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人工智能医疗：收益周期管理的好处
2020年01月20日 由 TGS 发表
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人工智能是一个概念，它已经从科幻小说领域迅速转移到现实和实用的许多不同行业，包括医疗保健。在医疗保健领域，人工智能工具最有效的应用之一是收益周期管理。复杂的人工智能技术可以筛选大量数据，分析细微差别，从而大大提高索赔和否认等任务的管理效率和效力。理解它们是如何工作的，以及与它们的引入和优化相关的最佳实践，应该是卫生保健专业人员的优先事项。在收益周期管理系统中使用人工智能来最大化工作流时，理解核心挑战是最重要的需求之一。使用基于结果的分析，将上下文添加到数据中，并确定哪些是有效的，哪些是无效的。
例如，付款人拒绝提交的索赔涉及一组丰富数据，这些数据可能表明一系列广泛的潜在问题。问题可能出现在索赔过程本身、文件、培训或执行过程中。如果你不了解问题的根源，就无法设计出有效的解决方案，人工智能驱动的支持在整个高接触过程中，或者那些经常出现问题并需要频繁和持续干预的过程中是最有效的。
人工智能和机器人流程自动化（RPA）功能对于后续和拒绝工作流中的收入周期上下文最有意义。索赔后续工作流程的未来将具有可重复任务的显著自动化，而无需任何手动干预，并根据付款或拒绝风险因素在账户级别主动确定库存的优先级。当需要手动输入时，人工智能还可以辅助确定干预最有效、最高效和最有成效的点。它可以使用工作流专业化，来主动向特定工作人员分配特定的帐户，以最大化个人和团队的专业知识和能力。这种战略性人才配置允许那些具有更高专业化和高级技能的人才在最具影响力的地方和时间内，得到最充分有效的利用。提供者可以从小处着手，利用他们的耐心会计系统中的可用功能来自动化某些任务，以增加将帐户路由到工作队列规则的复杂性，并更好地洞察工作流瓶颈。
考虑到这一点，收入周期团队不应该害怕进行创造性的尝试，并证明有限的尝试可以更好地为进一步投资更多的技术和更多的操作重点，以提供更好的条件，从而应用于开发这些新功能。
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