InayofuataMwongozo unaofuata
AI katika Usimbaji wa Marekebisho ya Hatari ya HCC
Viwanda
MWONGOZO wa Viwanda
Usimbaji unaosaidiwa na kompyuta (CAC) ni programu inayosoma hati za kimatibabu kwa kuchakata lugha asilia na kupendekeza utambuzi na misimbo ya utaratibu.
Mwanadamu kisha anakubali, kukataa au kuhariri kila pendekezo kabla ya dai kukamilishwa. Ni muhimu kwa sababu inabadilisha kazi ya msimbaji kutoka kwa chati za kutafuta hadi uthibitisho wa uthibitisho, na thamani yake inategemea usahihi, usawazishaji wa mtiririko wa kazi na jinsi shirika hupima tija.
Kupitishwa kwa CAC nchini Marekani kulikua karibu na mabadiliko ya Oktoba 2015 kutoka ICD-9 hadi ICD-10. Seti mpya za misimbo zilikuwa na maelezo zaidi, na mashirika yalihofia wawekaji misimbo kupoteza tija. Bidhaa zilizoanzishwa hutoka kwa makampuni kama vile 3M, ambayo biashara ya habari za afya ilikuja kuwa sehemu ya Solventum mnamo 2024, na Optum, miongoni mwa zingine. Mtiririko wa kazi una hatua nne: Hati hutiririka kutoka kwa EHR hadi kwenye mfumo wa CAC, ikijumuisha maelezo ya maendeleo, ripoti za uendeshaji, muhtasari wa utekelezaji na matokeo; injini ya usindikaji wa lugha ya asili husoma maandishi, hutambua hali na taratibu na kupendekeza kanuni, kila moja iliyounganishwa na vifungu vinavyounga mkono; msimbo hukagua kila pendekezo. Wanaikubali, kuikataa, au kuihariri kwa msimbo mahususi au sahihi zaidi, na kuongeza misimbo yoyote ambayo mfumo umekosa; na mtoa coder hutumia miongozo rasmi, kama vile sheria za kupanga mpangilio na sheria tofauti za wagonjwa wa kulazwa na za nje kwa uchunguzi usio na uhakika, na huandika maswali kwa madaktari wakati nyaraka haziko wazi. CAC ni tofauti na usimbaji wa uhuru. Katika CAC, binadamu huthibitisha kila chati. Mifumo inayojiendesha hutuma baadhi ya matukio kwenye utozaji bila ukaguzi wa kibinadamu. Mashirika kwa kawaida huhukumu CAC kwa hatua kadhaa: Uzalishaji, unaopimwa kama chati au mikutano kwa saa; usahihi wa msimbo, unaopimwa na ukaguzi; Usahihi wa mapendekezo na kukumbuka; Siku zisizotozwa-sio-mwisho-kutozwa (DNFB), kumaanisha muda ambao akaunti zilizotolewa husubiri kwa usimbaji wa mwisho; na viwango vya kunyimwa mkondo wa chini. Dhana tatu potofu ni za kawaida. Ya kwanza ni kwamba CAC inaondoa hitaji la utaalamu wa mwongozo. Kwa kweli, misimbo lazima ipate mapendekezo yanayokubalika lakini yasiyo sahihi. Ya pili ni kwamba faida ya uzalishaji huja moja kwa moja. Muundo mbaya wa skrini, mapendekezo yenye kelele au mafunzo hafifu yanaweza kupunguza kasi ya visimba. Ya tatu ni kwamba viwango vya juu vya kukubalika vinathibitisha usahihi. Wanaweza pia kumaanisha kuwa wanasimba wameacha kukagua.
Muktadha wa tasnia huamua kama mawazo ya AI yatadumu katika mawasiliano na ukweli.
Vikwazo vya kikoa huathiri viwango vinavyokubalika vya makosa na miundo ya uangalizi.
Usambazaji uliofanikiwa hulinganisha uwezo wa kiufundi na mtiririko wa kazi wa mstari wa mbele.
CAC inazidi kuunganishwa na vipengele vikubwa vya muundo wa lugha, kama vile muhtasari wa kukaa kwa muda mrefu, kuandika maswali ya daktari na kueleza kwa nini msimbo ulipendekezwa. Wachuuzi wengine wanapanua CAC kuelekea uhuru wa sehemu kwa aina rahisi za kukutana. Mtiririko wa kimsingi wa uthibitishaji utabaki kwa usimbaji mgumu wa wagonjwa waliolazwa, ambapo miongozo na mapungufu ya hati yanahitaji uamuzi wa kibinadamu. Mashirika yanayotumia zana mpya zaidi yanapaswa kuendelea kupima usahihi, kukumbuka, usahihi wa ukaguzi na kukanusha badala ya kutegemea madai ya tija ya wauzaji, na yanapaswa kuangalia viweka codes vinavyosogezwa kwenye kugonga mpira.
Kiweka coder hufungua chati ya wagonjwa waliolazwa na kuona CAC ikipendekeza misimbo ya ICD-10-CM kwa jeraha la papo hapo la figo na ugonjwa wa kisukari wa aina ya 2 wenye hyperglycemia. Kila pendekezo linaunganisha kwa vifungu vilivyoangaziwa katika madokezo ya maendeleo, ambayo anabofya ili kuthibitisha.
Katika chati ya wagonjwa wa nje, CAC inapendekeza msimbo wa nimonia kulingana na barua inayosema "ondoa nimonia." Kiweka coder kinaikataa, kwa sababu miongozo ya wagonjwa wa nje hairuhusu kusimba uchunguzi usio na uhakika kama ilivyothibitishwa.
Mkurugenzi wa usimamizi wa taarifa za afya hulinganisha chati kwa saa, usahihi wa usimbaji na siku zisizotozwa-sio-mwisho kabla na baada ya CAC kwenda moja kwa moja. Tija huboreshwa baada ya wapiganaji kufunzwa kwenye skrini mpya za ukaguzi.
Mkaguzi anayepitia ilani za kumbukumbu ya kukubalika kwa CAC anagundua kwamba watoa misimbo hukubali karibu kila pendekezo kwa wagonjwa wa daktari mmoja. Mchoro huo unapendekeza ukaguzi wa usahihi unaolengwa.
Mahitaji ya udhibiti yanaweza kubatilisha prototypes zenye nguvu.
Data ya kihistoria inaweza kusimba upendeleo unaodhuru jumuiya mahususi.
Mifumo ya urithi inaweza kuunda vikwazo vya ushirikiano na gharama zilizofichwa.
Shirikisha wataalam wa kikoa kutoka kwa uundaji wa shida hadi tathmini.
Tengeneza njia za ukaguzi na nyaraka kabla ya kuzinduliwa.
Thibitisha majukumu ya kufuata na usalama mapema.
Toa kwa awamu kwa vigezo wazi vya kusimamisha na kurejesha.
Free newsletter
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
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
Usimbaji unaosaidiwa na kompyuta (CAC) ni programu inayosoma hati za kimatibabu kwa kuchakata lugha asilia na kupendekeza utambuzi na misimbo ya utaratibu. Mwanadamu kisha anakubali, kukataa au kuhariri kila pendekezo kabla ya dai kukamilishwa. Ni muhimu kwa sababu inabadilisha kazi ya msimbaji kutoka kwa chati za kutafuta hadi uthibitisho wa uthibitisho, na thamani yake inategemea usahihi, usawazishaji wa mtiririko wa kazi na jinsi shirika hupima tija.
CAC inapendekeza misimbo ya uthibitishaji wa binadamu kwenye kila chati. Uwekaji usimbaji unaojitegemea huruhusu matukio fulani kupita wanadamu kabisa.
"Kanuni" inaashiria kutokuwa na uhakika. Sheria za usimbaji za wagonjwa wa nje haziruhusu kurekodi uchunguzi usio na uhakika kana kwamba umethibitishwa.
Utambuzi wa uzoefu hubainisha hali ambazo ni za mtu mwingine mbali na mgonjwa, kama vile mwanafamilia.
Kumbuka ni sehemu ya misimbo sahihi ambayo mfumo unapendekeza. Kukumbuka kidogo kunaacha viweka codes kutafuta chati kwa kile ilichokosa.
DNFB hufuatilia ucheleweshaji kati ya kutokwa na malipo ya mwisho, ambayo kasi ya usimbaji na usahihi huathiri moja kwa moja.
Endelea kujifunza
Miongozo zaidi imechaguliwa kwa mada hii
InayofuataMwongozo unaofuata
AI katika Usimbaji wa Marekebisho ya Hatari ya HCC
Viwanda