ایپلیکیشن گائیڈ
میڈیکل کوڈنگ آڈٹس کے لیے AI
میڈیکل کوڈنگ آڈٹس کے لیے AI خطرے کے لحاظ سے دعووں کی درجہ بندی کرنے، دستاویزات اور ادائیگی کرنے والے قوانین کے خلاف کوڈز کا موازنہ کرنے، اور انسانی آڈیٹرز کے لیے ممکنہ غلطیوں کی تصدیق کرنے کے لیے سافٹ ویئر کا استعمال کرتا ہے۔
اس صفحہ پر4 منٹ پڑھیں
جائزہ
یہ فراہم کنندگان کو ادائیگی کرنے والوں، ریکوری آڈٹ کنٹریکٹرز یا OIG کرنے سے پہلے زائد ادائیگیوں اور کم ادائیگیوں کو تلاش کرنے میں مدد کرتا ہے۔ یہ اس لیے اہمیت رکھتا ہے کہ ایک بار زائد ادائیگی کی نشاندہی ہو جانے کے بعد، وفاقی قوانین کے مطابق اس کی اطلاع دی جائے اور مقررہ وقت کے اندر واپس کی جائے۔
گہرا غوطہ
کوڈنگ آڈٹ دو شکلوں میں آتے ہیں۔ ممکنہ آڈٹ بلنگ سے پہلے دعووں کا جائزہ لیں۔ ریٹرو اسپیکٹیو آڈٹ پہلے سے ادا کیے گئے دعووں کا جائزہ لیتے ہیں۔ یہ کام اندرونی اور بیرونی دونوں جائزہ نگار کرتے ہیں۔ بیرونی جائزہ لینے والوں میں میڈیکیئر ایڈمنسٹریٹو کنٹریکٹرز (MACs) شامل ہیں، جو ٹارگیٹڈ پروب اور ایجوکیٹ ریویو چلاتے ہیں۔ ریکوری آڈٹ ٹھیکیدار؛ یونیفائیڈ پروگرام انٹیگریٹی کنٹریکٹرز؛ CMS کا جامع ایرر ریٹ ٹیسٹنگ پروگرام؛ HHS آفس آف انسپکٹر جنرل؛ اور تجارتی اور میڈیکیئر ایڈوانٹیج ادا کرنے والے۔ OIG کی جنرل کمپلائنس پروگرام گائیڈنس، جو نومبر 2023 میں جاری کی گئی ہے، تعمیل پروگرام کے بنیادی عنصر کے طور پر آڈیٹنگ اور مانیٹرنگ کو درج کرتا ہے۔ AI تین جگہوں پر مدد کرتا ہے۔ سب سے پہلے، رسک اسکورنگ چنتا ہے کہ کہاں دیکھنا ہے۔ یہ ساتھیوں کے ساتھ کوڈ کی تقسیم کا موازنہ کرتا ہے، غیر معمولی ترمیم کار کے استعمال اور سپاٹ ترمیم کی خلاف ورزیوں کو جھنڈا دیتا ہے۔ دوسرا، خودکار جائزہ ہر کوڈ کا موازنہ دستاویزات اور ادا کنندہ کے قواعد سے کرتا ہے، جیسے NCCI ترمیمات اور مقامی اور قومی کوریج کے تعین۔ اس کے بعد یہ معاون ثبوت کے ساتھ ایک تلاش کا مسودہ تیار کرتا ہے۔ تیسرا، نتائج رپورٹنگ اور تعلیم میں شامل ہوتے ہیں، جو فراہم کنندہ، کوڈ یا غلطی کی قسم کے لحاظ سے ٹوٹ جاتے ہیں۔ سب سے اہم غلط فہمی یہ ہے کہ AI کے ساتھ 100 فیصد دعووں کا جائزہ شماریاتی نمونے کی جگہ لے لیتا ہے۔ ایسا نہیں ہوتا۔ ایک AI جھنڈا ایک برتری ہے، تلاش نہیں، جب تک کہ ایک قابل آڈیٹر اس کی تصدیق نہ کرے۔ یہ اندازہ لگانے کے لیے کہ دعووں کے پورے گروپ میں زائد ادائیگی کی قیمت کتنی ہے، آپ کو ایک دستاویزی، شماریاتی اعتبار سے درست نمونے لینے کا طریقہ درکار ہے۔ OIG اس کے لیے مفت RAT-STATS سافٹ ویئر پیش کرتا ہے۔ زیادہ خطرے والے دعووں کے ہدفی جائزے کارآمد ہوتے ہیں، لیکن دعووں کے پورے گروپ پر انہیں پیش نہیں کیا جا سکتا۔ داؤ وفاقی زائد ادائیگی کے قواعد کی پیروی کرتا ہے، جس کے تحت ضرورت سے زیادہ ادائیگیوں کی اطلاع دی جانی چاہیے اور شناخت کیے جانے کے 60 دنوں کے اندر واپس کردی گئی ہے۔ CMS نے 2024 میں قاعدہ کو اپ ڈیٹ کیا تاکہ اس ڈیڈ لائن میں محدود وقفے کی اجازت دی جا سکے جبکہ نیک نیتی سے تفتیش جاری ہے۔ ایک AI نظام جو مسائل کو ظاہر کرتا ہے لیکن ان کو حل کرنے کا کوئی عمل نہیں ہے اسے کم کرنے کے بجائے نمائش پیدا کر سکتا ہے۔
اسٹریٹجک اثر
بلڈ کے انتخاب
ایپلیکیشن لیول ڈیزائن اس بات کا تعین کرتا ہے کہ آیا AI حقیقی نتائج کو بہتر بناتا ہے۔
ٹیم اور ورک فلو
اچھا ورک فلو انضمام پیداواری صلاحیت پیدا کرتا ہے جس پر صارفین بھروسہ کر سکتے ہیں۔
خطرہ اور حفاظت
اچھی طرح سے دائرہ کار کے استعمال کے معاملات تبدیلی کی تھکاوٹ اور نفاذ کے خطرے کو کم کرتے ہیں۔
میڈیکل کوڈنگ آڈٹ کے لیے AI کا مستقبل
ادائیگی کرنے والے اور سرکاری ٹھیکیدار پہلے سے ہی آڈٹ کے اہداف کو منتخب کرنے کے لیے ڈیٹا اینالیٹکس کا استعمال کرتے ہیں، اور فراہم کنندگان اسی طرح کے ٹولز کو اپنا رہے ہیں تاکہ وہ اپنے خطرے کو پہلے دیکھ سکیں۔ AI سے توقع ہے کہ وہ زیادہ سے زیادہ شواہد اکٹھے کرنے اور پہلے پاس ہونے کا جائزہ لے گا، انسانی آڈیٹرز فیصلے کی کالوں پر توجہ مرکوز کریں گے جیسے کہ کلینیکل توثیق۔ قابل دفاع آڈٹ کے تقاضے، بشمول درست نمونے لینے، قابل جائزہ لینے والے اور دستاویزی طریقے، کے ڈھیلے ہونے کا امکان نہیں ہے کیونکہ سافٹ ویئر میں بہتری آئی ہے۔ تنظیمیں اس وقت سب سے زیادہ اہمیت حاصل کرتی ہیں جب AI کے نتائج اصلاحی کارروائی، واجب الادا رقم کی واپسی، اور فراہم کنندہ کی تعلیم کا باعث بنتے ہیں۔
حقیقی دنیا کا نفاذ
ایک طبیب گروپ کے پاس خطرے کے لیے آخری سہ ماہی سے ہر E/M دعوے پر AI اسکور ہوتا ہے۔ اس کے بعد آڈیٹر سب سے زیادہ خطرہ والے معالجین سے بے ترتیب نمونہ لیتے ہیں اور ہاتھ سے ان چارٹس کا جائزہ لیتے ہیں۔
ایک ہسپتال NCCI طریقہ کار سے طریقہ کار کو دوبارہ چلاتا ہے اور پہلے سے ادا شدہ آؤٹ پیشنٹ کلیمز کے خلاف طبی لحاظ سے غیر امکانی ترمیم چیک کرتا ہے۔ یہ لائنیں تلاش کرتا ہے جہاں بل کی گئی اکائیوں نے ترمیم کی حد سے تجاوز کیا ہے۔
بلنگ سے پہلے، ایک AI ان مریضوں کے معاملات کو جھنڈا دیتا ہے جہاں ایک بڑی پیچیدگی شدید سانس کی ناکامی کے ایک ذکر پر ہوتی ہے جس میں کوئی معاون طبی اشارے نہیں ہوتے ہیں۔ کلیم بھیجنے سے پہلے طبی دستاویزات کا ماہر ہر کیس کا جائزہ لیتا ہے۔
میڈیکیئر کنٹریکٹر کے ٹارگٹڈ پروب اینڈ ایجوکیٹ ریویو کا اعلان کرنے کے بعد، کمپلائنس ٹیم درخواست کردہ ریکارڈز کو جمع کرنے اور بھیجنے سے پہلے گمشدہ دستخطوں اور آرڈرز کی جانچ کرنے کے لیے AI کا استعمال کرتی ہے۔
خطرات اور گارڈریلز
ٹوٹے ہوئے عمل کو خودکار کرنا موجودہ مسائل کو بڑھا سکتا ہے۔
ٹیمیں ضرورت سے زیادہ انسانی فیصلے کو خودکار اور ہٹا سکتی ہیں۔
اگر آؤٹ پٹس کا مسلسل جائزہ نہ لیا جائے تو معیار بڑھ سکتا ہے۔
نفاذ کا روڈ میپ
موجودہ ورک فلو کا نقشہ بنائیں اور سب سے زیادہ رگڑ والے مرحلے کی نشاندہی کریں۔
مکمل آٹومیشن سے پہلے انسانی چوکیوں کی وضاحت کریں۔
صارفین کو اشارے، ترقی کے راستے، اور معیار کے معیار پر تربیت دیں۔
پائیدار قدر کی تصدیق کے لیے ٹاسک لیول کے نتائج کو ٹریک کریں۔
دریافت کرتے رہیں
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 Medical Coding Audits 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
اکثر پوچھے گئے سوالات
میڈیکل کوڈنگ آڈٹ کے لیے AI کیا ہے؟
میڈیکل کوڈنگ آڈٹس کے لیے AI خطرے کے لحاظ سے دعووں کی درجہ بندی کرنے، دستاویزات اور ادائیگی کرنے والے قوانین کے خلاف کوڈز کا موازنہ کرنے، اور انسانی آڈیٹرز کے لیے ممکنہ غلطیوں کی تصدیق کرنے کے لیے سافٹ ویئر کا استعمال کرتا ہے۔ یہ فراہم کنندگان کو ادائیگی کرنے والوں، ریکوری آڈٹ کنٹریکٹرز یا OIG کرنے سے پہلے زیادہ ادائیگیوں اور کم ادائیگیوں کو تلاش کرنے میں مدد کرتا ہے۔ یہ اس لیے اہمیت رکھتا ہے کہ ایک بار زائد ادائیگی کی نشاندہی ہو جانے کے بعد، وفاقی قوانین کے مطابق اس کی اطلاع دی جائے اور مقررہ وقت کے اندر واپس کی جائے۔
ایک ہسپتال کے AI نے بیرونی مریضوں کے ہر دعوے کا جائزہ لیا اور 400 غلطیوں کو نشان زد کیا۔ ان جھنڈوں کی کیا حیثیت ہے؟
AI جھنڈے لیڈز ہیں۔ یہ تب ہی نتائج بنتے ہیں جب ایک قابل انسانی آڈیٹر دستاویزات کا جائزہ لے اور غلطی کی تصدیق کرے۔
تمام دعووں میں زائد ادائیگی کا تخمینہ لگانے کے لیے زیادہ خطرے والے دعووں کا ہدفی جائزہ کیوں نہیں استعمال کیا جا سکتا؟
تمام دعووں پر نتائج پیش کرنے کے لیے شماریاتی اعتبار سے درست بے ترتیب نمونے کی ضرورت ہوتی ہے۔ زیادہ خطرے کے لیے منتخب کیے گئے دعوے پورے گروپ میں غلطی کی شرح کو بڑھاوا دیتے ہیں۔
OIG شماریاتی نمونے لینے کے لیے کون سا مفت ٹول پیش کرتا ہے؟
RAT-STATS دعووں کے ایک بڑے گروپ میں نمونے ڈیزائن کرنے اور نتائج کا تخمینہ لگانے کے لیے OIG کا مفت شماریاتی سافٹ ویئر ہے۔
ہسپتال نے معاوضہ آؤٹ پیشنٹ کے دعووں پر طبی لحاظ سے غیر امکانی ترمیمات کو دوبارہ ترتیب دیا۔ وہ چیک کیا ڈھونڈ رہے تھے؟
طبی لحاظ سے غیر امکانی ترامیم عام طور پر ایک تاریخ کو ایک مریض کے لیے رپورٹ کردہ سروس کی زیادہ سے زیادہ اکائیوں کا تعین کرتی ہیں۔ اس حد سے اوپر کی اکائیاں ایک عام آڈٹ کی تلاش ہے۔
زائد ادائیگی کا اصول AI آڈیٹنگ کے داؤ کو کیوں بڑھاتا ہے؟
وفاقی قوانین کی ضرورت ہے کہ شناخت شدہ زائد ادائیگیوں کی اطلاع دی جائے اور اسے واپس کیا جائے، عام طور پر 60 دنوں کے اندر، نیک نیتی سے تفتیش کے لیے محدود وقفے کے ساتھ۔ مسائل کو حل کیے بغیر تلاش کرنے سے نمائش میں اضافہ ہوتا ہے۔
سیکھتے رہیں
متعلقہ گائیڈز
اس موضوع کے لیے مزید گائیڈز چنے گئے ہیں۔