GHID de aplicații

Utilizarea AI pentru căutarea codului ICD-10

Căutarea codului AI ICD-10 utilizează căutarea, procesarea limbajului natural sau modele mari de limbaj pentru a transforma un diagnostic scris în cuvinte simple în coduri candidate ICD-10-CM.

  • 4 minute de citit
  • Ultima actualizare
Pe această pagină4 minute de citit
  1. Prezentare generală
  2. Scufundare în profunzime
  3. Impact strategic
  4. Viitorul utilizării AI pentru căutarea codului ICD-10
  5. Implementare în lumea reală
  6. Riscuri și balustrade
  7. Foaia de parcurs de implementare
  8. Continuați să explorați
  9. Întrebări frecvente

Prezentare generală

Economisește timp, dar rezultatul său este doar o plumb. Fiecare cod trebuie încă confirmat în Indexul Alfabetic și Lista Tabulară oficială, deoarece chatbot-ii generali pot produce coduri care par reale, dar sunt greșite, depășite sau nu există.

Scufundare în profunzime

ICD-10-CM este setul de coduri de diagnosticare din SUA. Centrul Național pentru Statistică în Sănătate îl menține cu CMS și este actualizat în fiecare an, începând cu 1 octombrie. Codurile sunt cuprinse între trei și șapte caractere și încep întotdeauna cu o literă. Unii au nevoie de un substituent X, iar multe coduri de accidentare au nevoie de un al șaptelea caracter care arată tipul de întâlnire. Orientările oficiale spun să căutați mai întâi un termen în Indexul alfabetic și apoi să îl confirmați în Lista tabelară. Lista tabelară conține notele de instrucțiuni pe care Indexul le omite, cum ar fi Exclude1, Exclude2, „codul mai întâi” și „utilizați cod suplimentar”. Instrumentele de căutare AI funcționează în două moduri principale. Instrumentele de recuperare caută fișierele oficiale de cod și termenii indexați, apoi clasifică potrivirile. Chatbot-ii generativi scriu un răspuns pe baza modelelor pe care le-au învățat la antrenament. De aceea, chatbot-ii inventează coduri. Codurile ICD-10-CM urmează modele obișnuite, astfel încât un model poate produce un șir cu forma potrivită și o descriere credibilă fără a verifica dacă codul există. Datele de antrenament ale unui model pot fi, de asemenea, mai vechi decât cea mai recentă actualizare din octombrie. Cercetările independente au descoperit că modelele de limbaj cu scop general obțin adesea coduri medicale greșite atunci când li se cere să le producă direct. Câteva concepții greșite sunt comune. Primul este că un cod real trebuie să fie codul corect. Un cod poate exista și poate fi mai puțin specific decât documentația sau poate intra în conflict cu o notă Excludes1. Al doilea este că codurile nespecificate sunt întotdeauna greșite. Sunt acceptabile atunci când înregistrarea nu suportă nimic mai specific. Al treilea este că setarea nu contează. În codarea în ambulatoriu, diagnosticele incerte precum „probabil” sau „exclude” nu sunt codificate ca și cum ar fi confirmate. Codificatorul raportează în schimb semnele și simptomele documentate. Regulile de spitalizare tratează diferit diagnosticele incerte. Oricare ar fi instrumentul, codurile provin din documentația furnizorului, niciodată din ceea ce deduce AI.

Impact strategic

Alegeri de construcție

Designul la nivel de aplicație determină dacă AI îmbunătățește rezultatele reale.

Echipa și fluxul de lucru

O bună integrare a fluxului de lucru creează câștiguri de productivitate în care utilizatorii pot avea încredere.

Risc și siguranță

Cazurile de utilizare bine definite reduc oboseala schimbării și riscul de implementare.

Viitorul utilizării AI pentru căutarea codului ICD-10

Este posibil ca instrumentele de căutare să se îndrepte spre preluarea fișierelor oficiale, cu verificări care blochează codurile care nu sunt în tabelul curent. Asta ar face codurile inventate mult mai rare. Nu ar elimina problema mai dificilă: alegerea nivelului potrivit de detaliu și respectarea îndrumărilor specifice pentru secvențiere și setare din ceea ce a documentat furnizorul. Actualizările anuale ale codului vor continua să facă necesară urmărirea versiunilor. Pentru cititori, lecția de durată este că AI poate scurta căutarea, dar Indexul oficial, Lista tabelară și liniile directoare rămân autoritatea. O persoană responsabilă pentru reclamație trebuie să confirme fiecare cod înainte de a fi facturat.

Implementare în lumea reală

Facturatorul scrie „diabet de tip 2 cu boală renală cronică diabetică” în caseta de căutare a unui codificator și primește E11.22 ca sugestie. Apoi urmează nota „utilizați cod suplimentar” din Lista tabelară și adaugă un cod N18 separat pentru stadiul bolii renale.

Un codificator cere unui chatbot general codul pentru o entorsă a gleznei stângi văzută la îngrijiri de urgență. Răspunsul nu are al șaptelea caracter. Lista tabelară arată că codurile de accidentare din această categorie au nevoie de unul (A pentru o întâlnire inițială), așa că ea respinge răspunsul chatbot-ului.

EHR al unei clinici mapează ceea ce un clinician scrie în lista de probleme la un concept SNOMED CT și un cod ICD-10-CM legat. Codificatorii tratează acel cod mapat ca pe o sugestie de verificat înainte de facturare, deoarece o mapare poate ajunge pe un cod mai puțin specific decât acceptă nota.

Un lider de conformitate verifică fiecare cod sugerat de AI din septembrie cu noile fișiere de cod pentru anul fiscal care intră în vigoare la 1 octombrie. Ea constată că mai multe sugestii erau coduri care au fost șterse sau împărțite în coduri mai detaliate.

Riscuri și balustrade

  • Automatizarea unui proces întrerupt poate amplifica problemele existente.

  • Echipele pot supraautomatiza și elimina raționamentul uman necesar.

  • Calitatea poate varia dacă rezultatele nu sunt evaluate continuu.

Foaia de parcurs de implementare

  1. Hartă fluxul de lucru actual și identifică pasul cu cea mai mare frecare.

  2. Definiți puncte de control umane înainte de automatizarea completă.

  3. Instruiți utilizatorii cu privire la solicitări, căi de escaladare și standarde de calitate.

  4. Urmăriți rezultatele la nivel de sarcină pentru a confirma valoarea susținută.

Continuați să explorați

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 Using AI for ICD-10 Code Lookup quiz

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

Quiz Start

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

Întrebări frecvente

Ce este utilizarea AI pentru căutarea codului ICD-10?

Căutarea codului AI ICD-10 utilizează căutarea, procesarea limbajului natural sau modele mari de limbaj pentru a transforma un diagnostic scris în cuvinte simple în coduri candidate ICD-10-CM. Economisește timp, dar rezultatul său este doar o plumb. Fiecare cod trebuie încă confirmat în Indexul Alfabetic și Lista Tabulară oficială, deoarece chatbot-ii generali pot produce coduri care par reale, dar sunt greșite, depășite sau nu există.

De ce poate un chatbot de uz general să returneze un cod ICD-10-CM care nu există?

Chatbot-urile prezic text plauzibil. Codurile ICD-10-CM urmează modele obișnuite, astfel încât un model poate produce un cod corect format, cu o descriere credibilă, chiar și atunci când acel cod nu este în tabelul oficial.

Conform ghidurilor oficiale, care este ordinea corectă pentru găsirea unui cod?

Orientările spun să începeți în indexul alfabetic și apoi să verificați în lista tabelară. Lista tabelară conține note de instrucțiuni, cum ar fi Exclude1 și „utilizați cod suplimentar”, pe care Indexul nu le arată.

Când intră în vigoare actualizările setului de coduri ICD-10-CM în fiecare an?

Actualizarea anuală intră în vigoare la 1 octombrie. Un instrument ale cărui date sunt mai vechi decât actualizarea respectivă poate sugera coduri șterse sau poate rata coduri noi, mai detaliate.

Un bilet de ambulatoriu scrie „pneumonie probabilă” și documentează tuse și febră. Ce ar trebui codificat?

În ambulatoriu, diagnosticele incerte, cum ar fi „probabil” sau „exclude”, nu sunt codificate ca fiind confirmate. Codificatorul raportează semnele și simptomele documentate. Regulile de spitalizare tratează diferit diagnosticele incerte.

Un chatbot sugerează un cod de entorsă a gleznei fără al șaptelea caracter. De ce ar trebui să îl respingă codificatorul?

Multe categorii de accidentări au nevoie de un al șaptelea caracter care arată tipul de întâlnire, cum ar fi A pentru o întâlnire inițială. Fără acesta, codul este incomplet și nu poate fi facturat.