MDaudit bietet mehr als 70,000 Gesundheitsdienstleistern und 1,500 Gesundheitseinrichtungen eine cloudbasierte Software-as-a-Service-Plattform (SaaS) für Abrechnungskonformität und Umsatzintegrität und stellt so sicher, dass Kunden im Gesundheitswesen die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften einhalten und Einnahmen behalten. Durch die Zusammenarbeit mit den über 60 führenden US-amerikanischen Gesundheitsnetzwerken muss MDaudit in der Lage sein, seine Fähigkeiten im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) zu skalieren, um die Produktivität der Endbenutzer zu verbessern, um der wachsenden Nachfrage gerecht zu werden und sich an die sich verändernde Gesundheitslandschaft anzupassen. MDaudit erkannte, dass es zur Bewältigung der besonderen Geschäftsherausforderungen seiner Kunden im Gesundheitswesen von der Automatisierung seines externen Prüfungsworkflows (EAW) mithilfe von KI profitieren würde, um Abhängigkeiten von veralteten IT-Frameworks zu verringern und manuelle Aktivitäten zu reduzieren, die für die Verwaltung externer Kostenträgerprüfungen erforderlich sind. Das Endziel bestand darin, seinen Kunden die Möglichkeit zu geben, schnell auf eine große Menge externer Prüfungsanfragen zu reagieren und die Umsatzergebnisse durch KI-gesteuerte Automatisierung zu verbessern. MDaudit erkannte auch die Möglichkeit, seine bestehende Architektur zu einer Lösung weiterzuentwickeln, die mit der wachsenden Nachfrage nach seinem EAW-Modul skaliert werden kann.
In diesem Beitrag diskutieren wir die Lösung von MDaudit für diese Herausforderung, die Vorteile für ihre Kunden und die damit verbundene Architektur.
Lösungsüberblick
MDaudit hat eine intelligente Dokumentenverarbeitungslösung (IDP) entwickelt, SmartScan.ai. Die Lösung automatisiert die Extraktion und Formatierung von Datenelementen aus unstrukturierten PDFs, die Teil des ADR-Dienstes (Additional Documentation Requests) für die Zahlungsprüfung sind, den Kunden von MDaudit von kommerziellen und bundesstaatlichen Zahlern im ganzen Land erhalten.
MDaudit-Kunden sind mit einer Isolierung auf Kundenebene auf Dokumentenebene ausgestattet und laden ihre ADR-Dokumente zunächst über ein Webportal hoch Amazon Simple Storage-Service (Amazon S3).
Dies veranlasst eine AWS Lambda Funktion zu initiieren Amazontext. Mithilfe von Amazon Textract zur optischen Zeichenerkennung (OCR) zur Umwandlung von Textbildern in maschinenlesbaren Text kann SmartScan.ai von MDaudits gescannte PDFs ohne manuelle Überprüfung verarbeiten. Die Lösung nutzt auch Amazon verstehen, das die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) nutzt, um Schlüsselelemente aus den ADR-Dokumenten zu identifizieren und zu extrahieren, wie z. B. Name, Geburtsdatum und Datum der Zustellung. Der OCR-Extrakt aus Amazon Textract und die Ausgabe von Amazon Comprehend werden dann mit bereits vorhandenen Konfigurationen von Datenobjekten verglichen, die in gespeichert sind Amazon DynamoDB. Wenn das Format nicht erkannt wird, führt die Lösung eine allgemeine Suche durch, um relevante Datenpunkte aus den vom Kunden hochgeladenen PDFs zu extrahieren. Die neue Konfiguration wird dann mit an den Human-in-the-Loop gesendet Amazon Augmented AI (Amazon A2I). Nachdem die Konfiguration genehmigt wurde, wird sie gespeichert und für zukünftige Scans verfügbar gemacht, wodurch die Sicherheit erhöht wird. Durch die Nutzung Amazon CloudWatch In der Lösung überwacht MDaudit Metriken, Ereignisse und Protokolle in der gesamten End-to-End-Lösung.
Benefits
In der Zeit nach der Pandemie kämpft der Gesundheitssektor immer noch mit finanziellen Schwierigkeiten, die durch geringe Margen aufgrund von Personalmangel, geringeren Patientenzahlen und dem Anstieg der Inflation gekennzeichnet sind. Gleichzeitig ist die Zahl der Nachzahlungsprüfungen bei Payer um mehr als 900 % gestiegen und die Situation wird durch den Personalabbau im Revenue Cycle Management (RCM) um 50–70 % noch weiter verschärft, wodurch das Unternehmen in eine prekäre Lage geraten ist, sich gegen die überwältigenden Auswirkungen dieser Nachzahlungsprüfungen zu wehren Prüfungen. Der von MDaudit angebotene Workflow für externe Audits rationalisiert die Verwaltung und Reaktion auf externe Audits durch automatisierte Workflows und sichert so erfolgreich Einnahmen in Millionenhöhe. Durch die Integration von KI-gesteuerten Funktionen unter Verwendung von AWS-KI/ML-Diensten führt ihre innovative Lösung SmartScan.ai zu weiteren Zeiteinsparungen und erhöhter Datengenauigkeit, indem relevante Patienteninformationen automatisch aus langen Prüfbriefen extrahiert werden, die mehrere Dutzend bis Hunderte von Seiten umfassen können . Dadurch sind Kunden nun in der Lage, ein viel größeres Volumen an Mahnschreiben von Zahlern zu verwalten und so ihre Produktivität um schätzungsweise das Zehnfache zu steigern. Diese Fortschritte führen zu einer verbesserten Effizienz, erheblichen Kosteneinsparungen, einer schnelleren Reaktion auf externe Audits und der rechtzeitigen Einbehaltung von Einnahmen.
Die Statistiken zur Erstanpassung zeigen, dass die durchschnittliche Bearbeitungszeit für einen ADR-Brief etwa 40 Sekunden beträgt, wobei die Genauigkeitsrate bei nahezu 90 % liegt. Innerhalb der ersten paar Monate nach der Einführung von SmartScan.ai haben die Kunden von MDaudit erfolgreich auf die Prüfungsanfragen reagiert und einen Umsatz von rund 3 Millionen US-Dollar gesichert.
Unser Innovationsansatz konzentriert sich auf die Zusammenarbeit mit unseren Ökosystempartnern, und AWS hat sich als wertvoller strategischer Verbündeter bei unserer Mission zur Transformation des Gesundheitswesens erwiesen.“ sagt Nisheet Goenka, VP of Engineering bei MDaudit. „Unsere enge Zusammenarbeit mit AWS und unserem erweiterten Account-Team hat nicht nur den Entwicklungsprozess beschleunigt, sondern uns auch vier Monate intensiven technischen Aufwands erspart. Dadurch ist eine Lösung entstanden, die uns aussagekräftige Daten zur Unterstützung unserer Kunden im Gesundheitswesen liefert.“
Zusammenfassung
In diesem Beitrag wurden die einzigartigen geschäftlichen Herausforderungen erörtert, mit denen Kunden in der Gesundheitsbranche konfrontiert sind. Wir haben auch überprüft, wie MDaudit diese Herausforderungen löst, welche Architektur MDaudit verwendet hat und welche Rolle KI und maschinelles Lernen bei ihrer Lösung gespielt haben. Informationen dazu, wie Sie noch heute mit der Erforschung von ML und KI beginnen können, finden Sie unter Maschinelles Lernen auf AWS, und sehen Sie, wo es Ihnen bei Ihrer nächsten Lösung helfen kann.
Über die Autoren
Jake Bernstein ist Lösungsarchitekt bei Amazon Web Services mit einer Leidenschaft für Modernisierung und serverlose First-Architektur. Und ein Fokus darauf, Kunden dabei zu helfen, ihre Architektur zu optimieren und ihre Cloud-Reise zu beschleunigen.
Guy Loewy ist Senior Solutions Architect bei Amazon Web Services mit Schwerpunkt auf serverloser und ereignisgesteuerter Architektur.
Justin Leto ist Senior Solutions Architect bei Amazon Web Services mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen und Analytics.
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- Quelle: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/mdaudit-uses-ai-to-improve-revenue-outcomes-for-healthcare-customers/
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