协作是扩大 AI 在医疗保健领域使用的关键：Erin Weber，理学硕士

快速阅读: 据《美国管理式医疗杂志》最新报道，CAQH官员指出，医疗AI应用受限于隐私、偏见和成本等问题。AI多用于行政任务，扩展至临床需多方协作。她呼吁提供者与健康计划合作，以改善收入周期。尽管AI在行政任务中应用较多，但其在资格验证等高难度环节的整合应被优先考虑。

在《美国医疗管理杂志》®（《AJMC®》）的采访第一部分中，《全美优质医疗联盟》（CAQH）的首席政策和研究官艾琳·韦伯（Erin Weber）指出，由于对隐私、偏见和成本的担忧，医疗领域的人工智能（AI）应用仍然有限。尽管目前的应用主要集中于行政任务，但她强调，将AI扩展至资格核验和事前授权等领域需要利益相关者间的更大协作。韦伯在其本月发表于《AJMC》期刊上的评论文章《医疗中的AI：缩小收入周期差距》中进一步探讨了这一话题。

尽管技术取得了显著进步，医疗领域的AI采用率仍然相对较低。是什么主要障碍阻止了医疗服务提供者全面拥抱AI？这些障碍又该如何克服？

服务提供者对AI持谨慎态度是可以理解的；我也是这样。关于数据、隐私、偏见和成本的担忧都是合理的，但除此之外，通常存在一种脱节——AI工具的设计目的与服务提供者在日常工作中实际需要的内容之间存在差异。根据我们的研究表明，大多数AI采用都集中在资格核验或文件处理等行政任务上，这些是很有价值的起点。这些用例可以减少错误并节省时间，但它们尚未直接影响患者护理。将AI扩展到临床领域将需要克服可能更深的信任障碍。为了取得真正的进展，AI工具需要易于使用、解决有意义的问题，并以透明性和安全性为核心构建。最重要的是，这是CAQH的主题，成功取决于合作。服务提供者、健康计划和科技合作伙伴必须共同努力，使AI不仅可用而且真正有用。

在您的评论中，您强调了提供者和健康计划之间合作的重要性。这些利益相关者如何共同努力，将AI的好处从行政任务扩展到改善收入周期？

当提供者和健康计划早期合作，即共享数据或见解时，他们可以共同开发AI工具，从而改善整个收入周期，而不仅仅是修复个别痛点。目前有多个行业驱动的举措正在为此努力。这种合作关系建立信任，并确保AI解决方案与临床流程和支付流程相匹配。理想的结果是，患者体验更加顺畅，账单意外情况更少，困惑更少，获得护理更快。随着信任和合作加深，我希望用户接受度会更高，这将为整个系统带来更具影响力的应用于非行政性应用场景。

由于AI已经在广泛用于行政任务，那么医疗保健服务的哪些领域应优先考虑进行AI整合？

尽管有许多炒作，医疗领域的AI采用率仍然相对较低。2023年CAQH指数数据显示，只有19%的医疗服务提供者和12%的牙科提供者报告称他们在任何活动中使用了AI，而且这些主要是行政任务。许多组织仍处于试点和评估阶段。自我们最初的数据收集以来，采用率有所增加，但总体趋势仍然是，即使实施了AI，它尚未广泛融入更广泛的医疗工作流程。我认为为了推动这一进程，我们应该重点关注一些高难度环节，例如资格验证、事前授权和索赔修正，因为这些对于医疗机构和患者而言都是长期存在的问题。如果我们可以利用AI自动化这些流程，我们可以减少行政负担，节省时间，并且帮助患者更快、更有效地获得护理。

(以上内容均由Ai生成)