电子健康记录编码中的人工智能
人工智能读取临床记录，并自动分配医院用于支付费用和跟踪护理的标准化计费和诊断代码。
概述
It targets a tedious, expensive task where human coders are slow, scarce, and prone to costly errors.
深入探讨
每次患者就诊都必须转化为标准化代码：用于诊断的 ICD-10、用于手术的 CPT 以及用于用品和服务的 HCPCS。这些代码推动保险报销、公共卫生统计和质量报告。传统上，经过培训的医疗编码员会阅读整个图表，并从数以万计的可能代码中手动选择，这是一个劳动密集型过程，也是计费错误和索赔被拒绝的常见原因。人工智能辅助编码，通常称为计算机辅助编码，使用自然语言处理来阅读医生笔记，识别记录的条件和程序，并在文本中突出显示支持证据的情况下建议适当的代码。这可以加快吞吐量，提高一致性，并有助于捕获手动编码员可能错过的条件，同时为临床医生标记文档差距。
技术洞察
仅 ICD-10 就有大约 70,000 个代码，这使得这是一个极端的多标签分类问题。系统将 NLP 实体识别（在文本中查找诊断和程序）与代码层次结构的映射以及强制执行编码指南（排序、特异性、捆绑）的规则相结合。强大的实现提供了证据链接，显示了证明每个代码合理性的确切句子，这对于可审计性、合规性以及针对付款人拒绝的索赔进行辩护至关重要。
战略影响
构建选择
应用级设计决定了人工智能是否能改善实际结果。
团队与工作流程
良好的工作流程集成可以创造用户值得信赖的生产力收益。
风险与安全
范围明确的用例可以减少变更疲劳和实施风险。
人工智能在电子健康记录编码中的未来
该领域正在朝着放射学和急诊医学等大批量、低复杂性专业的自主编码方向发展，其中人工智能对索赔进行编码，几乎不需要人工审查。大型语言模型正在改进对细致入微、模棱两可的文档的处理。期望与临床文档完整性计划进行更深入的耦合，其中人工智能会实时提示医生添加所需的特异性代码。围绕审计跟踪和欺诈预防的监督将加强，因为无论有意还是无意，错误的代码都可能构成计费欺诈。
现实世界的实施
放射学小组使用自主编码引擎（例如，来自 Nym 或 CodaMetrix 等供应商）将 ICD-10 和 CPT 代码分配给成像报告，只需最少的人工审核
计算机辅助编码工具，例如 3M (Solventum) 360 Encompass 向人类编码员建议代码并突出显示支持文档
临床文件完整性团队使用人工智能来标记缺乏准确编码所需特异性的注释，并提示医生进行澄清
卫生系统运行人工智能帐单前审计，以在提交索赔之前发现编码不足或编码过多的情况，从而减少付款人拒绝付款的情况
风险与防护栏
将损坏的流程自动化可能会加剧现有问题。
团队可能会过度自动化并消除所需的人工判断。
如果不持续评估输出，质量可能会出现偏差。
实施路线图
绘制当前工作流程并确定摩擦最大的步骤。
在完全自动化之前定义人工检查点。
对用户进行提示、升级路径和质量标准方面的培训。
跟踪任务级结果以确认持续价值。
不断探索
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常见问题
What is AI in Electronic Health Record Coding?
人工智能读取临床记录，并自动分配医院用于支付费用和跟踪护理的标准化计费和诊断代码。它针对的是一项乏味且昂贵的任务，其中人类编码员速度缓慢、稀缺且容易出现代价高昂的错误。
ICD-10 和 CPT 等医疗代码的主要目的是什么？
标准化代码将护理转化为计费索赔，并提供公共卫生统计数据和质量报告。
为什么自动化医疗编码被描述为极端的多标签问题？
由于有数万个可能的代码，并且每次遇到多个代码，这是一个大规模的多标签分类挑战。
人工智能编码系统中的“证据链接”提供什么？
证据链接显示支持代码的具体文档，这对于可审计性和辩护索赔至关重要。
什么是“计算机辅助编码”？
计算机辅助编码由人工智能提出带有支持证据的代码，而人类编码员验证并完成工作。
哪个专业经常被认为是自主（最少审查）人工智能编码的有力候选者？
放射学和急诊医学等大容量、相对结构化的领域是自主编码的领先领域。