Почему искусственный интеллект испытывает трудности в RCM и как данные front-end могут это исправить скачать в хорошем качестве

Почему искусственный интеллект испытывает трудности в RCM и как данные front-end могут это исправить

Когда заявка отклоняется из-за пропущенного поля или устаревших данных страховой компании, легко свалить вину на процесс выставления счетов, но зачастую именно неполная или противоречивая информация, полученная при регистрации, является основной причиной. Эта, казалось бы, безобидная оплошность может быть причиной медленного внедрения ИИ в управление циклом доходов (RCM). В этой беседе Кларисса Риггинс, директор по продуктам в Experian Health, и Эми Трогдон, вице-президент по доступу к пациентам в Integris Health, объясняют, почему внедрение ИИ в RCM зависит от точности данных на входе и соответствия рабочим процессам. Они рассказывают о том, что узнали, внедрив Experian Patient Access Curator в Epic, и о том, как проверка страхового покрытия в режиме реального времени меняет доверие и эффективность персонала. Вы услышите откровенные рассказы о нагрузке на персонал, подверженных ошибкам процессах и о том, почему многие проекты с использованием ИИ заходят в тупик, не успев начаться. 🔔 Подпишитесь на другие интересные интервью с руководителями ИТ-отделов здравоохранения. Узнайте больше об Experian Health на сайте https://www.experian.com/health Другие полезные материалы о здравоохранении на сайте https://www.healthcareittoday.com/ ----------- ⏰ Перейти к важным моментам 0:00 - Почему ошибки в заявках повторяются 2:23 - Настоящая причина сбоев в данных на стороне клиента 4:45 - Что на самом деле делает куратор доступа пациентов Experian 7:06 - Как сотрудники Integris тестировали инструмент на передовой 9:17 - Проблема вращающегося кресла и почему интеграция важна 13:42 - Надежды на ИИ высоки, внедрение — нет #HealthIT #DigitalHealth #HealthcareRCM #RevenueCycle #HITsm