Хиймэл оюун ухаан эмнэлгийн кодлогчдыг орлох уу?

Хиймэл оюун ухаан эмнэлгийн кодлогчдыг орлох уу?

Товчхон хариулт:
Хиймэл оюун ухаан нь эмнэлгийн кодлогчдыг бүрэн орлохгүй ч ажлын гүйцэтгэлийг өөрчлөх болно. Баримтжуулалт нь ердийн бөгөөд бүтэцлэгдсэн үед хиймэл оюун ухаан давтагдах алхмуудыг үүрэх боломжтой; хэргүүд нь нарийн төвөгтэй, маргаантай эсвэл аудитлагдсан үед хүний ​​​​дүгнэлт гол хэвээр үлддэг. Ажилчдын тоо алга болохоос өмнө үүрэг өөрчлөгддөг.

Гол дүгнэлтүүд:

Даалгаврын автоматжуулалт : Хиймэл оюун ухаан нь давтагдах код бичих ажлыг гүйцэтгэдэг бөгөөд энэ нь шүүмжлэл их шаарддаг хяналт болон алдааг зохицуулах орон зайг бий болгодог.

Хүний хариуцлага : Аудит, давж заалдах гомдол, татгалзал эсвэл нийцлийн талаарх асуулт гарч ирэх үед код бичэгчид хариуцлагатай тал хэвээр байна.

Дүрийн хувьсал : Кодлох дүрүүд нь аудит, CDI, үгүйсгэл менежмент, бодлогын тайлбар, засаглал руу чиглэж байна.

Эрсдэлийн удирдлага : Хэрэв хурд нь хяналтаас давж, хүний ​​хяналт суларвал кодчилол хурдан хийгдвэл нийцлийн эрсдэл нэмэгдэж болзошгүй.

Ажил мэргэжлийн уян хатан байдал : Удирдамжийн мэргэжлийн ур чадвар, төлбөр төлөгчийн бодлогын чөлөөтэй байдал, аудитын чадвар нь удаан эдэлгээтэй, өндөр эрэлттэй ур чадвар хэвээр байна.

Хиймэл оюун ухаан эмнэлгийн кодлогчдыг орлох уу? Инфографик.
Үүний дараа таны унших дуртай нийтлэлүүд:

🔗 Практик дээр хиймэл оюун ухааны код ямар харагддаг вэ
Хиймэл оюун ухаанаар үүсгэгдсэн кодын жишээ болон юу хүлээж болохыг үзнэ үү.

🔗 Илүү сайн чанарын шилдэг хиймэл оюун ухааны код хянах хэрэгслүүд
Алдаа илрүүлж, тоймыг сайжруулдаг шилдэг хэрэгслүүдийг харьцуул.

🔗 Код бичихгүйгээр ашиглах хамгийн сайн кодгүй хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүд
Ухаалаг ажлын урсгалыг хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүдээр ажиллуулаарай — програмчлал шаардлагагүй.

🔗 Квант хиймэл оюун ухаан гэж юу вэ, яагаад чухал вэ
Квант хиймэл оюун ухааны үндэс, хэрэглээний тохиолдлууд болон гол эрсдэлүүдийг ойлгох.

Хиймэл оюун ухаан эмнэлгийн кодлогчдыг орлох уу? "Орлуулах" гэдэг нь практик дээр юу гэсэн үг вэ 🤔

“Хиймэл оюун ухаан эмнэлгийн кодлогчдыг орлох уу?” гэж асуухад ихэвчлэн дараах зүйлсийн аль нэгийг хэлдэг:

  • Ажилчдын тоог солих - нийтдээ цөөн кодлогч хэрэгтэй

  • Даалгавруудыг солих - ажил өөрчлөгддөг ч код бичэгчид үлддэг

  • Хариуцлагыг орлох - Хиймэл оюун ухаан эцсийн шийдвэрийг гаргадаг бөгөөд хүмүүс зүгээр л харж байдаг

  • Анхан шатны үүргүүдийг солих - эхлээд төлөвлөгөө өөрчлөгдөнө 😬

Багууд автоматжуулалтыг нэвтрүүлж байгааг ажигласан миний туршлагаас харахад хамгийн том өөрчлөлт нь "код бичигчид алга болдог" явдал юм. Энэ нь
ердийн код бичих нь хурдан болж , захын тохиолдлууд чангарч , аудит нь хүн бүрийн бүтэн цагийн сүүдэр болдогтой . ( OIG - Ерөнхий нийцлийн хөтөлбөрийн удирдамж )

Хиймэл оюун ухаан давталт хийхдээ маш сайн. Код бичих нь зөвхөн давталт биш юм. Код бичих нь давталт дээр шүүлт нэмэх, нийцүүлэх, төлбөр төлөгчийн хачин байдал дээр "энэ яагаад тэмдэглэлд байгаа юм бэ" гэсэн нууцыг тайлах явдал юм. 🕵️♀️

Тийм ээ, хиймэл оюун ухаан ажлын зарим хэсгийг орлож чадна. Мэргэжлийг бүрэн орлох нь өөр хэрэг.

Хиймэл оюун ухааны эмнэлгийн кодчилолын сайн хувилбарыг юу бүрдүүлдэг вэ? ✅

Хэрэв бид эмнэлгийн кодчилолд зориулсан хиймэл оюун ухааны "сайн хувилбар"-ын тухай ярьж байгаа бол энэ нь хамгийн гял цал маркетингтай хувилбар биш юм. Энэ нь сандралгүй, хий үзэгдэлгүй, ажлаа харуулдаг бат бөх хамт ажиллагч шиг аашилдаг хувилбар юм. ( NIST AI RMF 1.0 , NIST Generative AI Profile (AI 600-1) )

Сайн хиймэл оюун ухааны код бичих систем (эсвэл ажлын урсгал) нь ихэвчлэн дараахь зүйлийг агуулдаг:

  • (диктант, загвар, хуулбарлах-буулгах спагетти 🍝) -ийг зохицуулдаг хүчтэй клиник NLP

  • Үндэслэлтэй кодын саналууд (зөвхөн код биш - гэхдээ яагаад)

  • Тохируулж болох босго бүхий итгэлийн оноо

  • Хууль тогтоомжийн хэрэгжилт болон төлбөр төлөгчийн хариу үйлдлийн аудитын мөр CMS MLN909160 – Эмнэлгийн бүртгэлийн баримтжуулалтын шаардлага )

  • Дүрэм + удирдамжийн уялдаа холбоо (ICD-10-CM, CPT, HCPCS, NCCI-ийн засвар, төлбөр төлөгчийн бодлого... бүхэл бүтэн цирк 🎪) ( CMS 2026 оны санхүүгийн жилийн ICD-10-CM кодчилолын удирдамж , CMS NCCI-ийн засвар )

  • Кодлогчид хүлээн авах, өөрчлөх эсвэл татгалзах боломжтой тул хүний ​​давталт дахь удирдлага NIST AI RMF 1.0 )

  • Хүн бүрийн өдрийг тасалдуулдаггүй интеграци (EHR, encoder, CAC, төлбөрийн систем)

Хэрэв хэрэгсэл өөрөө тайлбарлаж чадахгүй бол энэ нь юуг ч аюулгүйгээр орлохгүй байна гэсэн үг. Энэ нь зүгээр л түгшүүрийг илүү хурдан үүсгэж байна. ( NIST-ийн үүсгэгч хиймэл оюун ухааны профайл (AI 600-1) )

Харьцуулах хүснэгт: хиймэл оюун ухааны тусламжтайгаар код бичих шилдэг сонголтууд (мөн тэдгээр нь хаана тохирох вэ) 📊

Доор хиймэл оюун ухааны тусламжтайгаар код бичих нийтлэг аргуудын практик харьцуулсан хүснэгтийг харуулав. Энэ нь төгс цэвэрхэн биш ... учир нь хэрэгжилт нь ч бас тийм биш юм.

Хэрэгсэл / Хандлага Үзэгчдэд хамгийн тохиромжтой Үнэ Энэ яагаад ажилладаг вэ (бас ядаргаатай хэсэг нь)
NLP (Компьютерийн тусламжтай кодчилол)-тай CAC HIM эмнэлэг + хэвтэн эмчлүүлэгчдийн багууд $$$$ ICD-10-CM кодуудыг тайлахад маш сайн; тодорхой тохиолдолд итгэлтэйгээр буруу байж болно ( AHIMA – Компьютерийн тусламжтай код бичих хэрэгслийн хэрэгсэл )
Хиймэл оюун ухааны саналуудтай кодлогч Дүрмийг аль хэдийн мэддэг мэргэжлийн кодлогчид $$-$$$ Хайлтыг хурдасгаж, засвар хийхийг шаардана; одоо ч гэсэн ухаан хэрэгтэй байна, уучлаарай 😅
Дүрэм + автоматжуулалт (засвар, багц, шалгалт) Орлогын мөчлөг + нийцэл $$ Илэрхий алдаануудыг олж хардаг; эмнэлзүйн нарийн ширийн зүйлийг "ойлгодоггүй" ( CMS NCCI засвар )
LLM маягийн баримтжуулалтын хураангуйлагчид CDI + кодчилолын хамтын ажиллагаа $$ Оношийг нэгтгэн дүгнэж, тодруулахад тусалдаг; гол нарийн ширийн зүйлийг анзааралгүй орхиж болно... муур нэрийг нь үл тоомсорлож байгаа мэт ( NIST-ийн үүсгэгч хиймэл оюун ухааны профайл (AI 600-1) )
Автомат төлбөрийн цуглуулга + нэхэмжлэлийн цэвэрлэгч Амбулаторийн/мэргэжлийн ажлын урсгал $$-$$$$ Татгалзалтыг бууруулахад тусалдаг; заримдаа хэт их цэвэрлэгээ хийж, дамжуулах хурдыг удаашруулдаг ( CMS CERT хөтөлбөр )
Мэргэжлийн онцлогт тохирсон загварууд (рентгенологи, зам судлал, ED) Өндөр хэмжээний орон зай $$$$ Нарийн эгнээнд илүү нарийвчлалтай; гадна эгнээнд бага зэрэг хазайдаг
Хүн + хиймэл оюун ухаан "хос кодлох" ажлын урсгал Эмх замбараагүй байдалгүйгээр шинэчлэгдэж буй багууд $-$$$ Хамгийн тохиромжтой цэг; сургалт + засаглал шаардлагатай, эс тэгвээс энэ нь гажуудалтай болно ( NIST AI RMF 1.0 )
Бүрэн "хүрэлцэхгүй" код бичих оролдлогууд Хяналтын самбарт дуртай удирдлагууд $$$$$ Энгийн тохиолдлуудад ажиллах боломжтой; нарийн төвөгтэй тохиолдлууд хүмүүст эргэн ирдэг хэвээр байна (гайхмаар!) ( AHIMA – Компьютерийн тусламжтай код бичих хэрэгслийн хэрэгсэл )

Хэв маягийг анзаарсан уу? Хэдий чинээ "хүрэлцэхгүй" байхыг хичээнэ, төдий чинээ удаан хөдөлгөөнтэй нийцлийн асуудлаас зайлсхийхийн тулд танд илүү их засаглал хэрэгтэй болно. Хөгжилтэй. ( OIG – Ерөнхий нийцлийн хөтөлбөрийн удирдамж )

Яагаад хиймэл оюун ухаан код бичих зарим хэсэгт үнэхээр сайн байдаг вэ 😎

Хиймэл оюун ухааныг олсон газарт нь үнэлье. Энэ нь хууль ёсны дагуу хүчтэй байдаг зарим хэсэг байдаг:

1) Хэмжээний дагуу хэв маягийг таних

Тогтмол баримтжуулалттай, их хэмжээний, давтагдах боломжтой уулзалтууд уу? Хиймэл оюун ухаан нь ихэвчлэн дараах зүйлсийг хийж чаддаг:

  • нийтлэг өвчний ердийн оношлогооны кодчилол

  • баримт бичиг цэвэр байх үед энгийн процедурын кодчилол

  • нотлох баримтыг хурдан олох (лаборатори, дүрс оношилгоо, асуудлын жагсаалт)

2) "Ан агнуур"-ыг хурдасгах

Мэргэжлийн программистууд хүртэл дараах зүйлсийг хайж цаг зарцуулдаг:

  • үйлчилгээ үзүүлэгчийн мэдэгдэл хаана байна

  • өвөрмөц байдал хаана байна

  • Эмнэлгийн хэрэгцээг юу дэмждэг вэ

  • Хажуугийн хажуу тал нь хаана байна 😩

Хиймэл оюун ухаан нь холбогдох шугамуудыг ил гаргаж, дутуу тодорхой байдлыг тэмдэглэж, гүйлгэх ядаргааг бууруулж чадна. Энэ бол тийм ч гайхалтай биш ч гэсэн жинхэнэ бүтээмж юм.

3) Татгалзахаас урьдчилан сэргийлэх хэв маяг

Хиймэл оюун ухаан дараах хэв маягийг сурч чадна:

Код бичэгчид үүнийг оюун ухаанаараа аль хэдийн хийдэг. Хиймэл оюун ухаан үүнийг зүгээр л чимээ шуугиантай, хурдан хийдэг.

Яагаад хиймэл оюун ухаан сэлбэг хэрэгслийг кодлогчид мөнгөөр ​​зохицуулдагтай тэмцдэг вэ 😬

Одоо нөгөө тал нь. Автоматжуулалтыг эвддэг хэсгүүд нь ихэвчлэн "код оруулах" ба "код бичих"-ийг ялгадаг хэсгүүдтэй ижил байдаг

Клиникийн тодорхойгүй байдал ба эмч нарын мэдрэмж

Үйлчилгээ үзүүлэгчид дараах зүйлсийг бичдэг:

  • "магадгүй", "үгүйсгэх", "сэжигтэй", "хасах боломжгүй"

  • "түүх", "статусын дараах байдал", "шийдэгдсэн", "архаг боловч тогтвортой"

  • "Уушгины хатгалгаа байх магадлалтай ч зүрхний дутагдал байж болзошгүй"

Хиймэл оюун ухаан тодорхойгүй байдлыг буруу ойлгож, тодорхой болгож чаддаг. Энэ бол тийм ч сайхан алдаа биш.

Удирдамжийн нарийн ялгаа (ба төлбөр төлөгчийн бодлогын эмх замбараагүй байдал)

Код бичих нь зүгээр л "клиникийн хувьд юу болсон" биш юм. Энэ бол:

Хиймэл оюун ухаан хэв маягийг сурч чадна, мэдээж. Гэхдээ төлбөр төлөгч дүрмийг өөрчлөхөд хүмүүс санаатайгаар дасан зохицдог. Хиймэл оюун ухаан төөрөгдөл, өөртөө итгэлтэйгээр дасан зохицдог. Энэ бол муу хослол.

"Нэг өгүүлбэр дутуу" асуудал

Ганц мөр нь кодын сонголт, DRG, HCC эрсдэлийг барих, эсвэл E/M түвшинг өөрчилж чадна. Хиймэл оюун ухаан үүнийг анзаарахгүй байж магадгүй, эсвэл бүр дор нь - дүгнэлт хийж болно. Код бичихдээ дүгнэлт хийх нь вазелинаас гүүр барихтай адил юм. Дэвсгэр гишгэх хүртэл зүгээр л харагдаж байна.

Тэгэхээр... Хиймэл оюун ухаан эмнэлгийн кодлогчдыг орлох уу? Хамгийн бодит үр дүн 🧩

Гол түлхүүр үг рүү буцах: Хиймэл оюун ухаан нь эмнэлгийн кодлогчдыг орлох уу?
Миний хамгийн сайн үндэслэлтэй хариулт бол: Хиймэл оюун ухаан эхлээд ажлын хэсгүүдийг орлож, дараа нь үүргийг дахин тодорхойлж, зөвхөн байгууллагууд хэмнэсэн цагаа дахин зарцуулахгүй байхаар шийдсэн тохиолдолд л ажилчдын тоог бууруулдаг.

Орчуулга:

  • цомхотгохгүйгээр бүтээмжийг нэмэгдүүлэхийн тулд хиймэл оюун ухааныг ашиглах болно

  • зардлыг бууруулахад (мөн дараа нь урсгалын дараах үр дагаврыг шийдвэрлэхэд) ашиглах болно

  • Зарим нь үйлчилгээний шугамаас хамааран холимог хийх болно

Гэхдээ хүмүүсийн анзаараагүй нэг гажуудал байна: хэрэв хиймэл оюун ухаан хурдыг нэмэгдүүлбэл эрсдэлийг бас нэмэгдүүлж болно. Энэ эрсдэл нь дараах зүйлсийн эрэлтийг нэмэгдүүлдэг:

Тиймээс солих нь шулуун шугам биш. Энэ нь сандаалтай гүйлтийн замтай илүү төстэй. Ахиц дэвшил... гэхдээ бага зэрэг гуйвж байна. 😅

Юуны өмнө өөрчлөгдөх вэ: хэвтэн эмчлүүлэгч болон амбулаторийн болон мэргэжлийн эмч 🏥

Бүх код бичих ажил адилхан нөлөөлдөггүй. Зарим хэсгийг автоматжуулахад илүү хялбар байдаг, учир нь баримтжуулалт болон дүрмүүд нь илүү бүтэцтэй байдаг.

Амбулаторийн болон мэргэжлийн эмч

Ихэнхдээ хурдан автоматжуулалтыг дараах шалтгаанаар хардаг:

  • өндөр дуу чимээ

  • давтагдах боломжтой загварууд

  • илүү бүтэцлэгдсэн өгөгдлийн тэжээл

  • Дүрэмд суурилсан засварууд + хиймэл оюун ухааны өдөөлтүүдийг хэрэгжүүлэхэд илүү хялбар ( CMS NCCI засварууд )

Гэхдээ E/M түвшинг тогтоох, эмнэлгийн шийдвэр гаргах, төлбөр төлөгчдийн хяналт шалгалтын нарийн төвөгтэй байдал нь хүмүүсийг маш чухал хэвээр байлгасаар байна. ( CMS MLN006764 – Үнэлгээ ба менежментийн үйлчилгээ )

Хэвтэн эмчлүүлэгч

Хэвтэн эмчлүүлэх кодчилол нь асар их хэлбэлзэлтэй байдаг:

  • олон оноштой удаан хугацаагаар хэвтэх

  • хүндрэл, хавсарсан өвчин, процедур

  • DRG-ийн нөлөөлөл ба дарааллын нарийн ялгаа

  • тогтмол баримтжуулалтын эмгэг ( CMS FY 2026 ICD-10-CM кодчилолын удирдамж )

Хиймэл оюун ухаан тусалж чадна, гэхдээ олон эмнэлгүүдийн хувьд "хүрэлцэхгүй хэвтэн эмчлүүлэх" нь бодит байдлаас илүү мөрөөдөл байх хандлагатай байдаг.

Тусгай эгнээ

Бүтэцлэгдсэн тайлангийн ачаар рентген судлал болон эмгэг судлалын чиглэлээр мэдэгдэхүйц ахиц дэвшил гарч болно. ED нь холимог байж болно - хурдан, загварчилсан тэмдэглэл боловч эмх замбараагүй бодит байдал.

Нууц тулааны талбар: хууль тогтоомжийн хэрэгжилт, аудит, хариуцлага 🧾

Энэ үед "орлуулах" гэдэг нь тогтворгүй болдог.

Хиймэл оюун ухаан код санал болгосон ч хариуцлага тодорхой газар хэвээр байна:

Хууль эрх зүйн багууд ихэвчлэн дараахь зүйлийг хүсдэг

Хиймэл оюун ухаан үүнийг дэмжиж чадна - гэхдээ ажлын урсгал нь нотлох баримтыг хадгалах, сохроор хүлээн авахыг багасгах зорилгоор бүтээгдсэн тохиолдолд л. ( NIST AI RMF 1.0 )

Энд жаахан шулуухан хэлэхэд: хэрэв таны хиймэл оюун ухааны ажлын урсгал резинэн тамга дарахыг дэмжиж байвал та мөнгө хэмнэхгүй байна. Та асуудал зээлж байна. Хүүтэй. 😬 ( GAO-19-277 , CMS CERT хөтөлбөр )

Үнэ цэнэтэй хэвээрээ байхын тулд: "хиймэл оюун ухаанаас хамгаалагдсан" кодчилох ур чадварын багц 💪🧠

Хэрэв та цээжиндээ бачимдах мэдрэмж төрж үүнийг уншиж буй эмнэлгийн кодлогч бол сайн мэдээ байна: та хиймэл оюун ухааны аюулгүйгээр эзэмшиж чадахгүй ажлын хэсэгт өөрийгөө бэлдэж болно.

Хуучрахад тохиромжтой ур чадварууд (хиймэл оюун ухаан ихтэй орчинд ч гэсэн):

Хэрэв хиймэл оюун ухаан бол тооны машин бол та математикийг илүү сайн хийснээр хуучирдаггүй. Тооны машин хэзээ, яагаад буруу байгааг мэдэж авснаар та илүү үнэ цэнэтэй болдог.

Байгууллагууд хүн бүрийг зовлонд оруулахгүйгээр хиймэл оюун ухааныг хэрхэн хэрэгжүүлэх ёстой вэ 😵💫

Хэрэв та манлайллын талд байгаа бол миний харсан хамгийн сайн ажилладаг хэрэгжүүлэлтийн загварууд энд байна:

1) "Орлуулах" биш, "туслах" гэж эхэл

Хиймэл оюун ухааныг дараах зорилгоор ашиглана уу:

  • диаграмын эрэмбэлэлт

  • нотлох баримт гарч ирж байна

  • итгэлцлийн оноотой кодын саналууд

  • нарийн төвөгтэй байдалд суурилсан ажлын урсгалын чиглүүлэлт

2) Өөрийнхөө хэлсэнчлэн санал хүсэлтийн давталтуудыг бий болго

Хэрэв кодлогчид хиймэл оюун ухааны гаралтыг зөв болговол дараах зүйлийг тэмдэглэнэ үү:

  • ямар төрлийн алдаа

  • яагаад ийм болсон бэ

  • ямар баримт бичиг үүнийг өдөөсөн бэ

  • хэр олон удаа давтагддаг вэ

Үгүй бол хэрэгсэл хэзээ ч сайжрахгүй бөгөөд хүн бүр үүнийг үл тоомсорлохдоо илүү сайн болдог.

3) Нарийн төвөгтэй байдлаар сегментчилсэн ажил

Практик ажлын урсгал:

  • бага төвөгтэй байдал - илүү их автоматжуулалт

  • дунд зэргийн нарийн төвөгтэй байдал - кодлогч + хиймэл оюун ухааны хос ажлын урсгал

  • өндөр төвөгтэй байдал - мэргэжлийн кодлогч эхлээд, хиймэл оюун ухаан хоёрдугаарт (тийм, хоёрдугаарт)

4) Зөв үр дүнг хэмжих

Зөвхөн бүтээмж ч биш. Мөн:

  • татгалзлын түвшин

  • аудитын дүгнэлт

  • эргэлтийн хурд

  • асуулгын хэмжээ болон хариултын чанар

  • Код бичигчийн сэтгэл ханамж (үнэхээр) ( CMS CERT хөтөлбөр )

Хэрэв бүтээмж өсч, үгүйсгэл ч бас нэмэгдвэл... энэ бол ялалт биш. Энэ бол гялгар асуудал.

Ирээдүй ямар байх бол (шинжлэх ухааны уран зөгнөлт жүжиггүйгээр) 🔮

Юу ч өөрчлөгдөхгүй гэж дүр эсгэх хэрэггүй. Энэ өөрчлөгдөх болно. Гэхдээ "код зохиогчдын төгсгөл" гэсэн өгүүлэмж хэтэрхий энгийн юм.

Илүү магадлалтай:

  • цэвэр код оруулах үүрэг цөөн

  • илүү олон эрлийз үүрэг (код бичих + аудит + аналитик + нийцэл)

  • код бичих багууд өгөгдлийн чанартай баг болж хувирдаг

  • баримт бичгийн бүрэн бүтэн байдал илүү том асуудал болж байна

  • таны хүссэн ч, хүсээгүй ч таны хянадаг стандарт хамт ажиллагч болдог NIST AI RMF 1.0 , OIG – Ерөнхий нийцлийн хөтөлбөрийн удирдамж )

Тийм ээ, зарим орчинд зарим ажлын байр цөөрөх болно. Энэ хэсэг нь үнэн. Гэхдээ эрүүл мэндийн салбар зохицуулалт, хувьсах чанар, үл хамаарах зүйл, бичиг цаасны ажилд дуртай. Хиймэл оюун ухаан маш их зүйлийг зохицуулж чадна... гэхдээ эрүүл мэндийн салбар нь хобби шиг шинэ нарийн төвөгтэй зүйлийг зохион бүтээх авьяастай.

Онгоц газардах нь: Хиймэл оюун ухаан эмнэлгийн кодлогчдыг орлох уу? 🧡

Энэ онгоцыг газардуулъя.

Хиймэл оюун ухаан нь эмнэлгийн кодлогчдыг орлох уу? Хүмүүсийн хэлж байгаа цэвэр, бүрэн дүүрэн, шинжлэх ухааны уран зөгнөлт арга барилаар биш. Хиймэл оюун ухаан нь давтагдах ажлуудыг бүрэн багасгаж, ердийн кодчилолыг хурдасгаж, байгууллагуудыг багийг дахин зохион байгуулахад шахалт үзүүлэх болно. Энэ нь мөн хяналт, аудит, нийцлийн хамгаалалт, үгүйсгэх стратеги, баримт бичгийн бүрэн бүтэн байдлын ажилд илүү их хэрэгцээг бий болгоно. ( AHIMA – Компьютерийн тусламжтай кодчилолын хэрэгсэл , OIG – Ерөнхий нийцлийн хөтөлбөрийн удирдамж )

Товч тойм 🧾

Мөн, үнэнийг хэлэхэд... хэрэв хиймэл оюун ухаан кодчиллыг бүрэн "орлох" юм бол энэ нь баримтжуулалт төгс болсонтой холбоотой байх болно. Энэ бол миний өдөржингөө хэлсэн хамгийн бодит бус зүйл 😂 ( CMS MLN909160 – Эмнэлгийн бүртгэлийн баримтжуулалтын шаардлага )

Түгээмэл асуултууд

Хиймэл оюун ухаан дараагийн хэдэн жилд эмнэлгийн кодлогчдыг бүрэн орлох уу?

Ойрын хугацаанд хиймэл оюун ухаан нь эмнэлгийн кодлогчдыг бүрэн орлох магадлал багатай. Бодит ертөнцийн ихэнх хэрэгжүүлэлтүүд нь үүргийг бүрмөсөн хасахын оронд ердийн, их хэмжээний ажлуудыг хийхэд туслахад чиглэгддэг. Кодлох нь дүгнэлт, удирдамжийн тайлбар, нийцлийн талаарх мэдлэгийг шаарддаг хэвээр байна. Практикт хиймэл оюун ухаан нь кодлогч хэрэгтэй эсэхээс илүүтэйгээр кодлогчдын ажиллах арга барилыг өөрчилдөг.

Хиймэл оюун ухааныг одоогоор эмнэлгийн код бичих ажлын урсгалд хэрхэн ашиглаж байна вэ?

Хиймэл оюун ухааныг код санал болгох, холбогдох баримтжуулалтыг гадаргуу дээр гаргах, дутуу байгаа өвөрмөц байдлыг тэмдэглэх, нарийн төвөгтэй байдлаар нь ангилах график гаргахад түгээмэл ашигладаг. Олон систем нь кодлогчид хиймэл оюун ухааны саналуудыг хянаж, тохируулж эсвэл татгалздаг хүний ​​давталттай загвараар ажилладаг. Энэ нь хариуцлагыг шилжүүлэхгүйгээр хурдыг сайжруулдаг. Хяналт нь нийцэл, нарийвчлалын хувьд чухал хэвээр байна.

Эмнэлгийн кодчилолын аль хэсгүүдийг хиймэл оюун ухаан автоматжуулахад хамгийн хялбар байдаг вэ?

Хиймэл оюун ухаан нь тогтмол амбулаторийн үзлэг эсвэл бүтэцлэгдсэн мэргэжлийн тайлан гэх мэт давтагдсан, сайн баримтжуулсан туршлагатай үед хамгийн сайн ажилладаг. Тогтмол загвар дээр суурилсан их хэмжээний хувилбаруудыг автоматжуулахад илүү хялбар байдаг. Код хайх, нотлох баримтыг тодруулах, үндсэн үгүйсгэлийн хэв маягийг илрүүлэх нь хүчтэй хэрэглээний тохиолдол байх хандлагатай байдаг. Нарийн төвөгтэй клиник дүгнэлт нь бэрхшээлтэй хэвээр байна.

Хиймэл оюун ухаан яагаад нарийн төвөгтэй эсвэл тодорхойгүй эмнэлгийн бүртгэлтэй тэмцдэг вэ?

Эмнэлзүйн баримт бичигт ихэвчлэн тодорхойгүй байдал, зөрчилтэй оношлогоо, тодорхой бус хэллэг агуулагддаг. Хиймэл оюун ухаан нь "боломжтой" эсвэл "үгүйсгэх" гэх мэт шалгуур үзүүлэлтийг батлагдсан нөхцөл байдал гэж буруу уншиж болно. Мөн дараалал эсвэл ноцтой байдлыг өөрчилдөг ганц чухал өгүүлбэрийг орхигдуулж болно. Эдгээр нарийн ялгаа нь нийцтэй кодчилолын гол цөм бөгөөд аюулгүй автоматжуулахад хэцүү байдаг.

Хиймэл оюун ухаан нь эмнэлгийн код бичих анхан шатны ажлын тоог бууруулах уу?

Энгийн ажил илүү автоматжихын хэрээр анхан шатны албан тушаалтнууд эхлээд дарамтанд орж болзошгүй. Зарим байгууллагууд ажилд авах ажлыг удаашруулж болох бол зарим нь залуу кодлогчдыг аудитын дэмжлэг эсвэл чанарын албан тушаалд шилжүүлж магадгүй юм. Нөлөөлөл нь байгууллага болон үйлчилгээний шугамаас хамааран харилцан адилгүй байдаг. Ажил мэргэжлийн замнал алга болохын оронд муруйж, дахин тохируулагдаж болзошгүй.

Хиймэл оюун ухаан нь эмнэлгийн кодчилолд нийцлийн болон аудитын эрсдэлд хэрхэн нөлөөлдөг вэ?

Засаглал сул байх үед хиймэл оюун ухаан хурд болон эрсдэлийг хоёуланг нь нэмэгдүүлж чадна. Бат бөх хяналтын процессгүйгээр хурдан код бичих нь үгүйсгэлтийн түвшин эсвэл аудитын эрсдэлийг нэмэгдүүлж болзошгүй. Хууль тогтоомжийн хэрэгжилтийн багуудад мөрдөх боломжтой үндэслэл, хамгаалалттай шийдвэрүүд шаардлагатай хэвээр байна. Хүний хяналт, аудитын мөр, тодорхой хариуцлага чухал хамгаалалт хэвээр байна.

Эмнэлгийн кодлогчдод хиймэл оюун ухааны дэмжлэгтэй орчинд үнэ цэнэтэй хэвээр үлдэхэд ямар ур чадварууд тусалдаг вэ?

Аудит, удирдамжийн тайлбар, төлбөр төлөгчийн бодлогын шинжилгээ, татгалзлын менежменттэй холбоотой ур чадварууд хөгшрөх хандлагатай байдаг. Зөвхөн ямар код сонгохоо төдийгүй код яагаад зөв болохыг ойлгодог кодлогчдыг орлуулахад илүү хэцүү байдаг. Мэргэжлийн туршлага, CDI-ийн хамтын ажиллагаа нь үнэ цэнийг нэмэгдүүлдэг. Олон үүрэг чанар, засаглал руу шилждэг.

Ихэнх байгууллагуудын хувьд "хүрэлцэхгүй" эмнэлгийн кодчилол бодитой юу?

Хүрэлцэхгүй кодчилол нь цэвэр баримтжуулалттай нарийн, энгийн тохиолдлуудад үр дүнтэй байж болно. Нарийн төвөгтэй хэвтэн эмчлүүлэх эсвэл олон нөхцөлт тохиолдлуудад энэ нь ихэвчлэн дутагдалтай байдаг. Ихэнх байгууллагууд холимог ажлын урсгалаар илүү хүчтэй үр дүнг хардаг. Бүрэн автоматжуулалт нь ажлыг арилгахын оронд дараагийн аудит, залруулгын хэрэгцээг нэмэгдүүлдэг.

Лавлагаа

  1. АНУ-ын Эрүүл мэнд, хүний ​​үйлчилгээний яамны Ерөнхий байцаагчийн алба (OIG) - Ерөнхий дагаж мөрдөх хөтөлбөрийн удирдамж - oig.hhs.gov

  2. Үндэсний Стандарт, Технологийн Хүрээлэн (NIST) - Хиймэл Оюун Ухааны Эрсдэлийн Удирдлагын Хүрээлэн (Хиймэл Оюун Ухааны RMF 1.0) - nist.gov

  3. Үндэсний Стандарт, Технологийн Хүрээлэн (NIST) - Үүсгэн байгуулагч хиймэл оюун ухааны профайл (NIST AI 600-1) - nist.gov

  4. Эрүүл мэндийн даатгал ба эрүүл мэндийн даатгалын үйлчилгээний төвүүд (CMS) - Эмнэлгийн бүртгэлийн баримтжуулалтын шаардлага (MLN909160) - cms.gov

  5. Эрүүл мэндийн даатгал ба эрүүл мэндийн даатгалын үйлчилгээний төвүүд (CMS) - 2026 оны санхүүгийн жилийн ICD-10-CM кодчилолын удирдамж - cms.gov

  6. Эрүүл мэндийн даатгал ба Эрүүл мэндийн даатгалын үйлчилгээний төвүүд (CMS) - Үндэсний зөв кодчилолын санаачилга (NCCI)-ийн засварууд - cms.gov

  7. Америкийн Эрүүл Мэндийн Мэдээллийн Менежментийн Холбоо (AHIMA) - Компьютерийн Тусламжтай Кодлох Хэрэгслийн Багц - ahima.org

  8. Эрүүл мэндийн даатгал ба Эрүүл мэндийн даатгалын үйлчилгээний төвүүд (CMS) - Алдааны түвшний цогц шинжилгээний (CERT) хөтөлбөр - cms.gov

  9. Эрүүл мэндийн даатгал ба эрүүл мэндийн даатгалын үйлчилгээний төвүүд (CMS) - Үнэлгээ ба менежментийн үйлчилгээ (MLN006764) - cms.gov

  10. АНУ-ын Засгийн газрын Хариуцлагын Алба (GAO) - GAO-19-277 - gao.gov

  11. Эрүүл мэндийн даатгал болон эрүүл мэндийн даатгалын үйлчилгээний төвүүд (CMS) - Эрсдэлийн тохируулга - cms.gov

Албан ёсны хиймэл оюун ухааны туслах дэлгүүрээс хамгийн сүүлийн үеийн хиймэл оюун ухааныг олоорой

Бидний тухай

Блог руу буцах