В тумане современного здравоохранения, где прорывы в медицинской науке сочетаются с постоянно меняющимся ландшафтом потребностей пациентов и соображений стоимости, ключевой практикой, которая направляет это хрупкое равновесие, является управление использованием. .
По своей сути Управление использованием – это искусство достижения идеального баланса между предоставлением оптимального ухода и рациональным распределением медицинских услуг, симфония, в которой медицинская необходимость гармонирует с финансовой осторожностью.
Медицинские услуги, оцениваемые с помощью управления использованием, могут включать госпитализацию, дни стационарного лечения, учреждение квалифицированного сестринского ухода (SNF), дни стационарного лечения SNF, визиты к врачу на дому, посещения скорой помощи, амбулаторные посещения и т. д.
К основным типам управления использованием относятся:
- Предварительная авторизация
- Параллельная проверка
- Ретроспективный обзор
Здесь, в серии блогов, которые в первую очередь будут посвящены управлению использованием типа предварительной авторизации и пониманию того, как мы планируем революционизировать проблемы PA, используя новейшие передовые технологии.
Что такое предварительное разрешение?
Предварительное разрешение или PAдолгое время символизировались как воплощение ухода за пациентами, и растущая отрасль предъявляет новые требования, эти давние процедуры сталкиваются с высшая проверка.
Предварительное разрешение означает, что поставщик медицинских услуг должен получить одобрение плана медицинского обслуживания пациента, прежде чем приступить к лечению, процедуре или медикаментозному лечению. Этот процесс может быть сложным и занимать много времени, включая большое количество документов и документации. и общение между поставщиками медицинских услуг и страховщиками. Поставщики медицинских услуг несут ответственность за инициирование процесса предварительного разрешения путем предоставления соответствующей клинической информации страховщику для рассмотрения.
Текущие проблемы, с которыми сталкивается предварительное разрешение, заключаются в следующем:
- Финансовая ответственность
- Заявить об отказе
- Административная нагрузка
- Отложенный уход за пациентом
- Неудовлетворенность пациентов
- Неправильное распределение ресурсов
- Нарушение рабочего процесса
- Финансовый риск для пациентов
- Проблемы соответствия
- Юридические и нормативные последствия
Мы в CIBI понимаем постоянно развивающийся ландшафт здравоохранения, наша компания находится в авангарде инноваций, стремясь революционизировать то, как поставщики медицинских услуг и страховые компании перемещаются по запутанной сети предварительного разрешения. Признавая разочарования и неэффективность, которые долгое время препятствовали этому процессу, мы использовали мощь передовых технологий, используя самые современные большие языковые модели (LLM), выполняя GPT-4 и другие модели с открытым исходным кодом, чтобы добиться трансформационных изменений.
В основе нашего решения лежат наши LLM, сложнейшая система искусственного интеллекта, обученная понимать и анализировать сложности медицинской документации, протоколов лечения и страховых полисов. Этот LLM служит интеллектуальным посредником, преодолевая разрыв между поставщиками медицинских услуг и страховщиками, оптимизируя процесс предварительного разрешения, как никогда раньше.
что такое LLM?
Модель большого языка (LLM) представляет собой передовую технологию искусственного интеллекта, которая произвела революцию в обработке естественного языка. Созданный на основе огромных объемов текстовых данных, LLM, такой как GPT-3, обладает беспрецедентной способностью понимать, генерировать и синтезировать человеческий язык.
Представьте себе мир, в котором поставщики медицинских услуг больше не будут заниматься бумажной работой и длительным общением со страховщиками. С нашим LLM процесс начинается беспрепятственно, поскольку поставщики отправляют запросы на предварительную авторизацию. LLM быстро переваривает клиническую информацию, мгновенно сопоставляя ее с установленными медицинскими рекомендациями и критериями страхования.
Непревзойденное понимание LLM медицинской терминологии и контекста позволяет точно оценивать медицинскую необходимость предлагаемых методов лечения.
Он выявляет потенциальные красные флажки, несоответствия или отсутствующую информацию, которые могут привести к отказу. Таким образом, наше решение значительно снижает риск отклонения требований и апелляций, что в конечном итоге экономит драгоценное время и ресурсы как для поставщиков, так и для страховщиков.
Пациенты также получают огромную выгоду от этого упорядоченного подхода. Задержки, которые часто возникают в результате громоздких процессов предварительного разрешения, сведены к минимуму, что гарантирует своевременное получение пациентами необходимого им ухода. Кроме того, наш LLM расширяет возможности страховщиков, предоставляя четкие и краткие объяснения решений о предварительном разрешении, повышая прозрачность и укрепляя доверие к экосистеме здравоохранения.
С помощью нашего инновационного приложения Healthcare LLM мы не просто решаем проблему предварительного разрешения — мы меняем весь ландшафт предварительного разрешения в сфере здравоохранения.
Наше видение — это будущее, в котором административное бремя снижено, уход за пациентами оптимизирован, а поставщики медицинских услуг могут сосредоточиться на том, что действительно важно — на оказании исключительной помощи своим пациентам.
Подводя итог, эта статья дала представление об инновационных шагах, которые мы делаем с нашим революционным продуктом CIBI. Благодаря слиянию точно настроенных моделей LLM, сложного пользовательского интерфейса и полной интеграции клинических данных мы готовы произвести революцию в сфере предварительного разрешения в здравоохранении. Путешествие только началось, и в нашем предстоящем блоге мы рады еще больше углубиться в сложную работу, которая позволяет CIBI гармонизировать эффективность, основанную на искусственном интеллекте, в медицинских разрешениях. Оставайтесь с нами, чтобы узнать о будущем искусственного интеллекта в здравоохранении.
