A.S.博士ブルース・コーエン氏はノースカロライナ州シャーロットにあるオルソカロライナ社の外科医で元CEO。
医師の診察のコード化は非常にわかりにくく、常に変化しています。
規制やガイドラインは毎年変更されるため、プロバイダーが対応するのは困難です。ほとんどのグループには、限られたトレーニングしか受けていないコーディング スタッフがいるので、一部の変更が認識されないことがあります。
コーディングの裏側にはコンプライアンスがあり、コンプライアンス監査のリスクはますます高まっており、違反が見つかった場合にはプロバイダー グループに重大な経済的影響を及ぼす可能性があります。
「医療では、記録したものと提出したコードに対してのみ報酬が支払われます」と、ノースカロライナ州シャーロットのオーソカロライナ病院の元 CEO で外科医のブルース・コーエン博士は述べています。「適切な記録と適切な診療コードの併用により、売上高は確実に増加します。」
「多くの場合、医療提供者は古い規則や手順で業務を行っており、診療のコード化によって大きな収益機会を逃しています」と同氏は続けた。「これは特にプライマリケアにおいて顕著で、診療収入のほとんどが診療から得られています。」
適切なコーディングガイドラインとレベル付けをリアルタイムで提供する AI ベースのプログラムは、業務に非常に貴重な追加機能となる可能性があるとコーエン氏は述べた。
「これは、コーダーの仕事がなくなるという意味ではありません。評価と管理 (E/M) コーディングに基づいて、発行されるすべての請求の監視と正確性を拡大するものです」と、彼は説明しました。「また、現在の実務環境では実現されていないレベルの文書化コンプライアンスも実現します。年間コーディング要件が導入されると、AI ベースのシステムがこれらの変更をリアルタイムで統合して実装します。」
OrthoCarolina は、コーディング作業を支援するために、ベンダー MontecitoPLUS の Calm Waters AI コーディング システムを採用しました。
「Calm Waters AI は、医師、医師助手、医療コーダー、および医師の文書を確認し、提供されたサービスに対する適切な請求を行う CPT および ICD-10 コードを割り当てるその他の特定の担当者によって使用されています」と Cohen 氏は説明します。「コーディングは、膨大な量の異なるコードと、毎年、また 1 年ごとに変更される規制やガイドラインの数の両方により、複雑で混乱を招くことが多いプロセスです。
「E/M サービスの場合、医師の日常業務の一部は、各患者との面談を確認し、患者の症状、病歴、診断、および治療の推奨事項を文書化することです」と、彼は続けました。「診断 (診断された問題の深刻度と複雑さを含む)、診断に必要なデータの複雑さ、および患者の合併症および罹患率/死亡率のリスク レベルに基づいて、医師は面談に医療上の意思決定 (MDM) のレベルを割り当てます。」
MDM の種類 (低複雑度、中複雑度、高複雑度) は、プロバイダーのサービスのコーディングと課金の決定を導きます。
「プロバイダーが履歴、検査、MDM の種類を文書化した後、グループのコーダーは、この情報に基づいて E/M コードを割り当てることができます」と Cohen 氏は言います。「コーダーとプロバイダーの間のやり取りにより、このプロセスがシームレスで時間効率の良いものにならないことがよくあります。コーダーは、医師が割り当てた MDM レベルに同意しない場合があります。また、特定の MDM レベルとそれに関連する請求を正当化するために、医師にさらに文書を要求する場合があります。」
「Calm Waters AI は当社の Epic EHR に統合されているため、医師のワークフローにシームレスに組み込まれています」と同氏は続けた。「このシステムは人工知能を利用して、医師が各診療で記録した内容をレビューし、適切なレベルとコーディングを提案します。」
医師はシステムの推奨事項を確認し、数秒でそれを受け入れるか無視するかを決定できます。このシステムは、記録がまだ医師のデスクトップにある間に、コーディングと請求の段階に達してエラーの修正が困難になり、時間がかかるようになる前に、コーディングのコンプライアンスと文書化に関する潜在的な問題を特定するのに役立ちます。
「このようにして、このシステムは正確性とコンプライアンスの向上に役立ち、支払者の拒否、遅延、監査のリスクを軽減します」とコーエン氏は指摘する。「さらに、このシステムはプロバイダーの文書作成時間を節約し、コード作成者の作業をよりシンプルかつ迅速にします。」
コーエン氏は、実装はまだ時期尚早で、明確な結果を報告することはできないが、AI を活用したシステムにより、オーソカロライナは医師が患者の治療に費やす時間に対してより多くの報酬を受け取ることができるようになり、E/M コーディングの精度も向上するため、大きな投資収益が得られるだろうと確信していると述べた。
Cohen 氏は、コーディングに AI ベースのシステムを実装または使用する場合の同僚にいくつかのアドバイスをしています。
「まず第一に、コーディングスタッフに、これは雇用保障の観点から脅威とみなされるべきではないと安心させることだ」と彼は語った。「彼らの仕事の重要性を再確認し、現在の能力を超えることなく、仕事の範囲を拡大する能力を与えるべきだ。」
「ほとんどのグループは、監査や抜き取り検査を通じてコーディングの正確さを調査します。対照的に、私たちはこれらの AI ベースのシステムをあらゆる出会いに使用できますが、これは現在の人員では実現不可能です」と彼は付け加えました。
彼が与える2つ目のアドバイスは、できるだけ早くテクノロジーの使用を受け入れることです。
「医療分野では、今後も診療報酬への下方圧力が続き、文書化や医療上の意思決定に対する要求が高まっていくだろう」と同氏は述べた。「こうした診療報酬を最適化するために、AIベースのシステムを利用しない手はないだろう」
「医療提供者は仕事をしており、同じ償還コードに対してますます多くのことを要求されている。なぜその対応に対して公正な報酬が支払われないのか」と彼は結論付けた。「医療管理者と医療提供者には、診療管理と文書化の分野で私たちを支援するテクノロジーを検討するよう強く勧めたい」
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