MDaudit fornisce una piattaforma SaaS (Software as a Service) per la conformità della fatturazione e l'integrità dei ricavi basata su cloud a oltre 70,000 operatori sanitari e 1,500 strutture sanitarie, garantendo ai clienti del settore sanitario il mantenimento della conformità normativa e il mantenimento dei ricavi. Collaborando con le oltre 60 principali reti sanitarie statunitensi, MDaudit deve essere in grado di ampliare le proprie capacità di intelligenza artificiale (AI) per migliorare la produttività degli utenti finali per soddisfare la crescente domanda e adattarsi al mutevole panorama sanitario. MDaudit ha riconosciuto che, per soddisfare le sfide aziendali uniche dei suoi clienti del settore sanitario, trarrebbe vantaggio dall'automazione del flusso di lavoro di audit esterno (EAW) utilizzando l'intelligenza artificiale per ridurre le dipendenze dai framework IT legacy e ridurre le attività manuali necessarie per gestire gli audit dei pagatori esterni. L'obiettivo finale era consentire ai propri clienti di rispondere rapidamente a un ampio volume di richieste di audit esterni e migliorare i risultati in termini di entrate con l'automazione basata sull'intelligenza artificiale. MDaudit ha inoltre riconosciuto l'opportunità di evolvere la sua architettura esistente in una soluzione in grado di adattarsi alla crescente domanda del suo modulo EAW.
In questo post, discutiamo della soluzione di MDaudit a questa sfida, dei vantaggi per i clienti e dell'architettura coinvolta.
Panoramica della soluzione
MDaudit ha creato una soluzione di elaborazione intelligente dei documenti (IDP), SmartScan.ai. La soluzione automatizza l'estrazione e la formattazione degli elementi di dati dai PDF non strutturati che fanno parte del servizio ADR (Additional Documentation Requests) per la revisione dei pagamenti che i clienti di MDaudit ricevono dai contribuenti commerciali e federali in tutto il Paese.
Progettati con isolamento a livello di cliente a livello di documento, i clienti MDaudit iniziano caricando i propri documenti ADR tramite un portale web su Servizio di archiviazione semplice Amazon (Amazon S3).
Ciò richiede un AWS Lambda funzione da avviare Testo Amazon. Utilizzando Amazon Textract per il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) per convertire immagini di testo in testo leggibile dalla macchina, SmartScan.ai di MDaudits può elaborare i PDF scansionati senza revisione manuale. La soluzione utilizza anche Amazon Comprehend, che utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per identificare ed estrarre entità chiave dai documenti ADR, come nome, data di nascita e data del servizio. L'estratto OCR di Amazon Textract e l'output di Amazon Comprehend vengono quindi confrontati con configurazioni preesistenti di oggetti dati archiviati in Amazon DynamoDB. Se il formato non viene riconosciuto, la soluzione effettua una ricerca generalizzata per estrarre dati rilevanti dai PDF caricati dal cliente. La nuova configurazione viene quindi inviata all'utente-in-the-loop utilizzando AI aumentata di Amazon (Amazon A2I). Dopo che la configurazione è stata approvata, viene archiviata e resa disponibile per scansioni future, migliorando così la sicurezza. Usando Amazon Cloud Watch nella soluzione, MDaudit monitora parametri, eventi e registri in tutta la soluzione end-to-end.
Benefici
Nell’era post-pandemia, il settore sanitario è ancora alle prese con difficoltà finanziarie caratterizzate da margini ridotti a causa della carenza di personale, della riduzione del volume dei pazienti e dell’impennata dell’inflazione. Allo stesso tempo, gli audit di recupero post pagamento del pagatore sono saliti alle stelle di oltre il 900%, aggravando ulteriormente la situazione, le riduzioni della forza lavoro del Revenue Cycle Management (RCM) del 50-70% li hanno messi in una posizione precaria per difendersi dall'impatto travolgente di questi pagamenti post pagamento. audit. Il flusso di lavoro di audit esterno offerto da MDaudit semplifica la gestione e la risposta agli audit esterni attraverso flussi di lavoro automatizzati, salvaguardando con successo milioni di dollari di entrate. Con l'integrazione di funzionalità basate sull'intelligenza artificiale, utilizzando i servizi AI/ML di AWS, la loro soluzione innovativa SmartScan.ai introduce ulteriori risparmi di tempo e una maggiore accuratezza dei dati estraendo automaticamente le informazioni pertinenti sui pazienti da lunghe lettere di audit, che possono variare da decine a centinaia di pagine . Di conseguenza, i clienti sono ora in grado di gestire un volume molto più elevato di lettere di richiesta da parte dei pagatori, aumentando la loro produttività di circa dieci volte. Questi progressi portano a una maggiore efficienza, notevoli risparmi sui costi, una risposta più rapida agli audit esterni e il mantenimento tempestivo delle entrate.
Le statistiche di adattamento iniziale indicano che il tempo medio di elaborazione di una lettera ADR è di circa 40 secondi, con tassi di precisione che si avvicinano al 90%. Nei primi due mesi dal lancio di SmartScan.ai, i clienti di MDaudit hanno risposto con successo alle richieste di audit e hanno salvaguardato circa 3 milioni di dollari di entrate.
Il nostro approccio all’innovazione è incentrato sulla collaborazione con i nostri partner dell’ecosistema e AWS ha dimostrato di essere un prezioso alleato strategico nella nostra missione di trasformazione dell’assistenza sanitaria”. afferma Nisheet Goenka, vicepresidente dell'ingegneria presso MDaudit. “La nostra stretta collaborazione con AWS e il nostro team di account esteso non solo ha accelerato il processo di sviluppo, ma ci ha anche risparmiato quattro mesi di sforzi ingegneristici dedicati. Ciò ha portato alla creazione di una soluzione che ci fornisce dati significativi per supportare i nostri clienti del settore sanitario”.
Sommario
In questo post sono state discusse le sfide aziendali uniche affrontate dai clienti nel settore sanitario. Abbiamo anche esaminato il modo in cui MDaudit sta risolvendo queste sfide, l'architettura utilizzata da MDaudit e il modo in cui l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico hanno giocato un ruolo nella loro soluzione. Per iniziare a esplorare ML e AI oggi stesso, fare riferimento a Apprendimento automatico su AWSe scopri dove può aiutarti nella soluzione successiva.
Informazioni sugli autori
Jake Bernstein è un Solutions Architect presso Amazon Web Services con una passione per la modernizzazione e la prima architettura serverless. E un focus sull'aiutare i clienti a ottimizzare la loro architettura e ad accelerare il loro percorso verso il cloud.
Guy Loewy è un Senior Solutions Architect presso Amazon Web Services con particolare attenzione all'architettura serverless e basata sugli eventi.
Giustino Leto è un Senior Solutions Architect presso Amazon Web Services con particolare attenzione al machine learning e all'analisi.
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- Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/mdaudit-uses-ai-to-improve-revenue-outcomes-for-healthcare-customers/
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