L'opportunité clé d'automatisation sur laquelle les leaders de la santé doivent se concentrer

Les systèmes de santé mondiaux sont débordés et manquent de personnel. Les hôpitaux ont exploité toute l'efficacité possible des travailleurs de la santé, et les tâches administratives occupent un pourcentage alarmant du temps des prestataires par rapport à celui consacré au traitement des patients. L'utilisation d'outils d'intelligence artificielle, tels que les transcriptions voix-texte pour les ordonnances et les notes de dossier, et les planificateurs de personnel automatisés, commence à réduire le fardeau administratif.

L'automatisation des vérifications de couverture d'assurance et des autorisations préalables à faible risque pourrait être la prochaine étape majeure pour les leaders de la santé qui tentent d'innover pour faire face à la pénurie de main-d'œuvre de l'industrie. Les réclamations d'assurance et les autorisations préalables exigent souvent que les travailleurs de la santé passent des appels téléphoniques, envoient des e-mails et des SMS et, dans certains cas, faxent des formulaires aux compagnies d'assurance, puis attendent des réponses, explique Sandra Carrico, vice-présidente de l'apprentissage automatique pour Sorcero, un plate-forme d'intelligence linguistique pour les sciences de la vie axée sur les résultats pour les patients, l'augmentation de la productivité et la surveillance réglementaire.

Les responsables de la santé qui veulent faire des progrès avec l'IA doivent se sentir à l'aise avec le fait d'agir plus rapidement qu'ils ne le font habituellement, et les frontières solides et établies entre les fournisseurs et les compagnies d'assurance devront être brisées.

En moyenne, une autorisation préalable manuelle prend en moyenne 21 minutes du temps du personnel - et une seule autorisation peut prendre jusqu'à 45 minutes, selon un rapport de 2021 du Council for Affordable Quality Healthcare (CAQH), une organisation à but non lucratif alliance des plans de santé, des prestataires, des agences gouvernementales et des organismes de normalisation. « Si nous pouvions automatiser l'autorisation préalable, nous pourrions mieux utiliser nos professionnels de la santé hautement qualifiés », déclare Carrico. "Du point de vue de la productivité, c'est une victoire simple."

C'est aussi une nette victoire financière. Les compagnies d'assurance et autres payeurs tels que Medicare pourraient économiser jusqu'à 437 millions de dollars par an en automatisant les autorisations préalables, selon le rapport CAQH susmentionné. Le groupe estime que l'industrie de la santé dans son ensemble pourrait réduire ses coûts administratifs de 13,3 milliards de dollars par an en utilisant pleinement l'automatisation.

Faire tomber les murs

L'un des principaux obstacles à l'automatisation des autorisations préalables est le cloisonnement des données entre les fournisseurs et les compagnies d'assurance, explique Carrico, qui était le principal architecte de l'IA chez Anthem pendant la période où le géant de l'assurance maladie est passé d'une compagnie d'assurance traditionnelle à une couverture et des soins. plate-forme basée sur les données, l'IA et l'apprentissage automatique.

L'American Medical Association réclame une transition vers des autorisations préalables automatisées et rationalisées depuis au moins 2018. L'uniformité et la transparence des données à tous les niveaux du système de santé sont des principes de réforme clés prescrits dans les documents d'orientation de l'organisation. Pourtant, l'autorisation préalable est l'un des domaines les moins actifs pour la mise en œuvre de l'informatique de pointe par les organisations de santé, selon le CAQH.

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Malheureusement, le secteur de la santé évolue très lentement, note Kyle Kotowick, architecte de solutions titulaire d'un doctorat en intégration des systèmes humains et fondateur du cabinet de conseil en systèmes technologiques Invicton Labs. "Ils adoptent la même approche de l'informatique que des nouvelles techniques et procédures médicales : testez-les soigneusement dans un environnement contrôlé, assurez-vous qu'elles ne causent aucun dommage, puis envisagez de les adopter si les avantages l'emportent sur les coûts", déclare-t-il. .

Mais les responsables de la santé qui veulent faire des progrès avec l'IA doivent se sentir à l'aise avec le fait d'aller plus vite qu'ils ne le font habituellement, et les frontières solides et établies entre les fournisseurs et les compagnies d'assurance devront être brisées. « Si vous voulez résoudre ces problèmes, vous devrez enfreindre les règles », déclare Carrico.

Faire venir les meilleurs talents

La concurrence pour les talents est un défi permanent pour les leaders de la santé qui tentent de mettre en œuvre l'IA. Les entreprises de soins de santé traditionnelles ont toujours eu du mal à rivaliser pour les talents nécessaires pour faire ces sauts dans les soins avancés aux patients, déclare Raj Vishnu, partenaire client principal pour les soins de santé et les sciences de la vie chez Toptal, qui a placé des pigistes technologiques qualifiés dans une entreprise de soins de santé Fortune 25 lorsque le La société a développé son centre d'IA et a fait d'autres innovations numériques.

Maintenant que de grandes entreprises technologiques telles que Google et AWS se sont lancées dans le domaine de la santé, il est encore plus difficile pour les entreprises de santé de verrouiller des travailleurs technologiques à temps plein dotés de compétences avancées, dit-il.

"Au cours des dernières années, la technologie a évolué de manière exponentielle, mais le marché des talents s'améliore de manière linéaire, ce qui signifie que l'écart se creuse de jour en jour", déclare Vishnu. "Il est donc absolument essentiel que les entreprises de soins de santé disposent d'un modèle de talents robuste pour gérer efficacement l'état futur."

L'une des options consiste à utiliser des équipes talentueuses contingentes capables de créer des modèles informatiques avancés. Il peut être plus rentable que la concurrence d'embaucher des travailleurs techniques à temps plein rares, dit-il, et cela permet également aux équipes de rester agiles et capables de pivoter et d'innover selon les besoins. Les entreprises auront également besoin d'accéder à des travailleurs opérationnels - connus sous le nom d'opérations d'apprentissage automatique ou ML Ops - qui seront chargés d'exécuter l'automatisation au jour le jour, explique Carrico.

Embaucher des personnes pour faire des opérations ML peut être encore plus difficile que d'embaucher des équipes pour construire les systèmes. « Les outils ne sont pas encore mûrs, les gens ne savent pas quelles questions poser, les modèles ne sont pas bien établis et ce n'est pas largement compris », note-t-elle.

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Aller de l'avant avec l'IA dans les soins de santé

La grande entreprise avec laquelle Toptal a travaillé utilise désormais l'IA pour le service client, la facturation, la gestion des soins et le règlement des réclamations. Et lors d'une assemblée virtuelle des actionnaires en 2021, le directeur numérique de l'entreprise a déclaré que l'entreprise prévoyait d'automatiser 50 % de son travail au cours des prochaines années.

Il est temps que d'autres compagnies d'assurance-maladie avant-gardistes se mobilisent et mènent cette charge. "Tous les entonnoirs d'information passent par la compagnie d'assurance parce qu'elle est le payeur", explique Vishnu. "Dans l'entreprise de soins de santé avec laquelle nous avons travaillé, les talents de Toptal ont fini par construire toute leur plate-forme d'IA, qui est consciente de toutes les informations qu'ils obtiennent : les informations sur les réclamations, les données cliniques, les informations démographiques, les données portables, tout cela... et il forme ce qu'on appelle un lac de données.

C'est sur ce flux profond de données que des décisions mineures d'autorisation préalable peuvent être prises, entre autres décisions automatisées. « C'est une situation gagnant-gagnant pour la compagnie d'assurance et le patient, ainsi que pour le cabinet du médecin », dit-il. «Il y aura des hésitations dans certaines adoptions simplement à cause de la nature des relations existantes, mais ce sont toutes des barrières qui seront repoussées. La valeur que le patient va voir est si énorme que le système s'adaptera - et ce sera également bénéfique pour tous les acteurs.