych (MDM) lub całkowitego czasu pracy lekarza, zgodnie z zasadami AMA obowiązującymi od 2021 r. Wizyty E/M należą do najczęściej rozliczanych usług, dlatego w tysiącach wizyt sumują się niewielkie błędy. Sztuczna inteligencja ma tendencję do błędnej oceny złożoności, np. tego, które problemy zostały faktycznie rozwiązane i jakie ryzyko niesie ze sobą plan zarządzania.
Głębokie nurkowanie
W 2021 roku ARR zmienił zasady wizyt gabinetowych i ambulatoryjnych E/M. Historia i egzamin nie wyznaczają już poziomu. Należy je jedynie udokumentować, jeśli jest to uzasadnione medycznie. Poziom zależy obecnie od decyzji medycznych lub od całkowitego czasu, jaki lekarz lub inny wykwalifikowany klinicysta spędził w dniu wizyty. Kod 99201 został usunięty. W 2023 r. to samo podejście rozszerzono na większość pozostałych rodzin E/M, w tym na szpital, oddział ratunkowy, placówkę opiekuńczą i wizyty domowe. Wizyty na oddziale ratunkowym nie mogą być rozliczane na czas. MDM składa się z trzech elementów: liczby i złożoności poruszanych problemów; ilość i złożoność przeglądanych i analizowanych danych; oraz ryzyko powikłań, zachorowalności i śmiertelności w wyniku leczenia pacjenta. Każdy z nich jest oceniany jako prosty, niski, umiarkowany lub wysoki, a poziom MDM to najwyższy poziom, jaki spełniają co najmniej dwa z trzech elementów. W przypadku ustalonych pacjentów liczby od prostych do wysokich odpowiadają numerom od 99212 do 99215. Narzędzia AI wyciągają te elementy z notatki i przypisują je do odpowiedniej skali. Błędy zwykle mają kilka wzorców. Problem liczy się tylko wtedy, gdy został rozwiązany, czyli oceniony lub wyleczony, a nie po prostu wymieniony. Kredyt danych podlega określonym zasadom. Zamówienie badania obejmuje późniejsze zapoznanie się z jego wynikiem, dlatego recenzja nie jest liczona po raz drugi. Ryzyko zależy od wybranych lub rozważonych opcji zarządzania, takich jak zarządzanie lekami na receptę lub udokumentowana decyzja o hospitalizacji. Nie zależy to od tego, jak chory wydaje się pacjent. Społeczne determinanty zdrowia, które w istotny sposób ograniczają diagnostykę lub leczenie, mogą sprzyjać umiarkowanemu ryzyku. Powszechnym błędnym przekonaniem jest to, że dłuższe nuty obsługują wyższe poziomy. Skrybowie tworzący w otoczeniu tworzą długie, szczegółowe notatki, ale długość nie mówi nic o MDM. Powiązane ryzyko polega na tym, że narzędzie wytrenowane na podstawie przeszłych wyborów lekarzy kopiuje ich istniejące nadmierne lub niedokodowanie.
Wpływ strategiczny
Buduj wybory
Projektowanie na poziomie aplikacji określa, czy sztuczna inteligencja poprawia rzeczywiste wyniki.
Zespół i przepływ pracy
Dobra integracja przepływu pracy zapewnia wzrost produktywności, któremu użytkownicy mogą zaufać.
Ryzyko i bezpieczeństwo
Dobrze określone przypadki użycia zmniejszają zmęczenie zmianami i ryzyko wdrożenia.
Przyszłość sztucznej inteligencji w kodowaniu na poziomie E/M
W miarę rozprzestrzeniania się autorów zajmujących się tematyką otoczenia sugerowanie poziomu E/M staje się standardową cechą narzędzi do tworzenia dokumentacji, a nie oddzielnym produktem. To sprawia, że niezależny audyt jest ważniejszy, ponieważ ten sam system zarówno pisze notatkę, jak i ją ocenia. Płatnicy już porównują rozkład poziomów wśród klinicystów i prawdopodobnie zauważą praktyki, których poziom wzrasta po przyjęciu tych narzędzi. Najbardziej przydatne narzędzia wyjaśnią rozumowanie po jednym elemencie na raz, a ostateczny wybór pozostawią lekarzowi. Nieprzezroczyste narzędzia generujące jedynie kod są trudniejsze do obrony podczas audytu.
Implementacja w świecie rzeczywistym
Skryba z otoczenia sporządza notatkę dotyczącą kontroli nadciśnienia. Ciśnienie krwi jest powyżej wartości docelowej i lekarz zwiększa dawkę lizynoprylu. Narzędzie sugeruje numer 99214: przewlekła choroba, która postępuje, liczy się jako problem umiarkowany, a zarządzanie lekami na receptę liczy się jako umiarkowane ryzyko.
Narzędzie widzi sześć diagnoz w stabilnej ocenie pacjenta i sugeruje 99215. Audytor wskazuje, że lekarz odniósł się tylko do dwóch z nich. Pozostałe zostały przeniesione z listy problemów i nie liczą się.
Praktyka rozlicza niektóre wizyty terminowo. Jego sztuczna inteligencja sprawdza, czy lekarz udokumentował całkowity czas spędzony osobiście w dniu wizyty, i zaznacza notatki, w których zestawienie czasu obejmuje czas spędzony przez pielęgniarki lub asystentów medycznych.
Zespół ds. zgodności analizuje ponad 500 notatek z wizyt AI i porównuje rozkład ich poziomów z poziomami wybranymi przez lekarzy. Sztuczna inteligencja wybiera numer 99215 znacznie częściej, co prowadzi do przeglądu sposobu zliczania problemów.
Zagrożenia i poręcze
Automatyzacja uszkodzonego procesu może spotęgować istniejące problemy.
Zespoły mogą nadmiernie zautomatyzować i wyeliminować niezbędny ludzki osąd.
Jakość może się wahać, jeśli wyniki nie są stale oceniane.
Plan wdrożenia
Zamapuj bieżący przepływ pracy i zidentyfikuj etap o największym tarciu.
Zdefiniuj ludzkie punkty kontrolne przed pełną automatyzacją.
Szkoluj użytkowników w zakresie podpowiedzi, ścieżek eskalacji i standardów jakości.
Śledź wyniki na poziomie zadań, aby potwierdzić trwałą wartość.
Odkrywaj dalej
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.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Często zadawane pytania
Czym jest sztuczna inteligencja w kodowaniu na poziomie E/M?
Kodowanie AI na poziomie E/M odczytuje notatkę lub transkrypcję wizyty i sugeruje kod oceny i zarządzania, taki jak kody wizyt w gabinecie od 99202 do 99215. Sugestia opiera się na podejmowaniu decyzji medycznych (MDM) lub na całkowitym czasie pracy lekarza, zgodnie z zasadami AMA obowiązującymi od 2021 r. Wizyty E/M należą do usług najczęściej rozliczanych, więc w tysiącach wizyt sumują się drobne błędy. Sztuczna inteligencja ma tendencję do błędnej oceny złożoności, np. tego, które problemy zostały faktycznie rozwiązane i jakie ryzyko niesie ze sobą plan zarządzania.
Co zgodnie z zasadami wizyt biurowych w 2021 r. decyduje o poziomie E/M?
Od 2021 r. poziomy E/M w gabinetach i ambulatoriach opierają się na MDM lub całkowitym czasie pracy. Wywiad i badanie należy udokumentować jedynie w zakresie uzasadnionym z medycznego punktu widzenia.
Ile z trzech elementów MDM musi osiągnąć lub przekroczyć poziom, aby dany poziom MDM mógł zostać zastosowany?
Poziom MDM to najwyższy poziom, który spełniają lub przekraczają co najmniej dwa z trzech elementów (problemy, dane i ryzyko).
Sztuczna inteligencja sugeruje numer 99215, ponieważ w ocenie pojawia się sześć diagnoz, ale tylko dwie zostały ocenione lub leczone. Jaki błąd popełnił?
Problem liczy się w MDM tylko wtedy, gdy został rozwiązany, czyli oceniony lub wyleczony podczas wizyty. Warunki przeniesione z listy problemów nie liczą się.
Co przemawia za umiarkowanym ryzykiem w przypadku kontroli nadciśnienia tętniczego, gdy lekarz zwiększył dawkę lizynoprylu?
Zarządzanie lekami na receptę jest standardowym przykładem umiarkowanego ryzyka w tabeli MDM. Razem z postępującą chorobą przewlekłą wspiera 99214.
Dlaczego dłuższa notatka napisana w tle nie jest dowodem wyższego poziomu E/M?
Długość nuty nie ma wpływu na MDM. Szczegółowy zapis zwykłej wizyty jest nadal prostą wizytą.
Ucz się dalej
Powiązane przewodniki
Wybrano więcej przewodników na ten temat