فرصة الأتمتة الرئيسية يجب على قادة الرعاية الصحية التركيز على التالي

تعاني النظم الصحية العالمية من الإرهاق ونقص الموظفين. لقد تخلصت المستشفيات من كل كفاءة ممكنة من العاملين في مجال الرعاية الصحية ، وأداء المهام الإدارية يستغرق نسبة كبيرة بشكل مثير للقلق من وقت مقدمي الخدمات مقارنة بالوقت الذي يقضيه في علاج المرضى. بدأ استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي - مثل تحويل الصوت إلى نص للوصفات الطبية وملاحظات الرسم البياني ، وجدولة التوظيف الآلي - في تقليل العبء الإداري.

يمكن أن تكون أتمتة عمليات التحقق من التغطية التأمينية والتفويضات المسبقة منخفضة المخاطر هي الخطوة الرئيسية التالية لقادة الرعاية الصحية الذين يحاولون ابتكار طريقهم من خلال نقص العمالة في الصناعة. غالبًا ما تتطلب مطالبات التأمين والتراخيص المسبقة من العاملين في مجال الرعاية الصحية إجراء مكالمات هاتفية وإرسال رسائل بريد إلكتروني ونصوص ، وفي بعض الحالات ، إرسال نماذج بالفاكس إلى شركات التأمين - ثم انتظار الردود ، كما تقول ساندرا كاريكو ، نائب رئيس التعلم الآلي في شركة Sorcero ، ركزت منصة ذكاء اللغة الخاصة بعلوم الحياة على نتائج المرضى وزيادة الإنتاجية والمراقبة التنظيمية.

يحتاج قادة الرعاية الصحية الذين يرغبون في اتخاذ خطوات واسعة مع الذكاء الاصطناعي إلى الشعور بالراحة في التحرك بسرعة أكبر مما اعتادوا عليه - وسيتعين كسر الحدود القوية والراسخة بين مقدمي الخدمات وشركات التأمين.

في المتوسط ​​، يستغرق التفويض المسبق اليدوي ما متوسطه 21 دقيقة من وقت الموظفين - ويمكن أن يستغرق التفويض الفردي ما يصل إلى 45 دقيقة ، وفقًا لتقرير عام 2021 الصادر عن مجلس الرعاية الصحية ذات الجودة المعقولة (CAQH) ، وهي مؤسسة غير هادفة للربح تحالف الخطط الصحية ومقدمي الخدمات والهيئات الحكومية وجهات وضع المعايير. يقول كاريكو: "إذا تمكنا من أتمتة الإذن المسبق ، فيمكننا الاستفادة بشكل أفضل من المتخصصين في الرعاية الصحية لدينا المدربين تدريباً عالياً". "من وجهة نظر الإنتاجية ، إنه فوز بسيط."

إنه أيضًا فوز مالي واضح. يمكن لشركات التأمين والدافعين الآخرين مثل Medicare توفير ما يصل إلى 437 مليون دولار سنويًا عن طريق أتمتة التراخيص المسبقة ، وفقًا لتقرير CAQH المذكور أعلاه. تقدر المجموعة أن صناعة الرعاية الصحية بشكل عام يمكن أن تخفض تكاليفها الإدارية بمقدار 13.3 مليار دولار سنويًا من خلال الاستخدام الكامل للأتمتة.

تحطيم الجدران

يقول كاريكو ، الذي كان المهندس الرئيسي للذكاء الاصطناعي في Anthem خلال الفترة التي تحولت فيها شركة التأمين الصحي العملاقة من شركة تأمين تقليدية إلى تغطية ورعاية ، إن إحدى العقبات الرئيسية أمام أتمتة التراخيص المسبقة هي عزل البيانات بين مقدمي الخدمات وشركات التأمين. منصة مبنية على البيانات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

دعت الجمعية الطبية الأمريكية إلى الانتقال إلى التراخيص المسبقة المؤتمتة والمبسطة منذ عام 2018 على الأقل. يعتبر توحيد البيانات وشفافيتها من جميع مستويات نظام الرعاية الصحية من المبادئ الأساسية للإصلاحات المنصوص عليها في الوثائق التوجيهية للمنظمة. ومع ذلك ، فإن الإذن المسبق هو أحد المجالات الأقل نشاطًا لتطبيق الحوسبة المتقدمة من قبل مؤسسات الرعاية الصحية ، وفقًا لـ CAQH.

الموضوعات ذات الصلة: كيف يمكن للمواهب المفتوحة أن تقود التحول الرقمي للرعاية الصحية

لسوء الحظ ، فإن صناعة الرعاية الصحية تتحرك ببطء شديد ، كما يشير كايل كوتويك ، مهندس الحلول الحاصل على درجة الدكتوراه في تكامل الأنظمة البشرية ومؤسس شركة استشارات الأنظمة التكنولوجية Invicton Labs. يقول: "إنهم يتبعون نفس النهج تجاه تكنولوجيا المعلومات كما يفعلون مع التقنيات والإجراءات الطبية الجديدة: اختبرها بعناية في بيئة خاضعة للرقابة ، وتأكد من أنها لا تسبب أي ضرر ، ثم تفكر في اعتمادها إذا كانت الفوائد تفوق التكاليف" ، كما يقول .

لكن قادة الرعاية الصحية الذين يرغبون في اتخاذ خطوات واسعة مع الذكاء الاصطناعي يحتاجون إلى الشعور بالراحة في التحرك بسرعة أكبر مما اعتادوا عليه - وسيتعين كسر الحدود القوية والراسخة بين مقدمي الخدمات وشركات التأمين. يقول كاريكو: "إذا كنت ستحل هذه المشكلات ، فسيتعين عليك خرق القواعد".

جلب أفضل المواهب

يعد التنافس على المواهب تحديًا مستمرًا لقادة الرعاية الصحية الذين يحاولون تطبيق الذكاء الاصطناعي. لطالما واجهت شركات الرعاية الصحية التقليدية صعوبة في التنافس على الموهبة اللازمة لتحقيق هذه القفزات في رعاية المرضى المتقدمة ، كما يقول راج فيشنو ، الشريك الأكبر للعملاء للرعاية الصحية وعلوم الحياة في Toptal ، الذي عيّن موظفين مهرة في مجال التكنولوجيا في إحدى شركات الرعاية الصحية المدرجة في قائمة Fortune 25 عندما طورت الشركة مركزها للذكاء الاصطناعي وقدمت ابتكارات رقمية أخرى.

الآن بعد أن انتقلت شركات التكنولوجيا الكبيرة مثل Google و AWS إلى مجال الرعاية الصحية ، أصبح من الصعب على شركات الرعاية الصحية إغلاق العاملين التقنيين بدوام كامل ذوي المهارات المتقدمة ، كما يقول.

يقول فيشنو: "على مدى السنوات القليلة الماضية ، تغيرت التكنولوجيا بشكل كبير ، لكن سوق المواهب يتحسن على نطاق خطي ، مما يعني أن الفجوة تتسع على أساس يومي". "لذلك من الأهمية بمكان أن تمتلك شركات الرعاية الصحية نموذجًا قويًا للمواهب للتعامل بفعالية مع الحالة المستقبلية."

يعد استخدام فرق المواهب الطارئة مع القدرات لبناء نماذج كمبيوتر متقدمة أحد الخيارات. يمكن أن يكون أكثر فعالية من حيث التكلفة من التنافس على توظيف عمال تقنيين نادرين بدوام كامل ، كما يقول ، كما أنه يحافظ على رشيقة الفريق وقدرته على التمحور والابتكار حسب الحاجة. ستحتاج الشركات أيضًا إلى الوصول إلى العاملين التشغيليين - المعروفين باسم عمليات التعلم الآلي ، أو ML Ops - الذين سيتم تكليفهم بتشغيل الأتمتة على أساس يومي ، كما يقول كاريكو.

قد يكون توظيف الأشخاص للقيام بعمليات ML Ops أكثر صعوبة من تعيين فرق لبناء الأنظمة. "الأدوات ليست ناضجة بعد ، والناس لا يفهمون ما هي الأسئلة التي يجب طرحها ، والأنماط ليست راسخة ، وغير مفهومة على نطاق واسع ،" تلاحظ.

الموضوعات ذات الصلة: تصفح دليل مهارات مطوري Toptal الخاص بموهبة الذكاء الاصطناعي

المضي قدمًا مع الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

تستخدم الشركة الكبيرة Toptal التي يعمل معها الآن الذكاء الاصطناعي لخدمة العملاء ، والفواتير ، وإدارة الرعاية ، والفصل في المطالبات. وفي اجتماع افتراضي للمساهمين في عام 2021 ، قال كبير المسؤولين الرقميين في الشركة إن الشركة تتوقع أتمتة 50٪ من عملها خلال السنوات القليلة المقبلة.

حان الوقت لشركات التأمين الصحي الأخرى ذات التفكير المستقبلي لتكثيف هذه الرسوم وقيادتها. يقول فيشنو: "يتم تمرير جميع المعلومات عبر شركة التأمين لأنها هي الدافع". "في شركة الرعاية الصحية التي عملنا معها ، انتهى الأمر بمهارات Toptal إلى بناء نظامهم الأساسي للذكاء الاصطناعي بالكامل ، والذي يدرك جميع المعلومات التي يحصلون عليها: معلومات المطالبات ، البيانات السريرية ، المعلومات الديموغرافية ، البيانات القابلة للارتداء ، كل ذلك - وتشكل ما يسمى ببحيرة البيانات ".

على هذا التدفق العميق للبيانات يمكن اتخاذ قرارات تفويض مسبق ثانوية ، من بين قرارات آلية أخرى. يقول: "إنه مكسب لجميع الأطراف بالنسبة لشركة التأمين والمريض ، وكذلك لمكتب الطبيب". "سيكون هناك تردد في بعض عمليات التبني لمجرد طبيعة العلاقات القائمة ، ولكن هذه كلها حواجز سيتم تجاوزها. القيمة التي سيراها المريض ضخمة جدًا لدرجة أن النظام سيتكيف - وسيكون مفيدًا بنفس القدر لجميع اللاعبين ".