夸大人工智能的重要性是困难的。如果能有效实施，人工智能将有能力将你的账单业务提升十倍。在许多情况下，人工智能是扩大业务规模的东西，而不是实体劳动力。许多商业头脑中的问题是，人工智能如何改变商业的方式?
为了帮助回答这个问题，我们分析了许多结算和编码公司。以下是我们研究的研究结果的总结版本：
- 编码和计费是一种建立标准代码的方法，通过这些标准代码对患者信息记录进行分类，从而规定向保险公司计费。
- 其目的是创建一个由患者记录代码确定的标准计费成本。不幸的是，这一过程面临着大量的准确性挑战。
- 这可以归因于文档不足，过程执行效率低下。
- 正如医疗保险和医疗补助服务（CMS）的中心所说的那样，根据2019财年，误差率为167.3亿美元。ld体育下载（1）
- 由于审计的性质，编码行业遭受了巨大的挫折，审计发生在收入周期的尾声。因此，即使发现了错误，纠正它们也为时已晚，因为纠正的成本通常高于最初的损害。
- 在医学编码和计费行业内，最近报告说，美元代码现已越过70,000 +的总数，随后以重大利率增加了对医疗编码器的需求。
- 当手工完成医疗编码工作时，它是复杂的，并且需要更多的劳动力，因为每个人能够有效处理的账户数量是有限的。这也是行业中出现了一些错误的部分原因，这些错误是由于在努力跟上不断增加的新规则时所犯的昂贵错误。
- 现在的当务之急是创建一个敏捷流程，让医疗编码和计费流程无缝衔接。
传统的医疗账单和编码流程是如何进行的?
传统的计费系统涉及许多手动文档和文书工作。本文声明是一种暂时的过程，其中编码器以打印的形式单独输入每个代码。然后将所有的纸张表格通过医疗结算机构，后来向付款人传递给予付款人。
在基于纸张的设置中，从提交索赔到收到付款的平均周转时间为5至7周，而在自动医疗计费系统中可以缩短为2周。
使用基于纸张的索赔-付款追逐:概述
- 病人去看医生
- 病人登记并接受治疗
- 医生或助理写超级骨牌
- 医疗编码器添加治疗代码
- 带编码的纸质表单被发送给医疗账单员，然后由他们格式化数据并将其转发给保险付款人
- 付款人生成支票并向供应商付款
人工智能自动化将如何推动医疗计费流程?
今天，持续的挑战是编码的准确性。为了提高计费和编码过程的效率和功效，许多医疗保健公司正在寻找简化手工编码工作的方法人工智能应用．
AI中的新兴技术基于计算机辅助编码（CAC），用于机器学习和自然语言处理（NLP）。CAC自动识别和从文档中提取数据并插入系统。
该小时的需要是一个基于web的自动系统，它分析医生的文本/治疗文档，并自动识别相关的医疗代码。
除了处理代码和大量数据，人工智能还可以显著减少标准工作时间和人为错误。
人工智能解决了什么问题？
人工智能应用受欢迎的一个自然担忧是，在行业内，人们担心这些新兴技术将减少就业机会医疗账单和编码光谱。
然而，必须注意的是，这些应用程序具有大大提高人类编码者的效率和速度的能力，以进行准确编码，但不能完全取代人类编码。例如，当编码器犯错时，应用程序可以立即将其指向纠正错误的建议，并且校正尽可能快。这会照顾“太晚”问题，并提高了编码器工作的速度。
尽管如此，值得一提的是，通过在未来十年内以前所未有的利率来看，可以通过观察目标的目标增长率来减轻这种问题。据劳动统计局统计，2016年至2026年卫生资讯技术人员的就业人员促进了18％，远远超过所有其他职业的平均增长率，增加了240万份新工作。（2）
目前系统中的障碍 - 我们的观点
复杂的性质医疗账单和编码使它成为一个恒定的误差目标，有时，这些会导致相当高的损失。
这种复杂性也适合于更大规模的劳动力需求，在这种情况下，程序员花费越来越多的时间来执行那些本可以快速有效地执行的低级任务
自动化系统的AI技术．
考虑到医疗保健的目前的增长及美国的预期增长，强大的系统是一小时的需要。
人工智能自动化就是这样一个系统，它可以解决当前系统正在经历的所有痛点，比如不准确的计费实例等。
考虑到错误计费的整改，在手动完成时，是一种冗长而复杂的程序，可以产生进一步成本，通过AI的采用可以立即自动指出误差并减轻那些增加的成本和时间消耗。
前进的方式
医疗账单和编码是医疗保健如何在美国在美国报告的基本组成部分。不准确的编码是一种挑战，需要通过新技术解决。OSP实验室正在使用健康技术人员来构建医疗编码公司的影响解决方案。
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