Отчет: Чем полезно административное применение ИИ в здравоохранении?

Искусственный интеллект (ИИ) имеет множество применений в различных отраслях. Искусственный интеллект совершает революцию в уходе за пациентами и оптимизирует процессы здравоохранения, включая администрирование. Администрация является основой любого учреждения и имеет решающее значение для обеспечения его функционирования по назначению; любые недостатки в управлении наносят ущерб всему учреждению.

Управление здравоохранением делится на несколько категорий, некоторые из них включают:

• Управление данными пациентов,
• Назначение встреч,
• Биллинг

Эти процессы обеспечивают эффективность процессов здравоохранения. Однако эти процессы имеют свои ограничения; например, у них много ручных процессов, которые приводят к ошибкам, неэффективности и росту затрат. ИИ рекомендует переопределить весь административный ландшафт здравоохранения.

Вот краткий обзор применения искусственного интеллекта в здравоохранении:

• Прогнозная аналитика позволяет поставщикам медицинских услуг принимать обоснованные решения.
• Упрощение расписания встреч, революция в выставлении счетов и обработке претензий
• Содействие безопасному обмену медицинской информацией
• Автоматизируйте управление электронными медицинскими записями (ЭМК)

Улучшите управление данными пациентов

Искусственный интеллект превращает электронные медицинские записи (ЭМК) в динамические инструменты, улучшающие уход за пациентами. ИИ основан на простоте традиционных систем медицинской документации с использованием таких инструментов, как машинное обучение и обработка естественного языка (НЛП). НЛП может учиться на заметках врача или данных пациентов, чтобы предоставлять структурированную, полезную информацию.

Обычные системы медицинской документации повторяются и требуют автоматизации вручную. ИИ устраняет жесткость традиционных цифровых систем, таких как хранение и поиск данных, добавляя возможности, которые могут быстро анализировать огромные данные и идентифицировать соответствующую информацию о пациентах для административных целей.

Примеры использования искусственного интеллекта в структурировании и анализе данных:

• Больница может внедрить систему EHR на основе искусственного интеллекта, чтобы прогнозировать ухудшение состояния раньше, чем традиционные методы. Система анализирует данные в режиме реального времени, такие как результаты лабораторных исследований и показатели жизнедеятельности, и использует информацию из прошлых подобных случаев для прогнозирования процесса выздоровления пациента.
• Платформа на основе искусственного интеллекта может использовать НЛП для организации информации из клинических записей и обеспечения ее доступности для исследований и клинического использования. Этот процесс выходит за рамки процесса восстановления данных цифровых систем.

Упрощение планирования и управления встречами

Планирование посещений влияет на доступ пациентов к медицинской помощи и эффективность работы поставщиков медицинских услуг. Управление расписанием посещений является частью управления здравоохранением.

Искусственный интеллект использует анализ данных и машинное обучение для оптимизации планирования путем анализа.

• сборы за неявку,
• Предпочтения пациента
• Продолжительность приема,
• Часы работы специалистов

Таким образом, график встреч является динамичным и не ограничен временными ограничениями. Планирование также может включать данные из ваших электронных медицинских карт или системы управления помещениями, чтобы обеспечить целостный подход ко всему опыту. Такая система будет способна:

• Автоматизировать напоминания
• Обновления в режиме реального времени для улучшения планирования
• Варианты перепланировки.
• Сокращение административной нагрузки
• Улучшите общение между пациентом и поставщиком медицинских услуг.

Прогнозирующее планирование может помочь выявить пациентов, рискующих пропустить прием. Они могут снизить процент неявок, предоставив поставщикам медицинских услуг упреждающие меры, такие как дополнительные напоминания или планирование последующих звонков. Эта система снизила нагрузку на администрацию по планированию каждого приема. Прогнозная аналитика также может указывать на трудности пациента/поставщика при посещении приемов, рекомендуя целевые вмешательства.

Революция в выставлении счетов и обработке претензий

ИИ повышает ценность выставления счетов и обработки претензий, что чревато сложностями, ошибками и неэффективностью, что приводит к значительным административным расходам и неудовлетворенности пациентов. Он использует алгоритмы ML и NLP для извлечения и обработки данных из электронных медицинских записей для создания точных и полных заявлений и заявлений.

ИИ устраняет необходимость ручного ввода данных и помогает выявлять отклонения и недостающую информацию посредством анализа данных, что приводит к более быстрому возмещению средств от плательщиков и уменьшению финансовых расхождений.

Модели машинного обучения учатся на основе исторических данных о выставлении счетов, чтобы распознавать признаки мошенничества, такие как

• Повторяющиеся заявления
• Услуги не оказаны,
• Обновлять.

В сочетании с возможностью анализировать большие наборы данных в режиме реального времени он позволяет на ранней стадии обнаруживать аномалии, указывающие на мошенническую деятельность. Система уведомляет администратора, когда обнаруживает красный флаг.

Системы искусственного интеллекта также гарантируют, что претензии соответствуют действующему законодательству и требованиям плательщиков, оставаясь в курсе последних событий. Это динамическое требование снижает штрафы за несоблюдение требований и обеспечивает соответствие стандартов выставления счетов высоким стандартам.

Искусственный интеллект значительно снижает затраты на процессы выставления счетов и претензий за счет автоматизации рутинных задач; медицинский персонал может посвятить свое время более важным функциям.

Использование прогнозной аналитики для ИИ в здравоохранении

Предиктивная аналитика ИИ позволяет администраторам здравоохранения прогнозировать госпитализацию пациентов, понимать потребности в ресурсах и оптимизировать работу больницы.

ИИ учится на исторических данных и моделях, чтобы создавать прогнозы на будущее. При наличии обширных данных, таких как погодные тенденции, госпитализация или эпидемии, модель искусственного интеллекта может предлагать прогнозы, что облегчает администрации подготовку персонала и обеспечение наличия необходимых медицинских материалов.

ИИ также позволяет администраторам принимать превентивные меры для поддержания операционной эффективности.

Примеры вариантов использования ИИ при распределении и планировании ресурсов:

• Больница может внедрить систему прогнозной аналитики для прогнозирования ежедневных поступлений пациентов. Выявление закономерностей на основе исторических показателей госпитализации и местных тенденций в области здравоохранения может дать представление об ожидаемых госпитализациях. Администратор больницы может затем выделить достаточные ресурсы и скорректировать штатное расписание, что приведет к общей эффективности оказания медицинской помощи.
• ИИ может узнать на основании предыдущих операций, как долго пациент будет оставаться в больнице после процедуры. Таким образом, администратор может оптимизировать график хирургических операций и помочь лучше спланировать послеоперационный уход и распределение коек, что приводит к более плавному потоку пациентов и увеличению возможностей для плановых операций.

Преимущества прогнозной аналитики при управлении чрезвычайными ситуациями и плановой медицинской помощи:

• Прогнозная аналитика позволяет больницам мобилизовать ресурсы и подготовить персонал, предвидя рост числа госпитализаций после изменения климата.
• При рутинном уходе прогнозная аналитика может позволить медицинским работникам выявлять пациентов с риском развития хронических заболеваний. Анализ позволяет медицинскому персоналу вмешаться на раннем этапе, предлагая профилактическую помощь, которая снижает вероятность неблагоприятных последствий для здоровья.

Прогнозная аналитика дает руководству больницы возможность прогнозировать результаты лечения пациентов. Эти полномочия позволяют им оказывать профилактическую помощь и распределять ресурсы, что приводит к повышению операционной эффективности и улучшению ухода за пациентами. Прогнозная аналитика может означать разницу между жизнью и смертью, и по мере развития технологий мы можем ожидать более позитивных результатов.

Обнаружение мошенничества с помощью передовых методов искусственного интеллекта

Как и другие отрасли, сектор здравоохранения не застрахован от мошенничества. Сложные биллинговые системы и крупные транзакции могут создавать пробелы, которые необходимо выявить с помощью фундаментального анализа. ИИ может отмечать тенденции или изменения, которые аналитики ранее считали мошенничеством. Таким образом, искусственный интеллект может сыграть роль в борьбе с мошенничеством.

Методы, используемые в ИИ для обнаружения мошенничества:

• Машинное обучение и прогнозная аналитика: создавайте модели, которые органы власти смогут использовать для определения риска мошеннических действий.
• Обработка естественного языка (NLP): методы NLP могут анализировать неструктурированную платежную информацию и процессы претензий для обнаружения аномалий, которые сигнализируют о мошеннической деятельности.
• Анализ социальных сетей. Этот метод позволяет выявить мошенническую деятельность путем анализа каналов связи между пациентами, поставщиками медицинских услуг и жалоб. Мошенничество может быть не выявлено при анализе отдельных претензий.

Выявляя мошенничество, системы искусственного интеллекта оказывают прямое влияние на финансовое состояние системы здравоохранения. Эти системы могут сэкономить больнице миллионы средств, которые в противном случае были бы потеряны в руках злоумышленников. Учреждения с меньшим количеством случаев мошенничества могут взимать более низкие страховые взносы, что приводит к повышению эффективности и улучшению медицинских услуг для пациентов.

Системы искусственного интеллекта помогают медицинским учреждениям соблюдать правила, обеспечивая высокую тщательность и контроль. Регулирующие органы уделяют этим двум соображениям большое внимание. Механизмы обнаружения мошенничества с использованием искусственного интеллекта демонстрируют приверженность честности и прозрачности.

Примеры реализации обнаружения мошенничества:

• Страховая компания может интегрировать процессы отмывания денег в обработку претензий. Затем ML сравнивает процесс рассмотрения претензий в режиме реального времени с другими историческими мошенническими претензиями. Выявляя закономерности между ними, система может выдавать предупреждения.
• Платформа на базе искусственного интеллекта может использовать передовые алгоритмы для проверки данных о претензиях, отмечая потенциальное мошенничество для проверки. Система может раскрывать мошеннические схемы, приводящие к осуждению и возврату отмытых и расхищенных средств.

Содействие обмену медицинской информацией (HIE)

Технологии искусственного интеллекта, включая алгоритмы шифрования и блокчейн, повышают безопасность и конфиденциальность медицинской информации при ее перемещении между различными системами и заинтересованными сторонами. Шифрование на базе искусственного интеллекта гарантирует, что данные пациентов защищены от несанкционированного доступа во время передачи. В то же время алгоритмы ИИ могут отслеживать потоки данных, чтобы выявлять необычные закономерности, потенциально указывающие на утечку данных или кибератаку. Кроме того, технология блокчейна, поддерживаемая искусственным интеллектом, предлагает децентрализованный и защищенный от несанкционированного доступа реестр, гарантируя целостность и отслеживаемость медицинских записей, которыми обмениваются по сети.

Искусственный интеллект значительно улучшает координацию медицинской помощи, позволяя анализировать и обмениваться медицинскими данными в режиме реального времени. Алгоритмы машинного обучения могут обрабатывать большие объемы информации из разрозненных источников, определяя соответствующую информацию о пациентах, которая должна быть передана медицинским командам; это гарантирует, что все медицинские работники имеют полное представление об истории болезни пациента, текущих лекарствах, аллергиях и планах лечения, что облегчает принятие обоснованных решений и индивидуальный подход.

Кроме того, ИИ может помочь выявить пробелы в уходе или потенциальные риски для здоровья путем анализа общих данных и принятия своевременных мер для предотвращения повторной госпитализации или посещений неотложной помощи. HIE с поддержкой искусственного интеллекта поддерживает более совместный и практический подход к уходу за пациентами в различных медицинских учреждениях, предоставляя более целостное и актуальное представление о состоянии здоровья пациентов.

Проблемы и решения при внедрении искусственного интеллекта в HIE

Хотя искусственный интеллект предлагает существенные преимущества для HIE, его внедрение сопряжено с трудностями. Проблемы конфиденциальности и безопасности данных имеют первостепенное значение, учитывая конфиденциальный характер медицинской информации. Обеспечение соответствия систем искусственного интеллекта требованиям Закона о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA) в США имеет решающее значение. Решения включают использование передовых методов шифрования, безопасных протоколов обмена данными и постоянный мониторинг систем искусственного интеллекта на предмет потенциальных уязвимостей.

Функциональная совместимость является еще одной серьезной проблемой, поскольку медицинские данные в разных системах EHR представлены в разных форматах. Искусственный интеллект может решить эту проблему, используя алгоритмы, которые преобразуют и стандартизируют форматы данных для беспрепятственной интеграции и обмена. Разработка и принятие универсальных стандартов данных, поддерживаемых ИИ, могут способствовать более эффективному и результативному HIE.

Наконец, внедрение ИИ в HIE требует значительных инвестиций в технологии и обучение. Медицинским организациям необходимо инвестировать в надежные системы искусственного интеллекта и обеспечить адекватное обучение персонала для эффективного использования этих технологий. Совместные усилия поставщиков медицинских услуг, разработчиков технологий и политиков необходимы для преодоления финансовых и логистических барьеров, открывая путь к широкой интеграции ИИ в HIE.

Поддержка клинических решений и администрирования

Системы поддержки клинических решений на базе искусственного интеллекта (CDSS) могут значительно упростить административные задачи за счет сокращения времени и ресурсов, затрачиваемых на ручной анализ данных и принятие решений. Предоставляя в режиме реального времени рекомендации, основанные на фактических данных, CDSS помогает поставщикам медицинских услуг быстрее принимать более обоснованные решения, косвенно снижая административную нагрузку, связанную с координацией ухода, планированием лечения пациентов и документацией. Например, CDSS, который рекомендует наиболее подходящий план лечения с учетом конкретного состояния пациента, может снизить потребность в последующих посещениях и свести к минимуму риск ошибок в лечении, оптимизируя административные и клинические рабочие процессы.

Кроме того, CDSS может улучшить соблюдение нормативных требований, гарантируя, что рекомендации по лечению соответствуют последним клиническим рекомендациям и стандартам; это улучшает уход за пациентами и снижает административные и юридические риски несоблюдения требований. Кроме того, CDSS может способствовать лучшему управлению ресурсами, прогнозируя потребности в уходе за пациентами и оптимизируя распределение ресурсов здравоохранения, таких как медицинский персонал и оборудование.

Ключевым преимуществом CDSS является его способность улучшать качество и стандартизацию лечения во всех медицинских учреждениях. Анализируя большие объемы данных и предоставляя рекомендации, основанные на фактических данных, CDSS гарантирует, что пациенты получают помощь, соответствующую самым высоким стандартам медицинской практики. Эта стандартизация имеет решающее значение для улучшения результатов лечения пациентов и уменьшения различий в качестве медицинской помощи, которые могут возникать из-за разного уровня опыта или знаний среди поставщиков медицинских услуг.

Кроме того, CDSS поддерживает персонализированную медицину, позволяя медицинским работникам адаптировать планы лечения к индивидуальным характеристикам каждого пациента, включая историю болезни, генетику и факторы образа жизни. Такой персонализированный подход повышает эффективность лечения и повышает удовлетворенность и вовлеченность пациентов, что является важнейшим показателем управленческого успеха в здравоохранении.

Интеграция CDSS с административными рабочими процессами

Интеграция CDSS в административные рабочие процессы требует стратегического планирования и инвестиций в технологическую инфраструктуру. Успешная интеграция гарантирует, что рекомендации CDSS будут легко интегрированы в системы EHR, что позволит поставщикам медицинских услуг получать доступ к ним и действовать в соответствии с ними в рамках своих повседневных клинических и административных задач. Эта интеграция также включает обучение медицинского и административного персонала ежедневному использованию CDSS, обеспечивая полную реализацию преимуществ системы.

Эффективная интеграция CDSS также может способствовать улучшению коммуникации и сотрудничества между медицинскими бригадами, поскольку система обеспечивает общую точку отсчета для принятия решений о лечении. CDSS также может генерировать ценные данные о результатах и ​​эффективности лечения, способствуя постоянному совершенствованию клинической и административной помощи.

Какова цель Закона о возможностях?

Как и в случае со всеми другими технологиями, администраторы должны знать моральные и юридические последствия злоупотребления ими. Прилагательное целесообразный описывает что-то, что обеспечивает простой способ достижения цели или результата, но не обязательно является моральным решением. Принцип целесообразности толкования права – это интерпретационный принцип, суть которого заключается в стремлении субъекта толкования достичь цели, получить полезный и положительный результат от своей деятельности, используя для этого оптимальный набор методов. .

Внедрители технологий искусственного интеллекта должны гарантировать, что информация в их базах данных не будет взломана и использована преступно. Правительственным учреждениям и органам власти необходимо оценить аспект выполнения чего-либо экономически эффективным и выгодным способом по сравнению с более традиционным этическим способом.

Заключение

Интеграция искусственного интеллекта в управление здравоохранением представляет собой важный шаг на пути к более эффективному, результативному и ориентированному на пациента здравоохранению. ИИ может изменить структуру управления здравоохранением, автоматизируя административные задачи, улучшая процесс принятия решений и повышая вовлеченность пациентов. Проблемы и этические соображения остаются; Проактивные стратегии и постоянные инновации обещают эффективно решить эти проблемы.

В будущем дальнейшее развитие технологий искусственного интеллекта обещает еще более значительные улучшения в управлении здравоохранением, от прогнозного управления здравоохранением до персонализированного ухода за пациентами. Внедрение ИИ не только оптимизирует операции, но и вносит значительный вклад в достижение общей цели здравоохранения: улучшение результатов лечения пациентов и повышение доступности.

Путь искусственного интеллекта в здравоохранении — это развивающаяся история инноваций, предлагающая заглянуть в будущее, где управление здравоохранением будет таким же динамичным и интеллектуальным, как и уход, который он стремится поддерживать.