MDaudit は、クラウドベースの請求コンプライアンスと収益整合性を備えたサービスとしてのソフトウェア (SaaS) プラットフォームを 70,000 を超える医療提供者と 1,500 の医療施設に提供し、医療顧客が法規制を遵守し収益を維持できるようにします。 MDaudit は、米国のトップ 60 以上のヘルスケア ネットワークと連携して、人工知能 (AI) 機能を拡張してエンドユーザーの生産性を向上させ、需要の高まりに応え、変化するヘルスケア環境に適応できる必要があります。 MDaudit は、ヘルスケア顧客特有のビジネス課題に対処するには、AI を使用して外部監査ワークフロー (EAW) を自動化し、従来の IT フレームワークへの依存を減らし、外部支払者監査の管理に必要な手動作業を削減することが有益であると認識しました。 最終目標は、顧客が大量の外部監査要求に迅速に対応し、AI 主導の自動化によって収益成果を向上できるようにすることでした。 MDaudit はまた、既存のアーキテクチャを、EAW モジュールに対する需要の増大に合わせて拡張できるソリューションに進化させる機会があることも認識していました。
この投稿では、この課題に対する MDaudit のソリューション、顧客にとってのメリット、および関連するアーキテクチャについて説明します。
ソリューションの概要
MDaudit は、インテリジェントな文書処理 (IDP) ソリューション、SmartScan.ai を構築しました。 このソリューションは、MDaudit の顧客が全国の商業および連邦支払者から受け取る支払い審査のための追加文書リクエスト (ADR) サービスの一部である非構造化 PDF からのデータ要素の抽出とフォーマットを自動化します。
ドキュメント レベルでクライアント レベルの分離を考慮して設計されているため、MDaudit の顧客は、Web ポータル経由で ADR ドキュメントをアップロードすることから始めます。 Amazon シンプル ストレージ サービス (Amazon S3)。
これにより、 AWSラムダ 開始する関数 アマゾンテキストラック。 MDaudits の SmartScan.ai は、光学式文字認識 (OCR) に Amazon Textract を使用してテキスト画像を機械可読テキストに変換し、スキャンされた PDF を手動レビューなしで処理できます。 このソリューションではまた、 Amazon Comprehend、自然言語処理 (NLP) を使用して、名前、生年月日、勤務日などの主要なエンティティを ADR 文書から識別して抽出します。 次に、Amazon Textract からの OCR 抽出と Amazon Comprehend からの出力が、に保存されているデータ オブジェクトの既存の設定と比較されます。 Amazon DynamoDB。 形式が認識されない場合、ソリューションは一般化された検索を実行して、顧客がアップロードした PDF から関連するデータ ポイントを抽出します。 新しい設定は、次を使用して人間参加者に送信されます。 Amazon拡張AI (アマゾンA2I)。 構成は承認されると保存され、今後のスキャンで使用できるようになるため、セキュリティが強化されます。 を使用することで アマゾンクラウドウォッチ このソリューションでは、MDaudit がエンドツーエンドのソリューション全体でメトリクス、イベント、ログを監視します。
福利厚生
パンデミック後の時代においても、医療セクターは依然として、人材不足、患者数の減少、インフレの高騰による利益率の薄さを特徴とする財政難に苦しんでいます。 同時に、支払者の支払後の回収監査が 900% 以上急増し、状況をさらに悪化させています。収益サイクル管理 (RCM) の人員削減により、支払後の圧倒的な影響から身を守ることが困難な立場に置かれています。監査。 MDaudit が提供する外部監査ワークフローは、自動化されたワークフローを通じて外部監査の管理と対応を合理化し、数百万ドルの収益を保護することに成功しました。 AWS AI/ML サービスを使用した AI 主導の機能の統合により、同社の革新的なソリューション SmartScan.ai は、数十ページから数百ページにも及ぶ長い監査レターから関連する患者情報を自動的に抽出することで、さらなる時間の節約とデータの精度の向上を実現します。 。 その結果、顧客は支払者からのはるかに大量の督促状を管理できるようになり、生産性が推定 50 倍向上します。 これらの進歩により、効率の向上、大幅なコスト削減、外部監査への迅速な対応、およびタイムリーな収益の維持が実現します。
初期適応統計によると、ADR レターの平均処理時間は約 40 秒で、精度率は 90% に近づいています。 SmartScan.ai の立ち上げから最初の数か月以内に、MDaudit の顧客は監査要求に正常に応答し、約 3 万ドルの収益を確保しました。
当社のイノベーションへのアプローチはエコシステムパートナーとのコラボレーションを中心にしており、AWS は当社の医療変革ミッションにおいて貴重な戦略的同盟国であることが証明されています。」 MDaudit のエンジニアリング担当副社長である Nisheet Goenka 氏は次のように述べています。 「AWS および広範なアカウントチームとの緊密な協力により、開発プロセスが迅速化されただけでなく、XNUMX か月の専念的なエンジニアリング作業を省略することができました。 その結果、ヘルスケアの顧客をサポートするための有意義なデータを提供するソリューションが誕生しました。」
まとめ
この投稿では、ヘルスケア業界の顧客が直面する特有のビジネス課題について説明しました。 また、MDaudit がこれらの課題をどのように解決しているか、MDaudit が使用しているアーキテクチャ、AI と機械学習がソリューションでどのように役割を果たしているかについてもレビューしました。 今すぐ ML と AI の探索を開始するには、以下を参照してください。 AWSでの機械学習を確認し、次の解決策でどこに役立つかを確認してください。
著者について
ジェイク・バーンスタイン アマゾン ウェブ サービスのソリューション アーキテクトであり、最新化とサーバーレスの最初のアーキテクチャに情熱を持っています。 そして、顧客がアーキテクチャを最適化し、クラウドへの移行を加速できるよう支援することに重点を置いています。
ガイ・ローウィ アマゾン ウェブ サービスのシニア ソリューション アーキテクトであり、サーバーレスおよびイベント駆動型のアーキテクチャに重点を置いています。
ジャスティン・レト アマゾン ウェブ サービスのシニア ソリューション アーキテクトであり、機械学習と分析に重点を置いています。
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- 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
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