После пандемии Covid-19 фармацевтические компании ускорили освоение медицинских технологий, стремясь разработать более совершенные протоколы тестирования и вакцины. В результате в этом году ожидается значительный рост и быстрый спрос на искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение в здравоохранении, а Accenture прогнозирует, что рыночная стоимость ИИ для здоровья достигнет 6,6 млрд долларов в 2021 году.

Оцифровка больше не является академической задачей; больницы недавно воспользовались преимуществами искусственного интеллекта и машинного обучения для улучшения диагностики, улучшения результатов лечения пациентов и увеличения доходов. Некоторые больницы используют технологию искусственного интеллекта, чтобы предсказать, какие пациенты подвержены риску заболеть раком, остеопорозом и сердечно-сосудистыми заболеваниями.

Почти каждая больница в Америке планирует использовать ИИ на протяжении всего цикла получения дохода в ближайшие несколько лет.

Почти две трети ответивших ссылаются на ограниченное использование ИИ в некоторых частях цикла получения дохода. К 2023 году 98% руководителей здравоохранения надеются использовать ИИ в RCM в той или иной форме. Успехи в реализации, вероятно, возрастут за это время. В настоящее время только 12% считают свою реализацию ИИ зрелой, а 35% ожидают зрелости к 2023 году.

Искусственный интеллект обеспечивает масштабные улучшения, однако этот подход является тактическим, а не комплексным.

Больницы, использующие ИИ в RCM, делают это с целью улучшить платежи пациентов и плательщиков (83%) и денежные потоки (80%). Функциональность ИИ чаще всего используется для проверки соответствия требованиям и льгот (72%) и оценки оплаты пациентов (64%). Ожидается, что предварительное разрешение (68%), оценка стоимости и сроков платежей (62%) и управление отказами (61%) станут основными функциями ИИ в управлении циклом доходов к 2023 году.

С 2020 года мир все больше и больше обращается к ИИ для разработки прогностических моделей, которые показывали бы, как будет распространяться Covid-19 и когда будет достигнут коллективный иммунитет. Инструменты прогнозирования и машинное обучение помогли иммунологам делать новые открытия и разрабатывать вакцины против Covid-19.

Текущие проблемы, с которыми сталкиваются менеджеры цикла доходов

Помимо научных и научно-исследовательских аспектов фармацевтической промышленности, они, как и все предприятия, сталкиваются с операционными и финансовыми проблемами.

Такие проблемы, как стоимость сбора, отказы, недоплаты и сборы пациентов, находятся в верхней части списка, наряду с управлением A / R и кадровым обеспечением. Менеджеры по циклу доходов обращаются к решениям на основе ИИ, чтобы быстро и эффективно внедрять улучшения во всех этих областях.

Препятствия для внедрения ИИ

Операционные преимущества, которые технологии ИИ приносят бизнесу, хорошо задокументированы. Согласно недавнему исследованию, проведенному Engine среди руководителей ИТ, финансового отдела, высшего руководства и цикла доходов больниц, а также систем здравоохранения, они активно ищут способы развертывания современных технологий для решения сложных бизнес-задач.

Однако результаты показали, что доверие, бюджетные ограничения и проблемы безопасности сдерживают большинство фармацевтических компаний от быстрого внедрения технологий искусственного интеллекта в свою деятельность.

Устаревшее мышление и процессы на руководящем уровне также являются проблемой. Многие фармацевты до сих пор считают, что «наука продает», и им еще предстоит определить рентабельность инвестиций в маркетинг или продемонстрировать рентабельность инвестиций в основные услуги. Кроме того, им еще предстоит извлечь значимую информацию из своих данных, поскольку основная часть их инвестиций не была связана с инновационными коммерческими возможностями.

Более того, потребуется полный сдвиг в маркетинге и продажах. Чтобы фармацевтика могла использовать ИИ для упрощения, автоматизации и получения более глубокой информации, им необходимо отойти от традиционной динамики «торговый представитель и врач», на которую они полагались десятилетиями.

Сейчас это происходит просто потому, что коммерческая сторона наук о жизни должна развиваться, чтобы активно стимулировать инновации и добиваться устойчивых результатов.

Такие цели, как предоставление гиперперсонализированного обслуживания клиентов, поиск новых путей роста и достижение более высокого уровня эффективности, возможны только при радикальном внедрении технологии ИИ.

Причина этого в целом заключается в том, что инструменты ИИ, такие как SEDGE, снимают операционную нагрузку с системы, освобождая организацию, чтобы сосредоточиться на достижении своих бизнес-целей. ИИ позволяет фармацевтическим компаниям продолжать поставлять продукты и вспомогательные услуги, которые помогают пациентам и поставщикам медицинских услуг улучшать показатели здоровья более экономически устойчивыми способами.

Как ИИ решает эти проблемы

Существует множество способов, с помощью которых компании, работающие в области медико-биологических наук, могут улучшить коммерческие операции и значительно ускорить рост, прибыльность и устойчивость за счет использования ИИ.

Более 80% руководителей цикла доходов считают, что улучшенное управление возмещением расходов, которое обеспечивается ИИ, стоит первоначальных капиталовложений, в то время как те, кто не участвует в цикле доходов, менее склонны инвестировать (ИТ: 46% и корпоративный сектор: 44%). Поэтому первый и самый важный шаг — определить, когда и где ИИ может быть наиболее эффективным с коммерческой точки зрения.

Вот несколько способов, которыми ИИ может поддерживать цикл доходов

Способность ИИ быстро выявлять закономерности в огромных объемах данных, учиться на них, а затем делать точные прогнозы о вероятности повторения подобных закономерностей в будущем, делает его идеальным инструментом для поддержания цикла доходов.

Инструменты ИИ помогают оптимизировать:

  • Платежи пациентов и плательщиков
  • Денежный поток
  • Подтверждение права / преимуществ
  • Прогнозирование оплаты пациентов
  • Предварительное разрешение
  • Прогнозирование суммы/времени платежа
  • Управление отказами

Кроме того, искусственный интеллект снижает операционную нагрузку и повышает прибыльность в следующих областях:

  • Интеллектуальная автоматизация трудоемких рутинных рутинных задач, отнимающих много времени и труда, для повышения производительности и прибыльности.
  • Расширенное принятие решений, которое дополняет решения руководства, предоставляет бизнес-аналитику, которая увеличивает скорость роста, снижает риск и повышает устойчивость.
  • Улучшенное взаимодействие с клиентами благодаря интуитивно понятной персонализации и контенту в реальном времени.
  • Создание интеллектуальных продуктов для ускорения роста за счет инновационных методов лечения и открытия новых выгодных предложений для плательщиков.

Используйте искусственный интеллект в доступной и простой в использовании платформе для немедленных результатов

SEDGE — это мощный инструмент искусственного интеллекта, который быстро и эффективно обрабатывает большие объемы данных. SEDGE предоставляет лицам, принимающим решения, ценную информацию и объективные прогнозы, основанные на данных, гарантируя, что ваш бизнес использует всю ценность ваших данных о клиентах, поставщиках, рынке и исследованиях и разработках.

Информация или мнения, выраженные в этой статье, являются достоверными, насколько нам известно, и поэтому они подвержены ошибкам и отсутствию некоторой ключевой информации. Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с нашими Условиями использования.