AI ในการเข้ารหัสบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์
AI อ่านบันทึกทางคลินิกและกำหนดรหัสการเรียกเก็บเงินและการวินิจฉัยที่เป็นมาตรฐานที่โรงพยาบาลใช้เพื่อรับเงินและติดตามการดูแลโดยอัตโนมัติ
ภาพรวม
It targets a tedious, expensive task where human coders are slow, scarce, and prone to costly errors.
เจาะลึก
การเยี่ยมผู้ป่วยทุกครั้งจะต้องแปลเป็นรหัสมาตรฐาน: ICD-10 สำหรับการวินิจฉัย CPT สำหรับหัตถการ และ HCPCS สำหรับการจัดหาสินค้าและบริการ หลักปฏิบัติเหล่านี้ขับเคลื่อนการเบิกจ่ายประกัน สถิติด้านสาธารณสุข และการรายงานคุณภาพ เดิมที ผู้เขียนโค้ดทางการแพทย์ที่ได้รับการฝึกอบรมจะอ่านแผนภูมิทั้งหมดและเลือกรหัสที่เป็นไปได้ด้วยตนเองจากรหัสที่เป็นไปได้นับหมื่น ซึ่งเป็นกระบวนการที่ใช้แรงงานเข้มข้น และมักเป็นต้นเหตุของข้อผิดพลาดในการเรียกเก็บเงินและการปฏิเสธการเรียกร้อง การเข้ารหัสแบบใช้ AI ซึ่งมักเรียกว่าการเข้ารหัสแบบใช้คอมพิวเตอร์ช่วย ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่ออ่านบันทึกของแพทย์ ระบุเงื่อนไขและขั้นตอนที่บันทึกไว้ และแนะนำรหัสที่เหมาะสมพร้อมหลักฐานสนับสนุนที่เน้นไว้ในข้อความ ซึ่งจะช่วยเพิ่มความเร็วในการรับส่งข้อมูล ปรับปรุงความสม่ำเสมอ และช่วยจับภาพเงื่อนไขที่ผู้เขียนโค้ดแบบแมนนวลอาจพลาดไป ขณะเดียวกันก็ทำเครื่องหมายช่องว่างด้านเอกสารสำหรับแพทย์
ข้อมูลเชิงลึกทางเทคนิค
ICD-10 เพียงอย่างเดียวมีประมาณ 70,000 รหัส ทำให้เกิดปัญหาการจำแนกประเภทหลายป้ายกำกับอย่างรุนแรง ระบบรวมการรับรู้เอนทิตี NLP ซึ่งจะค้นหาการวินิจฉัยและขั้นตอนในข้อความ กับการแมปกับลำดับชั้นของโค้ดและกฎที่บังคับใช้แนวทางการเขียนโค้ด (ลำดับ ความจำเพาะ การรวมกลุ่ม) การใช้งานที่เข้มงวดจะให้หลักฐานในการเชื่อมโยง โดยแสดงประโยคที่แน่ชัดซึ่งแสดงถึงเหตุผลของโค้ดแต่ละอัน ซึ่งจำเป็นสำหรับการตรวจสอบ การปฏิบัติตามข้อกำหนด และการป้องกันข้อเรียกร้องจากการปฏิเสธของผู้ชำระเงิน
ผลกระทบเชิงกลยุทธ์
สร้างทางเลือก
การออกแบบระดับแอปพลิเคชันจะกำหนดว่า AI จะปรับปรุงผลลัพธ์ที่แท้จริงหรือไม่
ทีมงานและขั้นตอนการทำงาน
การบูรณาการขั้นตอนการทำงานที่ดีจะช่วยเพิ่มผลผลิตที่ผู้ใช้ไว้วางใจได้
ความเสี่ยงและความปลอดภัย
กรณีการใช้งานที่มีขอบเขตดีจะช่วยลดความเหนื่อยล้าของการเปลี่ยนแปลงและความเสี่ยงในการดำเนินการ
อนาคตของ AI ในการเข้ารหัสบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์
สาขานี้กำลังมุ่งสู่การเขียนโค้ดอัตโนมัติสำหรับสาขาเฉพาะทางที่มีปริมาณมากและมีความซับซ้อนต่ำ เช่น รังสีวิทยา และเวชศาสตร์ฉุกเฉิน ซึ่งรหัส AI อ้างสิทธิ์โดยอาศัยการตรวจสอบจากเจ้าหน้าที่เพียงเล็กน้อย โมเดลภาษาขนาดใหญ่กำลังปรับปรุงการจัดการเอกสารที่เหมาะสมยิ่งและคลุมเครือ คาดหวังการเชื่อมโยงที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นกับโปรแกรมความสมบูรณ์ของเอกสารทางคลินิก โดยที่ AI จะแจ้งให้แพทย์แบบเรียลไทม์เพิ่มรหัสความจำเพาะที่ต้องการ การกำกับดูแลจะเข้มงวดในเส้นทางการตรวจสอบและการป้องกันการฉ้อโกง เนื่องจากรหัสที่ไม่ถูกต้องอาจถือเป็นการฉ้อโกงการเรียกเก็บเงินไม่ว่าจะโดยตั้งใจหรือไม่ก็ตาม
การใช้งานจริงในโลกแห่งความเป็นจริง
กลุ่มรังสีวิทยาใช้เครื่องมือเข้ารหัสอัตโนมัติ (เช่น จากผู้ขายอย่าง Nym หรือ CodaMetrix) เพื่อกำหนดรหัส ICD-10 และ CPT ให้กับรายงานการถ่ายภาพโดยมีการตรวจสอบโดยมนุษย์เพียงเล็กน้อย
เครื่องมือเขียนโค้ดที่ใช้คอมพิวเตอร์ช่วย เช่น 3M (Solventum) 360 Encompass แนะนำรหัสให้กับผู้เขียนโค้ดที่เป็นมนุษย์ และเน้นเอกสารสนับสนุน
ทีมความสมบูรณ์ของเอกสารทางคลินิกใช้ AI เพื่อทำเครื่องหมายบันทึกที่ขาดความเฉพาะเจาะจงที่จำเป็นสำหรับการเข้ารหัสที่แม่นยำ และแจ้งให้แพทย์ชี้แจง
ระบบสุขภาพใช้การตรวจสอบการเรียกเก็บเงินล่วงหน้าของ AI เพื่อตรวจจับการเข้ารหัสที่ไม่ถูกต้องหรือการเข้ารหัสที่มากเกินไปก่อนที่จะยื่นคำร้อง ซึ่งช่วยลดการปฏิเสธของผู้ชำระเงิน
ความเสี่ยงและรั้ว
การทำให้กระบวนการที่เสียหายเป็นอัตโนมัติสามารถขยายปัญหาที่มีอยู่ได้
ทีมอาจดำเนินการอัตโนมัติมากเกินไปและลบวิจารณญาณของมนุษย์ที่จำเป็นออก
คุณภาพอาจคลาดเคลื่อนได้หากไม่ได้รับการประเมินผลลัพธ์อย่างต่อเนื่อง
แผนงานการดำเนินงาน
แมปขั้นตอนการทำงานปัจจุบันและระบุขั้นตอนที่มีแรงเสียดทานสูงสุด
กำหนดจุดตรวจของมนุษย์ก่อนระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ
ฝึกอบรมผู้ใช้เกี่ยวกับการแจ้งเตือน เส้นทางการยกระดับ และมาตรฐานคุณภาพ
ติดตามผลลัพธ์ระดับงานเพื่อยืนยันคุณค่าที่ยั่งยืน
สำรวจต่อไป
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 in Electronic Health Record 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
คำแนะนำต่อไป
การเข้ารหัสเอไอ
คำถามที่พบบ่อย
What is AI in Electronic Health Record Coding?
AI อ่านบันทึกทางคลินิกและกำหนดรหัสการเรียกเก็บเงินและการวินิจฉัยที่เป็นมาตรฐานที่โรงพยาบาลใช้เพื่อรับเงินและติดตามการดูแลโดยอัตโนมัติ โดยมุ่งเป้าไปที่งานที่น่าเบื่อและมีราคาแพง โดยที่โปรแกรมเมอร์ที่เป็นมนุษย์ทำงานช้า หายาก และมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาดที่มีค่าใช้จ่ายสูง
วัตถุประสงค์หลักของรหัสทางการแพทย์เช่น ICD-10 และ CPT คืออะไร
รหัสมาตรฐานเปลี่ยนการดูแลเป็นการเรียกร้องที่เรียกเก็บเงินได้ และป้อนสถิติด้านสาธารณสุขและการรายงานคุณภาพ
เหตุใดการเข้ารหัสทางการแพทย์แบบอัตโนมัติจึงถูกอธิบายว่าเป็นปัญหาแบบหลายฉลากขั้นรุนแรง
ด้วยรหัสที่เป็นไปได้นับหมื่นรหัสและรหัสหลายรหัสต่อการเผชิญหน้า ถือเป็นความท้าทายในการจำแนกประเภทหลายป้ายกำกับในวงกว้าง
'การเชื่อมโยงหลักฐาน' ให้อะไรในระบบการเข้ารหัส AI
การเชื่อมโยงหลักฐานจะแสดงเอกสารเฉพาะที่สนับสนุนรหัส ซึ่งมีความสำคัญต่อการตรวจสอบและป้องกันการเรียกร้อง
'การเข้ารหัสโดยใช้คอมพิวเตอร์ช่วย' คืออะไร
การเขียนโค้ดโดยใช้คอมพิวเตอร์ช่วยมี AI เสนอรหัสพร้อมหลักฐานสนับสนุน ในขณะที่ผู้เขียนโค้ดที่เป็นมนุษย์จะตรวจสอบและทำงานให้เสร็จสิ้น
ความเชี่ยวชาญพิเศษใดที่มักถูกอ้างถึงว่าเป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งสำหรับการเข้ารหัส AI แบบอัตโนมัติ (ตรวจสอบขั้นต่ำ)
สาขาที่มีโครงสร้างค่อนข้างสูงและปริมาณมาก เช่น รังสีวิทยาและเวชศาสตร์ฉุกเฉิน เป็นผู้นำในด้านการเข้ารหัสอัตโนมัติ