Auditoria MD fornece uma plataforma de software como serviço (SaaS) de conformidade de faturamento e integridade de receita baseada em nuvem para mais de 70,000 provedores de saúde e 1,500 instalações de saúde, garantindo que os clientes de saúde mantenham a conformidade regulatória e retenham receitas. Trabalhando com as mais de 60 principais redes de cuidados de saúde dos EUA, a MDaudit precisa de ser capaz de dimensionar as suas capacidades de inteligência artificial (IA) para melhorar a produtividade do utilizador final para satisfazer a procura crescente e adaptar-se ao cenário em mudança dos cuidados de saúde. A MDaudit reconheceu que, para enfrentar os desafios empresariais únicos dos seus clientes do setor da saúde, beneficiaria da automatização do seu fluxo de trabalho de auditoria externa (EAW) utilizando IA para reduzir as dependências de estruturas de TI legadas e reduzir as atividades manuais necessárias para gerir auditorias de pagadores externos. O objetivo final era capacitar seus clientes para responder rapidamente a um grande volume de solicitações de auditoria externa e melhorar os resultados de receita com automação orientada por IA. A MDaudit também reconheceu a oportunidade de evoluir sua arquitetura existente para uma solução que pudesse ser dimensionada de acordo com a crescente demanda por seu módulo MDE.
Neste post, discutimos a solução da MDaudit para esse desafio, os benefícios para seus clientes e a arquitetura envolvida.
Visão geral da solução
MDaudit construiu uma solução inteligente de processamento de documentos (IDP), SmartScan.ai. A solução automatiza a extração e formatação de elementos de dados de PDFs não estruturados que fazem parte do serviço de Solicitações de Documentação Adicional (ADR) para Revisão de Pagamentos que os clientes do MDaudit recebem de pagadores comerciais e federais em todo o país.
Projetado com isolamento no nível do cliente no nível do documento, os clientes do MDaudit começam enviando seus documentos ADR através de um portal da web para Serviço de armazenamento simples da Amazon (Amazônia S3).
Isto provoca um AWS Lambda função para iniciar amazontext. Usando o Amazon Textract para reconhecimento óptico de caracteres (OCR) para converter imagens de texto em texto legível por máquina, o SmartScan.ai da MDaudits pode processar PDFs digitalizados sem revisão manual. A solução também utiliza Amazon Comprehend, que utiliza processamento de linguagem natural (PNL) para identificar e extrair entidades-chave dos documentos ADR, como nome, data de nascimento e data de citação. A extração de OCR do Amazon Textract e a saída do Amazon Comprehend são então comparadas com configurações preexistentes de objetos de dados armazenados em Amazon DynamoDB. Caso o formato não seja reconhecido, a solução realiza uma pesquisa generalizada para extrair dados relevantes dos PDFs carregados pelo cliente. A nova configuração é então enviada para o humano no circuito usando IA aumentada da Amazon (Amazon A2I). Após a configuração ser aprovada, ela é armazenada e disponibilizada para verificações futuras, aumentando assim a segurança. Usando Amazon CloudWatch na solução, o MDaudit monitora métricas, eventos e logs em toda a solução ponta a ponta.
Benefícios
Na era pós-pandemia, o sector da saúde ainda enfrenta dificuldades financeiras caracterizadas por margens estreitas como resultado da escassez de pessoal, da redução do volume de pacientes e do aumento da inflação. Simultaneamente, as auditorias de recuperação pós-pagamento do Pagador dispararam em mais de 900% e, agravando ainda mais a situação, as reduções da força de trabalho da gestão do ciclo de receitas (RCM) em 50-70% colocaram-nos numa posição precária para se defenderem contra o impacto esmagador destas alterações pós-pagamento. auditorias. O fluxo de trabalho de auditoria externa oferecido pelo MDaudit agiliza o gerenciamento e a resposta a auditorias externas por meio de fluxos de trabalho automatizados, protegendo com sucesso milhões de dólares em receitas. Com a integração de recursos orientados por IA, usando serviços de IA/ML da AWS, sua solução inovadora SmartScan.ai apresenta maior economia de tempo e maior precisão dos dados, extraindo automaticamente informações pertinentes do paciente de longas cartas de auditoria, que podem variar de dezenas a centenas de páginas . Como resultado, os clientes são agora capazes de gerir um volume muito maior de cartas de demanda dos Pagadores, aumentando a sua produtividade em cerca de dez vezes. Esses avanços levam a maior eficiência, economia significativa de custos, resposta mais rápida a auditorias externas e retenção de receitas em tempo hábil.
As estatísticas de adaptação inicial indicam que o tempo médio de processamento de uma carta ADR é de aproximadamente 40 segundos, com taxas de precisão próximas dos 90%. Nos primeiros meses do lançamento do SmartScan.ai, os clientes da MDaudit responderam com sucesso às solicitações de auditoria e salvaguardaram aproximadamente US$ 3 milhões em receitas.
Nossa abordagem à inovação centra-se na colaboração com nossos parceiros do ecossistema, e a AWS provou ser um aliado estratégico valioso em nossa missão de transformação da saúde.” diz Nisheet Goenka, vice-presidente de engenharia da MDaudit. “Nossa estreita cooperação com a AWS e nossa extensa equipe de contas não apenas agilizou o processo de desenvolvimento, mas também nos poupou quatro meses de esforços dedicados de engenharia. Isso resultou na criação de uma solução que nos fornece dados significativos para apoiar nossos clientes do setor de saúde.”
Resumo
Esta postagem discutiu os desafios de negócios exclusivos enfrentados pelos clientes do setor de saúde. Também revisamos como o MDaudit está resolvendo esses desafios, a arquitetura usada pelo MDaudit e como a IA e o aprendizado de máquina desempenharam um papel em sua solução. Para começar a explorar ML e IA hoje, consulte Aprendizado de máquina na AWSe veja onde isso pode ajudá-lo em sua próxima solução.
Sobre os autores
Jake Bernstein é arquiteto de soluções na Amazon Web Services e apaixonado por modernização e primeira arquitetura sem servidor. E foco em ajudar os clientes a otimizar sua arquitetura e acelerar sua jornada para a nuvem.
Guy Loewy é arquiteto de soluções sênior na Amazon Web Services com foco em arquitetura sem servidor e orientada a eventos.
Justin Leto é arquiteto de soluções sênior na Amazon Web Services com foco em aprendizado de máquina e análise.
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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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