A autorização prévia é um processo crucial na área da saúde que envolve a aprovação de tratamentos ou procedimentos médicos antes da sua realização. Este processo é necessário para garantir que os pacientes recebam os cuidados corretos e que os profissionais de saúde sigam os procedimentos corretos. No entanto, a autorização prévia pode ser um processo demorado e complexo que requer muita papelada e comunicação entre prestadores de cuidados de saúde, companhias de seguros e pacientes.
O processo de autorização prévia para registros eletrônicos de saúde (RES) consiste em cinco etapas:
- Determine se é necessária autorização prévia.
- Recolher a informação necessária para fundamentar o pedido de autorização prévia.
- Envie o pedido de autorização prévia.
- Acompanhar o pedido de autorização prévia para resolução.
- Se necessário, complemente a solicitação de autorização prévia com as informações adicionais necessárias (e retome na Etapa 4).
A redução de carga Da Vinci O projeto reorganizou essas etapas para autorização prévia em três guias de implementação inter-relacionados que se concentram na redução da carga do médico e do pagador:
- Descoberta de Requisitos de Cobertura (CRD) – Isso fornece suporte à decisão aos provedores no momento em que eles solicitam diagnósticos, especificam tratamentos, fazem encaminhamentos, agendam consultas e assim por diante.
- Modelos e regras de documentação (DTR) – Isso permite que os provedores baixem questionários e regras inteligentes, como Clinical Quality Language (CQL), e fornece um INTELIGENTE em FHIR aplicativo ou aplicativo EHR que executa os questionários e regras para coletar informações relevantes para um serviço executado ou planejado. A execução dos questionários e regras também pode ser realizada por um aplicativo que faz parte do EHR do provedor.
- Suporte de Autorização Prévia (PAS) – Isso permite que os sistemas provedores enviem (e os sistemas pagadores recebam) solicitações de autorização prévia usando FHIR, ao mesmo tempo em que atendem aos mandatos regulatórios para que o X12 278 seja usado, quando necessário, para transportar a autorização prévia, simplificando potencialmente o processamento para qualquer parceiro de troca (ou ambos). ).
Nesta postagem, nos concentramos no guia de implementação do CRD para determinar os requisitos de autorização prévia e explicar como os Ganchos CDS (Apoio à Decisão Clínica) usam AWS HealthLake para determinar se é necessária autorização prévia ou não.
Visão geral da solução
CRD é um protocolo dentro do fluxo de trabalho de autorização prévia eletrônica que facilita chamadas entre EHRs e os pagadores que utilizam serviços CDS. Quando utilizado, fornece informações sobre os requisitos de cobertura aos prestadores enquanto as decisões de atendimento ao paciente estão em andamento. Isto permite que a equipe do provedor tome decisões mais informadas e atenda aos requisitos da cobertura de seguro de seus pacientes. A interação entre provedores e pagadores é feita perfeitamente usando CDS Hooks.
CDS Hooks é uma especificação Health Level Seven International (HL7). CDS Hooks fornece uma maneira de incorporar funcionalidade adicional, quase em tempo real, ao fluxo de trabalho de um EHR de um médico. Com os CDS Hooks, as práticas de elegibilidade, como autorização prévia, podem ser otimizadas adequadamente, juntamente com outros requisitos de pré-certificação, como a participação do médico na rede. Esta função auxilia os prestadores na tomada de decisões informadas, fornecendo-lhes informações sobre a condição do paciente, as opções de tratamento e os formulários que devem ser preenchidos para facilitar o seu atendimento. O uso estratégico dos CDS Hooks permite que os médicos desenvolvam rapidamente planos de cuidados mais centrados no paciente e auxiliem no processo de autorização prévia, divulgando requisitos administrativos e clínicos críticos. Para obter mais informações sobre CDS Hooks e suas especificações, consulte o CDS Hooks site do Network Development Group.
O diagrama a seguir ilustra como o fluxo de trabalho CRD é automatizado usando HealthLake.
As etapas do fluxo de trabalho são as seguintes:
- Um membro da equipe do provedor faz login no sistema EHR para abrir o prontuário do paciente.
- O sistema EHR valida as credenciais do usuário e invoca o gancho de visualização do paciente para recuperar informações sobre a condição do paciente.
- Gateway de API da Amazon invoca os Ganchos de Visualização do Paciente AWS Lambda função.
- A função Lambda valida e recupera o ID do paciente da solicitação e obtém as informações da condição do paciente do HealthLake.
- Depois de analisar a condição do paciente, o usuário invoca o gancho de seleção de pedido para recuperar informações de requisitos de cobertura para o respectivo medicamento.
- O API Gateway invoca a função Coverage Requirements Hooks Lambda.
- A função Lambda recupera informações de reclamações do paciente, executa regras CQL com base no medicamento enviado e nas informações de reclamações recuperadas do HealthLake e determina se é necessária autorização prévia.
A solução está disponível no Determine a descoberta de requisitos de cobertura usando ganchos CDS com AWS HealthLake Repo do GitHub.
Pré-requisitos
Este posto pressupõe familiaridade com os seguintes serviços:
Implante o aplicativo usando a CLI do AWS SAM
Você pode implantar o modelo usando o Console de gerenciamento da AWS ou a CLI do AWS SAM. Para usar a CLI, conclua as etapas a seguir:
- Instale a CLI do AWS SAM.
- Faça download do código de amostra do repositório de amostras da AWS para seu sistema local:
git clone https://github.com/aws-samples/aws-crd-hooks-with-awshealthlake-api
cd aws-crd-hooks-with-awshealthlake-api/
- Crie o aplicativo usando o AWS SAM:
sam build
- Implante o aplicativo usando o processo guiado:
sam deploy --guided
# Replace MY_VALUE with proper resource names
Configuring SAM deploy ====================== Looking for config file [samconfig.toml] : Not found Setting default arguments for 'sam deploy' ========================================= Stack Name [sam-app]: aws-cds-hooks-with-healthlake AWS Region [us-east-1]: us-east-2 #Shows you resources changes to be deployed and require a 'Y' to initiate deploy Confirm changes before deploy [y/N]: #SAM needs permission to be able to create roles to connect to the resources in your template Allow SAM CLI IAM role creation [Y/n]: #Preserves the state of previously provisioned resources when an operation fails Disable rollback [y/N]: cdsDemoServicesFunction has no authentication. Is this okay? [y/N]: y cqlQueryFunction has no authentication. Is this okay? [y/N]: y cqlQueryOrderFunction has no authentication. Is this okay? [y/N]: y Save arguments to configuration file [Y/n]: y SAM configuration file [samconfig.toml]: SAM configuration environment [default]:
A implantação pode levar 30 minutos ou mais enquanto a AWS cria um armazenamento de dados HealthLake e recursos relacionados em sua conta da AWS. O AWS SAM pode atingir o tempo limite e retornar você à linha de comando. Esse tempo limite impede que o AWS SAM mostre o progresso na nuvem, mas não impede que a implantação aconteça na nuvem. Se você vir um tempo limite, vá para o Formação da Nuvem AWS console e verifique o status de implantação da pilha do CloudFormation. Integre CDS Hooks ao seu fluxo de trabalho clínico quando a implantação da pilha CloudFormation for concluída.
Determinar requisitos de cobertura para autorização prévia
A solução possui dois ganchos, visualização do paciente e seleção de pedido, para determinar se a autorização prévia é necessária ou não com base nas regras de autorização prévia do pagador. CQL é usado para avaliar regras de autorização prévia.
CDS Hooks podem ser integrados ao EHR que suporta CDS Hooks. Como alternativa, se você não tiver o EHR disponível para teste, poderá usar o sandbox disponível publicamente, conforme descrito no GitHub repo. Observe que a sandbox CDS Hooks está sendo usada exclusivamente para fins de teste.
Depois que seus ganchos forem integrados ao EHR, quando um usuário navegar para o fluxo de trabalho clínico, o gancho de visualização do paciente será executado para o paciente configurado. Observe que a ID do paciente do fluxo de trabalho clínico deve existir no HealthLake. Os cartões devolvidos pela API indicam que o paciente apresenta quadro de sinusite e pode ser necessário que o médico solicite uma receita.
Você pode navegar para o Visualização RX guia para solicitar uma receita. Atuando como médico, escolha o medicamento apropriado e insira outros detalhes conforme mostrado na imagem a seguir.
O gancho de seleção de pedido é devolvido com o cartão de elegibilidade de autorização prévia.
O próximo passo é submeter uma autorização prévia através da aplicação SMART ou outros mecanismos à disposição do prestador.
limpar
Se você não precisar mais dos recursos da AWS criados executando este exemplo, poderá removê-los excluindo a pilha do CloudFormation implantada:
sam delete --stack-name <<your-stack-name>>
Conclusão
Nesta postagem, mostramos como o HealthLake com CDS Hooks pode ajudar a reduzir a carga sobre os provedores e melhorar a experiência dos membros, determinando os requisitos de cobertura para autorização prévia como parte do fluxo de trabalho clínico do pedido de prescrição. CDS Hooks junto com HealthLake podem ajudar os provedores no momento em que solicitam diagnósticos, especificam tratamentos, fazem encaminhamentos e agendam consultas.
Se você estiver interessado em implementar uma descoberta de requisitos de cobertura na AWS usando esta solução ou quiser saber mais sobre a implementação de autorização prévia na AWS, entre em contato com um Representante da AWS.
Sobre os autores
Manish Patel, um arquiteto de soluções de parceiros globais que oferece suporte à saúde e ciências biológicas na AWS. Ele tem mais de 20 anos de experiência na criação de soluções para clientes do Medicare, Medicaid, Payers, Providers e Life Sciences. Ele conduz estratégias de entrada no mercado junto com parceiros para acelerar o desenvolvimento de soluções em áreas como registros eletrônicos de saúde, imagens médicas, soluções de dados multimodelos e IA generativa. Ele é apaixonado por usar a tecnologia para transformar o setor de saúde e gerar melhores resultados no atendimento ao paciente.
Shravan Vurputoor é arquiteto de soluções sênior na AWS. Como um defensor confiável do cliente, ele ajuda as organizações a compreender as melhores práticas em torno de arquiteturas avançadas baseadas em nuvem e fornece conselhos sobre estratégias para ajudar a impulsionar resultados de negócios bem-sucedidos em um amplo conjunto de clientes corporativos através de sua paixão por educar, treinar, projetar e construir nuvem soluções.
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- PlatoHealth. Inteligência em Biotecnologia e Ensaios Clínicos. Acesse aqui.
- Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/automate-prior-authorization-using-crd-with-cds-hooks-and-aws-healthlake/
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