Медициналық кодтаушыларды жасанды интеллект алмастыра ма?

Медициналық кодтаушыларды жасанды интеллект алмастыра ма?

Қысқа жауап:
Жасанды интеллект медициналық кодтаушыларды толығымен алмастырмайды, бірақ жұмыстың орындалу тәсілін өзгертеді. Құжаттама әдеттегі және құрылымдалған кезде, жасанды интеллект қайталанатын қадамдарды өз мойнына ала алады; істер күрделі, даулы немесе тексерілген кезде, адамның пікірі орталықта қалады. Қызметкерлер саны жойылғанға дейін рөл өзгереді.

Негізгі қорытындылар:

Тапсырмаларды автоматтандыру : Жасанды интеллект қайталанатын кодтау жұмыстарын орындайды, бұл бағалауды қажет ететін шолу және ерекшеліктерді өңдеу үшін кеңістік жасайды.

Адами жауапкершілік : Аудиттер, апелляциялар, бас тартулар немесе сәйкестік мәселелері туындаған кезде кодтаушылар жауапты тарап болып қала береді.

Рөлдің эволюциясы : кодтау рөлдерінің аудитке, CDI-ге, теріске шығаруды басқаруға, саясатты түсіндіруге және басқаруға беталысы.

Тәуекелдерді басқару : Егер жылдамдық бақылаудан және адами шолудан асып түссе, жылдам кодтау сәйкестік тәуекелін арттыруы мүмкін.

Мансапқа төзімділік : Нұсқаулық бойынша сараптама, төлеуші ​​саясатының еркіндігі және аудиттің күші берік, жоғары сұранысқа ие дағдылар болып қала береді.

Медициналық кодтаушыларды жасанды интеллект алмастыра ма? Инфографика.
Осыдан кейін оқуға болатын мақалалар:

🔗 AI коды іс жүзінде қалай көрінеді
Жасанды интеллект жасаған кодтың мысалдарын және не күтуге болатынын қараңыз.

🔗 Жақсы сапа үшін ең жақсы AI кодын шолу құралдары
Қателерді анықтайтын және шолуларды жақсартатын ең жақсы құралдарды салыстырыңыз.

🔗 Кодсыз пайдалануға арналған ең жақсы кодсыз жасанды интеллект құралдары
Ақылды жұмыс процестерін жасанды интеллект құралдарымен іске қосыңыз — бағдарламалау қажет емес.

🔗 Кванттық жасанды интеллект дегеніміз не және ол неліктен маңызды
Кванттық жасанды интеллект негіздерін, пайдалану жағдайларын және негізгі тәуекелдерді түсіну.

Медициналық кодтаушыларды жасанды интеллект алмастыра ма? Іс жүзінде «алмастыру» деген нені білдіреді 🤔

«Жасанды интеллект медициналық кодтаушыларды алмастыра ма?» деп сұрағанда, олар әдетте мыналардың бірін айтады:

  • Қызметкерлер санын ауыстырыңыз - жалпы алғанда аз кодтаушылар қажет

  • Тапсырмаларды ауыстыру - жұмыс өзгереді, бірақ кодтаушылар қалады

  • Жауапкершілікті ауыстырыңыз - жасанды интеллект соңғы қоңырауларды жасайды, ал адамдар тек бақылап отырады

  • Бастапқы деңгейдегі рөлдерді ауыстырыңыз - алдымен жоспар өзгереді 😬

Менің тәжірибем бойынша, командалардың автоматтандыруды қолдануын бақылайтын болсам, ең үлкен өзгеріс сирек кездесетін «кодтаушылар жоғалып кетеді». Бұл көбінесе:
әдеттегі кодтау жылдамдайды , шеткі жағдайлар күшейеді , ал аудит барлығының толық уақытты көлеңкесіне айналады . ( OIG – Жалпы сәйкестік бағдарламасы бойынша нұсқаулық )

Жасанды интеллект қайталауда өте жақсы. Кодтау тек қайталау ғана емес. Кодтау – қайталау, пайымдау, сәйкестік, төлеушінің таңқаларлығы және «неге бұл жазбада» деген жұмбақтарды шешу. 🕵️♀️

Иә, жасанды интеллект жұмыстың кейбір бөліктерін алмастыра алады. Мамандықты толығымен ауыстыру - мүлдем басқаша нәрсе.

Медициналық кодтаудың жақсы нұсқасын не жасайды? ✅

Егер медициналық кодтауға арналған жасанды интеллекттің «жақсы нұсқасы» туралы айтатын болсақ, бұл ең жарқын маркетингі бар нұсқа емес. Бұл үрейленбейтін, елес көрмейтін және өз жұмысын көрсететін сенімді әріптес сияқты әрекет ететін нұсқа. ( NIST AI RMF 1.0 , NIST генеративті жасанды интеллект профилі (AI 600-1) )

Жақсы жасанды интеллект кодтау жүйесінде (немесе жұмыс процесінде) әдетте мыналар болады:

Егер құрал өзін-өзі түсіндіре алмаса, ол ештеңені қауіпсіз түрде алмастырмайды. Ол тек мазасыздықты тезірек тудырады. ( NIST генеративті жасанды интеллект профилі (AI 600-1) )

Салыстыру кестесі: жасанды интеллект көмегімен кодтаудың ең жақсы нұсқалары (және олардың қай жерде сәйкес келетіні) 📊

Төменде жасанды интеллект көмегімен кодтаудың кең таралған тәсілдерінің практикалық салыстырмалы кестесі берілген. Бұл мүлдем дұрыс емес... себебі іске асыру да солай емес.

Құрал / тәсіл Көрермендер үшін ең жақсысы Бағасы Неліктен ол жұмыс істейді (және тітіркендіргіш бөлігі)
NLP (компьютерлік көмекші кодтау) бар CAC HIM ауруханасы + стационарлық топтар $$$$ ICD-10-CM кодтарын анықтауға өте ыңғайлы; кейбір жағдайларда сенімді түрде қателесуі мүмкін ( AHIMA – Компьютерлік көмекші кодтау құралдар жинағы )
Жасанды интеллект ұсыныстары бар энкодер Ережелерді бұрыннан білетін кәсіби бағдарламашылар $$-$$$ Іздеуді жылдамдатады және өңдеулерді шақырады; әлі де ақыл қажет, кешіріңіз 😅
Ережелер + автоматтандыру (өңдеулер, жинақтар, тексерулер) Кіріс циклі + сәйкестік $$ Айқын қателіктерді байқайды; клиникалық нюанстарды «түсінбейді» ( CMS NCCI түзетулері )
LLM стиліндегі құжаттама қорытындылағыштары CDI + кодтау бойынша ынтымақтастық $$ Диагноздарды қорытындылауға және ерекшелеуге көмектеседі; негізгі бөлшекті жіберіп алуы мүмкін... мысықтың өз атын елемегені сияқты ( NIST генеративті жасанды интеллект профилі (AI 600-1) )
Автоматты төлемді түсіру + талапты өңдеу құралдары Амбулаториялық/мамандық жұмыс процестері $$-$$$$ Қабылдамауларды азайтуға көмектеседі; кейде шамадан тыс тазалайды және өткізу қабілетін баяулатады ( CMS CERT бағдарламасы )
Мамандандырылған модельдер (радиология, траектория, ЭД) Көп көлемді нишалар $$$$ Тар жолақтарда дәлдік жоғары; жолақтың сыртында аздап ауытқиды
Адам + жасанды интеллект «жұптық кодтау» жұмыс процесі Командалар хаоссыз жаңғырып жатыр $-$$$ Ең тиімдісі; оқыту + басқаруды қажет етеді, әйтпесе ол ауытқиды ( NIST AI RMF 1.0 )
Толық «сенсорсыз» кодтау әрекеттері Басқару тақталарын жақсы көретін басшылар $$$$$ Қарапайым жағдайлар үшін жұмыс істей алады; күрделі жағдайлар әлі де адамдарға қайта оралады (таңқаларлық!) ( AHIMA – Компьютерлік көмекші кодтау құралдар жинағы )

Үлгіні байқадыңыз ба? Ол неғұрлым «байланыссыз» болуға тырысса, баяу жүретін сәйкестік мәселесінен аулақ болу үшін соғұрлым көп басқару қажет болады. Қызықты. ( OIG – Жалпы сәйкестік бағдарламасы бойынша нұсқаулық )

Неліктен жасанды интеллект кодтаудың кейбір бөліктерінде шынымен жақсы 😎

Жасанды интеллекттің табысты болған жерлеріне назар аударайық. Оның заңды түрде күшті болған салалары бар:

1) Масштабтағы үлгіні тану

Тұрақты құжаттамамен көп көлемді, қайталанатын кездесулер ме? Жасанды интеллект көбінесе мыналарды анықтай алады:

  • жалпы жағдайларға арналған күнделікті диагнозды кодтау

  • құжаттама таза болған кезде қарапайым процедураны кодтау

  • дәлелдемелерді тез табу (зертханалық зерттеулер, бейнелеу, мәселелер тізімі)

2) «Аң аулауды» жеделдету

Тіпті тәжірибелі бағдарламашылар да іздеуге уақыт бөледі:

  • провайдердің мәлімдемесі қайда

  • ерекшелігі қайда

  • медициналық қажеттілікті не қолдайды

  • қайдағы көлденеңдік 😩

Жасанды интеллект тиісті сызықтарды анықтай алады, жетіспейтін ерекшеліктерді белгілей алады және айналдыру шаршауын азайта алады. Бұл керемет емес, бірақ бұл нағыз өнімділік.

3) Бас тартудың алдын алу үлгілері

Жасанды интеллект келесідей үлгілерді үйрене алады:

Код жазушылар мұны ойша жасайды. Жасанды интеллект мұны шулы және жылдам жасайды.

Неліктен жасанды интеллект кодтаушыларға ақы төленетін бөлшектермен күреседі 😬

Енді екінші жағы. Автоматтандыруды бұзатын бөліктер әдетте «код енгізуді» «кодтаудан» бөлетін бөліктермен бірдей

Клиникалық түсініксіздік және дәрігерлердің пікірлері

Провайдерлер келесідей жазады:

  • «ықтимал», «жоққа шығару», «күдікті», «жоққа шығаруға болмайды»

  • «тарихы», «мәртебесінен кейінгі жағдай», «шешілді», «созылмалы, бірақ тұрақты»

  • «Пневмония болуы мүмкін, бірақ сонымен бірге жүрек жеткіліксіздігі болуы мүмкін»

Жасанды интеллект белгісіздікті қате түсініп, оны сенімділікке айналдыруы мүмкін. Бұл... онша жақсы қателік емес.

Нұсқаулық нюансы (және төлеуші ​​​​саясатындағы хаос)

Кодтау тек «клиникалық тұрғыдан не болғаны» ғана емес, ол:

Әрине, жасанды интеллект үлгілерді үйрене алады. Бірақ төлеуші ​​ережені өзгерткенде, адамдар ниетпен бейімделеді. Жасанды интеллект шатасу мен сенімділікпен бейімделеді. Бұл жаман үйлесім.

«Бір сөйлем жетіспейді» мәселесі

Бір ғана жол кодты таңдауды, DRG, HCC тәуекелін анықтауды немесе E/M деңгейін өзгерте алады. Жасанды интеллект оны байқамай қалуы мүмкін, немесе одан да жаманы - қорытынды жасау. Ал кодтаудағы қорытынды желеден көпір салумен бірдей. Оған баспай тұрып, жақсы көрінеді.

Сонымен... Жасанды интеллект медициналық кодтаушыларды алмастыра ма? Ең шынайы нәтиже 🧩

Негізгі кілт сөз тіркесіне оралайық: Жасанды интеллект медициналық кодтаушыларды алмастыра ма?
Менің ең жақсы негізделген жауабым: Жасанды интеллект алдымен жұмыстың бөліктерін алмастырады, содан кейін рөлдерді қайта құрады және ұйымдар үнемделген уақытты қайта инвестицияламауды таңдаған жағдайда ғана қызметкерлер санын азайтады.

Аударма:

  • жұмыстан босатпай өнімділікті арттыру үшін жасанды интеллектті пайдаланады

  • шығындарды азайту үшін пайдаланады (және кейінірек төменгі ағымдағы салдарды шешу үшін)

  • Кейбіреулер қызмет көрсету желілеріне байланысты аралас жұмыс істейді

Бірақ адамдар байқамай қалатын бір бұрылыс бар: егер жасанды интеллект жылдамдықты арттырса, ол тәуекелді де арттыруы мүмкін. Бұл тәуекел сұранысты тудырады:

Сондықтан ауыстыру түзу сызық емес. Бұл сандал киген жүгіру жолағына көбірек ұқсайды. Прогресс... бірақ аздап дірілдейді. 😅

Алдымен не өзгереді: стационарлық және амбулаториялық және кәсіби 🏥

Барлық кодтау жұмыстарына бірдей әсер ете бермейді. Кейбір салаларды автоматтандыру оңайырақ, себебі құжаттама мен ережелер құрылымдалған.

Амбулаториялық және кәсіби

Көбінесе жылдам автоматтандыруды байқауға болады, себебі:

  • жоғары дыбыс

  • қайталанатын үлгілер

  • құрылымдалған деректер ағындары

  • ережелерге негізделген өңдеулерді + жасанды интеллект нұсқауларын қолдану оңайырақ ( CMS NCCI өңдеулері )

Бірақ Э/М деңгейін анықтаудың, медициналық шешім қабылдаудың және төлеушілерді мұқият тексерудің күрделілігі адамдарды әлі де өзекті етеді. ( CMS MLN006764 – Бағалау және басқару қызметтері )

Стационарлық

Стационарлық кодтау үлкен өзгергіштікке ие:

  • бірнеше диагнозбен ұзақ уақыт емделу

  • асқынулар, қатар жүретін аурулар, процедуралар

  • DRG әсерлері және секвенирлеу нюанстары

  • тұрақты құжаттаманың бұзылуы ( CMS FY 2026 ICD-10-CM кодтау нұсқаулары )

Жасанды интеллект көмектесе алады, бірақ көптеген ауруханалар үшін «байланыссыз стационар» шындықтан гөрі арманға айналады.

Арнайы жолақтар

Радиология мен патология құрылымдық есеп берудің арқасында айтарлықтай жетістіктерге жетуі мүмкін. ЭД аралас болуы мүмкін - жылдам, шаблондық жазбалар, бірақ ретсіз шындық.

Жасырын шайқас алаңы: сәйкестік, аудиттер және есеп беру 🧾

Міне, осы жерде «алмастыру» тұрақсыз болады.

Тіпті жасанды интеллект кодтарды ұсынған кезде де, есеп беру әлі де нақты бір жерде болады:

Сәйкестік топтары әдетте мыналарды қалайды:

Жасанды интеллект мұны қолдай алады - бірақ жұмыс процесі дәлелдемелерді сақтау және соқыр қабылдауды азайту үшін құрылған жағдайда ғана. ( NIST AI RMF 1.0 )

Аздап дөрекі айтайын: егер сіздің жасанды интеллектіңіз жұмыс процесі резеңке штамптауға ықпал етсе, сіз ақша үнемдемейсіз. Сіз қиындықты қарызға алып жатырсыз. Пайызбен. 😬 ( GAO-19-277 , CMS CERT бағдарламасы )

Бағалы болып қалудың жолдары: «Жасанды интеллектке төзімді» бағдарламалау дағдыларының жиынтығы 💪🧠

Егер сіз медициналық бағдарламашы болсаңыз және мұны кеудеңізде қысылу сезімімен оқып отырсаңыз, жақсы жаңалық бар: сіз жасанды интеллект қауіпсіз түрде иелене алмайтын жұмыс бөлігіне дайын бола аласыз.

Жасқа бейім дағдылар (тіпті жасанды интеллект көп ортада да):

Егер жасанды интеллект калькулятор болса, математиканы жақсырақ есептеу арқылы ескірмейсіз. Калькулятордың қашан және неліктен қате екенін білу арқылы сіз құнды боласыз.

Ұйымдар барлығын бақытсыз етпей, жасанды интеллектті қалай енгізуі керек 😵💫

Егер сіз көшбасшылық жағында болсаңыз, міне, менің көрген ең жақсы жұмыс істейтін іске асыру үлгілері:

1) «Ауыстыру» емес, «көмек» деп бастаңыз

Жасанды интеллектті келесі мақсаттарда пайдаланыңыз:

  • диаграмманың басымдылығы

  • дәлелдемелердің пайда болуы

  • сенімділік ұпайлары бар код ұсыныстары

  • күрделілікке негізделген жұмыс процесін бағыттау

2) Кері байланыс циклдарын өзіңіз қалағандай етіп құрыңыз

Егер кодтаушылар жасанды интеллект шығысын түзетсе, мынаны жазып алыңыз:

  • қандай қате түрі

  • неге бұлай болды

  • қандай құжаттама оны тудырды

  • қаншалықты жиі қайталанады

Әйтпесе, құрал ешқашан жақсармайды және барлығы оны елемеуді жақсырақ меңгереді.

3) Күрделілігі бойынша сегменттеу жұмысы

Практикалық жұмыс процесі:

  • төмен күрделілік - көбірек автоматтандыру

  • орташа күрделілік - кодтаушы + жасанды интеллект жұбы жұмыс процесі

  • жоғары күрделілік - бірінші кезекте сарапшы кодтаушы, екінші кезекте жасанды интеллект (иә, екінші кезекте)

4) Дұрыс нәтижелерді өлшеңіз

Тек өнімділік қана емес. Сондай-ақ:

  • бас тарту көрсеткіштері

  • аудит нәтижелері

  • төңкерілу көрсеткіштері

  • сұрау көлемі және жауап сапасы

  • бағдарламалаушының қанағаттануы (шын мәнінде) ( CMS CERT бағдарламасы )

Егер өнімділік артып, теріске шығарулар да көбейсе... бұл жеңіс емес. Бұл айқын мәселе.

Болашақ қандай болады (ғылыми-фантастикалық драмасыз) 🔮

Ештеңе өзгермейді деп ойламайық. Ол өзгереді. Бірақ «кодтаушыларды тоқтату» туралы әңгіме тым қарапайым.

Ықтималдығы жоғарырақ:

  • таза код енгізу рөлдерінің азаюы

  • көбірек гибридті рөлдер (кодтау + аудит + аналитика + сәйкестік)

  • кодтау топтары деректер сапасындағы топтарға айналады

  • құжаттаманың тұтастығы маңызды мәселеге айналады

  • Жасанды интеллект сіз басқаратын стандартты әріптеске айналады , қаласаңыз да, қаламасаңыз да ( NIST AI RMF 1.0 , OIG – Жалпы сәйкестік бағдарламасы бойынша нұсқаулық )

Иә, кейбір жағдайларда кейбір жұмыс орындары қысқарады. Бұл шындық. Бірақ денсаулық сақтау саласы реттеуді, өзгергіштікті, ерекшеліктерді және қағазбастылықты жақсы көреді. Жасанды интеллект көп нәрсені шеше алады... бірақ денсаулық сақтау саласында жаңа күрделілікті ойлап табу таланты бар, бұл хобби сияқты.

Ұшақты қондыру: жасанды интеллект медициналық кодтаушыларды алмастыра ма? 🧡

Ұшақты қондырайық.

Жасанды интеллект медициналық кодтаушыларды алмастыра ма? Адамдар меңзеп отырғандай таза, толық, ғылыми-фантастикалық тәсілмен емес. Жасанды интеллект қайталанатын тапсырмаларды мүлдем азайтады, күнделікті кодтауды жеделдетеді және ұйымдарды командаларды қайта ұйымдастыруға мәжбүр етеді. Бұл сондай-ақ бақылауға, аудитке, сәйкестіктен қорғауға, бас тарту стратегиясына және құжаттаманың тұтастығына көбірек қажеттілік туғызады. ( AHIMA – Компьютерлік көмекші кодтау құралдары жинағы , OIG – Жалпы сәйкестік бағдарламасы бойынша нұсқаулық )

Қысқаша шолу 🧾

Сонымен қатар, шынымды айтсам... егер жасанды интеллект кодтауды толығымен «алмастырса», бұл құжаттаманың жетілдірілгендігінен болады. Және бұл мен күні бойы айтқан ең шындыққа жанаспайтын нәрсе 😂 ( CMS MLN909160 – Медициналық жазбаларды құжаттау талаптары )

Жиі қойылатын сұрақтар

Алдағы бірнеше жылда жасанды интеллект медициналық кодтаушыларды толығымен алмастыра ала ма?

Жасанды интеллект медициналық кодтаушыларды жақын арада толығымен алмастыра алмайды. Көптеген нақты әлемдегі енгізулер рөлді толығымен алып тастаудың орнына, күнделікті, көп көлемді тапсырмаларға көмектесуге бағытталған. Кодтау әлі де пайымдауды, нұсқаулықтарды түсіндіруді және сәйкестік туралы хабардарлықты талап етеді. Іс жүзінде, жасанды интеллект кодтаушылар қажет пе, жоқ па, соны емес, кодтаушылардың жұмыс істеу тәсілін өзгертеді.

Қазіргі уақытта медициналық кодтау жұмыс процестерінде жасанды интеллект қалай қолданылады?

Жасанды интеллект әдетте кодтарды ұсыну, бетіне қатысты құжаттаманы жасау, жетіспейтін ерекшелікті белгілеу және күрделілігі бойынша сұрыптау диаграммаларын жасау үшін қолданылады. Көптеген жүйелер кодтаушылар жасанды интеллект ұсыныстарын қарап шығатын, түзететін немесе қабылдамайтын адам цикліндегі модельде жұмыс істейді. Бұл жауапкершілікті ауыстырмай, жылдамдықты жақсартады. Бақылау сәйкестік пен дәлдік үшін маңызды болып қала береді.

Медициналық кодтаудың қандай бөліктерін жасанды интеллект үшін автоматтандыру оңай?

Жасанды интеллект тұрақты амбулаториялық келулер немесе құрылымдалған мамандандырылған есептер сияқты қайталанатын, жақсы құжатталған кездесулерде жақсы нәтиже көрсетеді. Біркелкі үлгілерге негізделген көп көлемді сценарийлерді автоматтандыру оңайырақ. Кодты іздеу, дәлелдемелерді ерекшелеу және негізгі бас тарту үлгісін анықтау күшті пайдалану жағдайлары болып табылады. Күрделі клиникалық бағалау қиын болып қала береді.

Неліктен жасанды интеллект күрделі немесе түсініксіз медициналық жазбалармен күреседі?

Клиникалық құжаттамада көбінесе белгісіздік, қарама-қайшы диагноздар және дәл емес тіл болады. Жасанды интеллект «мүмкін» немесе «жоққа шығарады» сияқты біліктіліктерді расталған жағдайлар ретінде қате түсінуі мүмкін. Сондай-ақ, ол секвенирлеуді немесе ауырлықты өзгертетін бір ғана маңызды сөйлемді жіберіп алуы мүмкін. Бұл нюанстар сәйкес кодтаудың негізінде жатыр және оларды қауіпсіз түрде автоматтандыру қиын.

Жасанды интеллект бастапқы деңгейдегі медициналық кодтау жұмыстарының санын азайта ма?

Бастапқы деңгейдегі лауазымдар күнделікті жұмыс автоматтандырылған сайын алдымен қысым сезінуі мүмкін. Кейбір ұйымдар жалдауды баяулатуы мүмкін, ал басқалары кіші бағдарламашыларды аудитті қолдау немесе сапа рөлдеріне ауыстыруы мүмкін. Әсері ұйым мен қызмет көрсету саласына байланысты өзгереді. Мансап жолдары жоғалып кетудің орнына бұрылып, қайта құрылуы мүмкін.

Медициналық кодтаудағы сәйкестік пен аудит тәуекеліне жасанды интеллект қалай әсер етеді?

Басқару әлсіз болған кезде жасанды интеллект жылдамдықты да, тәуекелді де арттыра алады. Тұрақты шолу процестерінсіз жылдам кодтау бас тарту деңгейін немесе аудиторлық тәуекелді арттыруы мүмкін. Сәйкестік топтарына әлі де бақыланатын негіздеме мен қорғалатын шешімдер қажет. Адамдарды шолу, аудит іздері және айқын есеп беру маңызды қорғаныс шаралары болып қала береді.

Медициналық кодтаушыларға жасанды интеллект көмегімен жұмыс істейтін ортада құнды болып қалуға қандай дағдылар көмектеседі?

Аудит, нұсқаулықты түсіндіру, төлеуші ​​саясатын талдау және бас тартуды басқарумен байланысты дағдылар ескіріп барады. Кодтың неліктен дұрыс екенін ғана емес, қай кодты таңдау керектігін де түсінетін кодтаушыларды ауыстыру қиынырақ. Мамандандырылған сараптама және CDI ынтымақтастығы да құндылық қосады. Көптеген рөлдер сапа мен басқаруға ауысады.

Көптеген ұйымдар үшін «байланыссыз» медициналық кодтау шындыққа жанаса ма?

Контактсыз кодтау таза құжаттамамен тар, қарапайым істер үшін жұмыс істей алады. Күрделі стационарлық немесе көп жағдайлы кездесулер үшін ол көбінесе сәтсіздікке ұшырайды. Көптеген ұйымдар гибридті жұмыс процестерімен жақсы нәтижелерге қол жеткізеді. Толық автоматтандыру әдетте жұмысты тоқтатудың орнына кейінгі аудиттер мен түзетулерге деген қажеттілікті арттырады.

Сілтемелер

  1. АҚШ Денсаулық сақтау және әлеуметтік қызметтер министрлігінің Бас инспектор кеңсесі (OIG) - Жалпы сәйкестік бағдарламасы бойынша нұсқаулық - oig.hhs.gov

  2. Ұлттық стандарттар және технологиялар институты (NIST) - Жасанды интеллект тәуекелдерін басқару құрылымы (ЖИ RMF 1.0) - nist.gov

  3. Ұлттық стандарттар және технологиялар институты (NIST) - Генеративтік жасанды интеллект профилі (NIST AI 600-1) - nist.gov

  4. Medicare және Medicaid қызметтері орталықтары (CMS) - Медициналық жазбаларды құжаттау талаптары (MLN909160) - cms.gov

  5. Medicare және Medicaid қызметтері орталықтары (CMS) - 2026 қаржы жылына арналған ICD-10-CM кодтау нұсқаулары - cms.gov

  6. Medicare және Medicaid қызметтері орталықтары (CMS) - Ұлттық дұрыс кодтау бастамасы (NCCI) түзетулері - cms.gov

  7. Американдық денсаулық сақтау ақпаратын басқару қауымдастығы (AHIMA) - Компьютерлік көмекші кодтау құралдар жинағы - ahima.org

  8. Medicare және Medicaid қызметтері орталықтары (CMS) - Кешенді қателіктер деңгейін тексеру (CERT) бағдарламасы - cms.gov

  9. Medicare және Medicaid қызметтері орталықтары (CMS) - Бағалау және басқару қызметтері (MLN006764) - cms.gov

  10. АҚШ үкіметінің есеп беру басқармасы (GAO) - GAO-19-277 - gao.gov

  11. Medicare және Medicaid қызметтері орталықтары (CMS) - Тәуекелдерді реттеу - cms.gov

Ресми AI көмекші дүкенінен ең соңғы AI-ді табыңыз

Біз туралы

Блогқа оралу