Cuando se trata de facturación de telealgica, hay un tránsito.
La creciente popularidad de las telecomunicaciones, el uso de tecnologías de comunicación electrónica para proporcionar mantenimiento cuando los médicos y los pacientes no están en el mismo lugar al mismo tiempo, han creado un problema. Cuando se trata de ofrecer una factura para el servicio, el enfoque actual no corre la cantidad de habilidades médicas y diferentes niveles de experiencia.
Esto condujo al sistema de facturación de televisión de Ohio, como el resto del país, Instable, PhD, profesor asociado en la Universidad de Cincinnati Carl H. Lindner College of Business University, PhD.
Se trata de este problema utilizando la inteligencia artificial y los registros electrónicos de salud. Su trabajo, recientemente apareció en Revista de la American Medical Informatics Association, El objetivo es crear un modelo de facturación mejor y más eficiente.
El modelo de facturación basado en el tiempo de Co crea inconvenientes en la compensación al reducir los médicos experimentados. La mayoría de los expertos, que pueden proporcionar respuestas de inmediato, se pueden pagar menos que los médicos que saben menos, que pasan más tiempo respondiendo.
Ko dijo que el sistema venga injustamente la descalificación y no reconoce el valor de las decisiones y habilidades académicas, dijo Ko, a pesar de las ofertas de atención de alta calidad a los médicos calificados.
Para abordar estas deficiencias, el director digital de salud de Kouc Health, MD, MD, y un médico de medicina interna en la Facultad de Medicina de la UC están cooperando con Eric Jay Warm. Juntos, están aprovechando la IA y los registros de salud electrónicos de UC Health para desarrollar un nuevo modelo de facturación, que incluyó decisiones clínicas y habilidades oportunas para responder a las consultas de los pacientes que se han ido.
“¿Podemos hacer de los médicos sus habilidades y quiénes son?” Dijo Ko. “Los médicos tienen que pasar por años de capacitación médica estricta para desarrollar un conocimiento especial. Reconozcamos y encontremos una manera de reconocerla y medirla. Al hacerlo, podemos crear un modelo de facturación equilibrado que no solo el tiempo de gasto sino también sea su médico. habilidades. “
El código actual de facturación médica de Ohio, que se implementó en 2023, paga a los profesionales médicos cuánto tiempo pasó en respuesta a una pregunta a través de un sistema de mensajería seguro. Si pasan menos de cinco minutos para responder, el servicio es gratuito. Si tardan más de cinco minutos en responder una pregunta, reciben una compensación, cuando aumenta su tiempo, la tarifa aumenta.
“Los médicos experimentados pueden responder rápidamente debido a sus habilidades, pero ganar menos porque el modelo de facturación actual prefiere más tiempo que experiencia”, dijo Ko. “Por el contrario, un nuevo residente médico de menta puede tardar más en responder la misma pregunta debido a su experiencia y conocimiento limitado, lo que les ayuda a cobrar al paciente”.
“Esto causa un problema sistémico. Si seguimos las cartas de la Asociación Médica Americana, los médicos menos experimentados son compensados, mientras que los especialistas no pueden serlo”.
Junto con los expertos exentos y sus esfuerzos, el modelo actual también puede eliminar la confianza entre los médicos y sus pacientes. Obliga a los médicos a tomar decisiones de facturación sin formas confiables de medir su trabajo.
El primer fabricante de laboratorio de investigación en el Lundner College of Business dijo: “Los médicos no miden el tiempo de reacción con Stop Watch, y pueden requerir que varias sesiones aborden algunas preguntas, tomen decisiones de facturación y también se vuelvan complicadas”.
Además, la incertidumbre de los pacientes que obtendrán las facturas pueden desanimarlos a contactar a un profesional médico. Esto elimina la continuidad de la atención, retrasa el tratamiento y los resultados potencialmente peores.
“Necesitamos equilibrio”, dijo. “La facturación debe considerar tanto el tiempo como las habilidades médicas”.
KO espera que aumenten los desafíos de la facturación de televisión a medida que la IA generativa se integra más en el ejercicio médico. Aunque la IA puede proporcionar soluciones más rápidas, los médicos aún deberán tener tiempo para verificar su respuesta y mantener y mantener estos sistemas, para evitar un aumento creciente en los profesionales médicos, estos esfuerzos deben ser compensados.
“En las primeras etapas, sería crítico confirmar la respuesta respaldada por AI”, dijo Ko.
El sistema KOA AI puede usar el comportamiento de los médicos para comprender y medir mejor su experiencia, lo que puede ofrecer un marco para una mejor compensación. Las pruebas de sus modelos de aprendizaje automático han presentado resultados permanentes, que muestran las habilidades de los médicos en las consultas de los pacientes y la capacidad de maximizar la evidencia precisa en el tiempo.
“La métrica actualmente basada en la base es limitada, y este modelo no es sostenible, especialmente con la imagen de IA generadora”.
Mirando hacia el futuro, considera solicitudes más amplias para su investigación. El propósito es crear un sistema que predice si se pagará la factura del paciente antes de presentar una pregunta y desnudar los conocimientos de los datos de los pacientes para mejorar los resultados de la atención.
Al combinar la IA y la investigación moderna, el trabajo de KO puede cambiar la facturación de televisión, lo que puede garantizar una compensación justa para los médicos al tiempo que mejora los resultados de los pacientes. Planea pilotar su programa con el sistema de salud en 2025.
