Oportunitatea cheie de automatizare Liderii din domeniul sănătății trebuie să se concentreze asupra următoarei

Sistemele globale de sănătate sunt copleșite și cu personal insuficient. Spitalele au stors toate eficiența posibilă a lucrătorilor din domeniul sănătății, iar îndeplinirea sarcinilor administrative ocupă un procent alarmant de mare din timpul furnizorilor în comparație cu cel petrecut pentru tratarea pacienților. Utilizarea instrumentelor de inteligență artificială, cum ar fi transcripțiile de la voce la text pentru prescripții și note de diagramă și programatoare automate de personal, începe să reducă sarcina administrativă.

Automatizarea verificărilor de acoperire a asigurărilor și a autorizațiilor prealabile cu risc scăzut ar putea fi următorul pas major pentru liderii din domeniul sănătății care încearcă să inovați calea prin deficitul de forță de muncă din industrie. Cererile de asigurare și autorizațiile prealabile necesită adesea ca lucrătorii din domeniul sănătății să efectueze apeluri telefonice, să trimită e-mailuri și mesaje text și, în unele cazuri, formulare de fax către companiile de asigurări - și apoi să aștepte răspunsuri, spune Sandra Carrico, vicepreședinte al Machine Learning pentru Sorcero, un Platformă de inteligență lingvistică pentru științele vieții axată pe rezultatele pacienților, productivitatea sporită și monitorizarea reglementărilor.

Liderii din domeniul sănătății care doresc să facă progrese cu inteligența artificială trebuie să se simtă confortabil să se miște mai repede decât sunt obișnuiți – iar granițele puternice și stabilite dintre furnizori și companiile de asigurări vor trebui să fie rupte.

În medie, o autorizare prealabilă manuală durează în medie 21 de minute de timp de personal – iar o singură autorizare poate dura până la 45 de minute, potrivit unui raport din 2021 al Consiliului pentru Asistență Sanătate de Calitate Affordable (CAQH), o organizație non-profit. alianță de planuri de sănătate, furnizori, agenții guvernamentale și organisme de stabilire a standardelor. „Dacă am putea automatiza autorizarea prealabilă, am putea folosi mult mai bine profesioniștii noștri din domeniul sănătății cu înaltă calificare”, spune Carrico. „Din punct de vedere al productivității, este un simplu câștig.”

Este, de asemenea, un câștig financiar clar. Companiile de asigurări și alți plătitori, cum ar fi Medicare, ar putea economisi până la 437 de milioane de dolari pe an prin automatizarea autorizațiilor prealabile, conform raportului CAQH menționat mai sus. Grupul estimează că industria de asistență medicală în general și-ar putea reduce costurile administrative cu 13,3 miliarde de dolari anual prin utilizarea completă a automatizării.

Dărâmarea Zidurilor

Unul dintre principalele obstacole în calea automatizării autorizațiilor prealabile este separarea datelor între furnizori și companiile de asigurări, spune Carrico, care a fost principalul arhitect AI la Anthem în perioada în care gigantul asigurărilor de sănătate s-a transformat dintr-o companie tradițională de asigurări într-o companie de acoperire și îngrijire. platformă construită pe date, inteligență artificială și învățare automată.

Asociația Medicală Americană a cerut o tranziție către autorizații prealabile automatizate și simplificate încă din 2018. Uniformitatea datelor și transparența de la toate nivelurile sistemului de sănătate sunt principii cheie ale reformelor prescrise în documentele directoare ale organizației. Totuși, autorizarea prealabilă este unul dintre domeniile cel mai puțin active pentru implementarea computerelor avansate de către organizațiile din domeniul sănătății, potrivit CAQH.

Înrudit: Cum Open Talent poate conduce la transformarea digitală a asistenței medicale

Din păcate, industria sănătății se mișcă foarte încet, notează Kyle Kotowick, un arhitect de soluții cu un doctorat în integrarea sistemelor umane și fondatorul consultanței de sisteme tehnologice Invicton Labs. „Ei adoptă aceeași abordare a IT ca și a noilor tehnici și proceduri medicale: testați-l cu atenție într-un mediu controlat, asigurați-vă că nu dăunează și apoi luați în considerare adoptarea lui dacă beneficiile depășesc costurile”, spune el. .

Dar liderii din domeniul sănătății care doresc să facă pași cu AI trebuie să se simtă confortabil cu mișcarea mai rapid decât sunt obișnuiți – iar granițele puternice și stabilite dintre furnizori și companiile de asigurări vor trebui să fie rupte. „Dacă ai de gând să rezolvi aceste probleme, va trebui să încalci regulile”, spune Carrico.

Aducerea de talent de top

Concurența pentru talent este o provocare continuă pentru liderii din domeniul sănătății care încearcă să implementeze AI. Companiile tradiționale de asistență medicală au avut întotdeauna probleme în a concura pentru talentul necesar pentru a face aceste salturi în îngrijirea avansată a pacienților, spune Raj Vishnu, partener principal pentru asistență medicală și științe ale vieții la Toptal, care a plasat freelanceri calificați în domeniul tehnologiei la o firmă de asistență medicală Fortune 25 atunci când Compania și-a dezvoltat centrul pentru AI și a făcut alte inovații digitale.

Acum, că marile firme tehnologice precum Google și AWS s-au mutat în domeniul sănătății, este și mai greu pentru companiile din domeniul sănătății să blocheze lucrătorii din domeniul tehnologiei cu normă întreagă cu competențe avansate, spune el.

„În ultimii câțiva ani, tehnologia s-a schimbat exponențial, dar piața talentelor se îmbunătățește la o scară liniară, ceea ce înseamnă că decalajul se mărește de la zi la zi”, spune Vishnu. „Deci este absolut esențial ca companiile de asistență medicală să aibă un model robust de talent pentru a gestiona eficient starea viitoare.”

Utilizarea echipelor de talent contingente cu capabilitățile de a construi modele avansate de computer este o opțiune. Poate fi mai rentabil decât concurența pentru a angaja puțini lucrători în tehnologie cu normă întreagă, spune el, și, de asemenea, menține echipele agile și capabile să pivoteze și să inoveze după cum este necesar. Firmele vor avea nevoie, de asemenea, de acces la lucrători operaționali – cunoscuți sub denumirea de operațiuni de învățare automată sau ML Ops – care vor fi însărcinați să ruleze automatizarea în fiecare zi, spune Carrico.

Angajarea de oameni pentru a face ML Ops poate fi chiar mai dificilă decât angajarea de echipe pentru a construi sistemele. „Instrumentele nu sunt încă mature, oamenii nu înțeleg ce întrebări să pună, tiparele nu sunt bine stabilite și nu sunt înțelese pe scară largă”, notează ea.

Înrudit: Răsfoiți directorul de abilități pentru dezvoltatori Toptal pentru AI Talent

Mergem înainte cu AI în domeniul sănătății

Firma mare cu care a lucrat Toptal folosește acum inteligența artificială pentru serviciul clienți, facturare, gestionarea îngrijirii și soluționarea reclamațiilor. Și într-o adunare virtuală a acționarilor din 2021, directorul digital al companiei a spus că compania se așteaptă să automatizeze 50% din activitatea sa în următorii câțiva ani.

Este timpul ca alte companii de asigurări de sănătate cu gândire de viitor să intensifice și să conducă această sarcină. „Toate informațiile trec prin intermediul companiei de asigurări pentru că ei sunt plătitorii”, spune Vishnu. „La compania de asistență medicală cu care am lucrat, talentul Toptal a ajuns să-și construiască întreaga platformă AI, care este conștientă de toate informațiile pe care le primesc: informațiile despre revendicări, datele clinice, informațiile demografice, datele purtabile, toate acestea... și formează ceea ce se numește un lac de date.”

Pe acest flux profund de date pot fi luate decizii minore de autorizare prealabilă, printre alte decizii automate. „Este un win-win-win pentru compania de asigurări și pacient, precum și pentru cabinetul medicului”, spune el. „Va exista ezitare în unele dintre adopții doar din cauza naturii relațiilor existente, dar toate acestea sunt bariere care vor fi împinse. Valoarea pe care o va vedea pacientul este atât de mare încât sistemul se va adapta – și va fi la fel de benefic pentru toți jucătorii.”