Дали вештачката интелигенција ќе ги замени медицинските кодери?

Дали вештачката интелигенција ќе ги замени медицинските кодери?

Краток одговор:
Вештачката интелигенција нема целосно да ги замени медицинските кодери, но ќе го промени начинот на кој се извршува работата. Кога документацијата е рутинска и структурирана, вештачката интелигенција може да ги преземе повторувачките чекори; кога случаите се сложени, спорни или ревидирани, човековата проценка останува централна. Улогата се менува пред да исчезне бројот на вработени.

Клучни заклучоци:

Автоматизација на задачи : Вештачката интелигенција презема повторувачка работа со кодирање, создавајќи простор за преглед кој бара проценка и справување со исклучоци.

Човечка одговорност : Кодерите остануваат одговорна страна кога ќе се појават ревизии, жалби, одбивања или прашања за усогласеност.

Еволуција на улогите : Трендот на кодирање на улогите кон ревизија, CDI, управување со негирања, толкување на политиките и управување.

Управување со ризици : Побрзото кодирање може да го зголеми ризикот од усогласеност ако брзината го надмине надзорот, а човечкиот преглед се намали.

Отпорност на кариера : Експертизата за упатства, течноста во политиките на плаќачите и силата во ревизијата остануваат трајни, високо барани вештини.

Дали вештачката интелигенција ќе ги замени медицинските кодери? Инфографик.
Статии што можеби ќе ве интересираат по оваа:

🔗 Како изгледа вештачкиот код во пракса
Погледнете примери за код генериран од вештачка интелигенција и што да очекувате.

🔗 Најдобри алатки за преглед на вештачки код за подобар квалитет
Споредете ги најдобрите алатки што откриваат грешки и ги подобруваат прегледите.

🔗 Најдобри алатки за вештачка интелигенција без код за употреба без кодирање
Работете паметни работни процеси со алатки за вештачка интелигенција - не е потребно програмирање.

🔗 Што е квантна вештачка интелигенција и зошто е важна
Разберете ги основите на квантната вештачка интелигенција, случаите на употреба и клучните ризици.

Дали вештачката интелигенција ќе ги замени медицинските кодери? Што значи „замени“ во пракса 🤔

Кога луѓето прашуваат „Дали вештачката интелигенција ќе ги замени медицинските кодери?“, тие обично мислат на едно од овие:

  • Заменете го бројот на вработени - потребни се помалку кодери вкупно

  • Заменете ги задачите - работата се менува, но програмерите остануваат

  • Заменете ја одговорноста - вештачката интелигенција ги донесува последните одлуки, а луѓето само гледаат

  • Заменете ги улогите на почетно ниво - процесот прво се менува 😬

Според моето искуство гледајќи како тимовите ја прифаќаат автоматизацијата, најголемата промена ретко е „кодерите исчезнуваат“. Тоа е повеќе како:
рутинското кодирање станува побрзо , екстремните случаи стануваат погласни , а ревизијата станува сенка на сите со полно работно време . ( OIG – Општо упатство за програмата за усогласеност )

Вештачката интелигенција е одлична во повторување. Кодирањето не е само повторување. Кодирањето е повторување плус проценка плус усогласеност плус чудност на плаќачот плус решавање на мистерии од прашањето „зошто е ова во белешката“. 🕵️♀️

Значи да, вештачката интелигенција може да замени делови од работата. Заменувањето на професијата целосно е сосема поинакво нешто.

Што прави една верзија на медицинско кодирање со вештачка интелигенција да биде добра? ✅

Ако зборуваме за „добра верзија“ на вештачка интелигенција за медицинско кодирање, тоа не е онаа со највпечатлив маркетинг. Тоа е онаа што се однесува како солиден колега кој не паничи, не халуцинира и ја покажува својата работа. ( NIST AI RMF 1.0 , NIST Generative AI Profile (AI 600-1) )

Добриот систем за кодирање (или работен тек) со вештачка интелигенција обично има:

  • Силен клинички НЛП кој се справува со непослушни белешки (дикт, шаблони, шпагети со копи-пејст 🍝)

  • Предлози за код со образложение (не само код - туку и зошто)

  • Бодување на самодовербата со прагови што можете да ги подесите

  • Ревизорски траги за усогласеност и одговор на исплатувачот ( CMS MLN909160 – Барања за медицинска документација )

  • Усогласување на правилата + упатствата (ICD-10-CM, CPT, HCPCS, уредувања на NCCI, политики за плаќачи… целиот циркус 🎪) ( CMS FY 2026 ICD-10-CM упатства за кодирање , CMS NCCI уредувања )

  • Контроли од типот „човек во јамката“ за да можат програмерите да прифаќаат, менуваат или отфрлаат ( NIST AI RMF 1.0 )

  • Интеграција што нема да им го расипе денот на сите (EHR, енкодер, CAC, систем за наплата)

Ако алатката не може сама да се објасни, таа не заменува ништо безбедно. Таа само побрзо генерира вознемиреност. ( NIST Generative AI Profile (AI 600-1) )

Табела за споредба: најдобри опции за кодирање со помош на вештачка интелигенција (и каде се вклопуваат) 📊

Подолу е прикажана практична споредбена табела на вообичаени пристапи за кодирање со помош на вештачка интелигенција. Не е сосема уредна… бидејќи ниту имплементацијата е.

Алатка / Пристап Најдобро за публиката Цена Зошто функционира (и досадниот дел)
CAC со NLP (Компјутерски потпомогнато кодирање) Болнички HIM + тимови за стационарни пациенти $$$$ Одлично за појавување на веројатни ICD-10-CM кодови; може со сигурност да погреши во одредени случаи ( AHIMA – Компјутерски потпомогнато кодирање )
Кодер со предлози од вештачка интелигенција Професионални кодери кои веќе ги знаат правилата $$-$$$ Ги забрзува пребарувањата и поттикнува уредувања; сè уште треба мозок, извинете 😅
Правила + автоматизација (уредувања, групирања, проверки) Циклус на приходи + усогласеност $$ Ги фаќа очигледните грешки; не ги „разбира“ клиничките нијанси ( уредувања на CMS NCCI )
Резиметори на документација во стилот на LLM CDI + соработка во кодирањето $$ Помага во сумирање и истакнување на дијагнозите; може да пропушти клучен детаљ… како мачка што го игнорира своето име ( NIST Generative AI Profile (AI 600-1) )
Автоматско снимање на наплата + прегледувачи на барања Амбулантско/професионално работно искуство $$-$$$$ Помага во намалувањето на одбивањата; понекогаш претерува со обработката и го забавува протокот ( CMS CERT програма )
Модели специфични за специјалност (радиологија, патека, ED) Ниши со голем обем $$$$ Подобра точност во тесни ленти; надвор од лентата малку скршнува
Работен тек на „парно кодирање“ човек + вештачка интелигенција Тимовите се модернизираат без хаос $-$$$ Најсоодветна точка; бара обука + управување или ќе отстапи ( NIST AI RMF 1.0 )
Целосни обиди за „бездопирно“ кодирање Раководители кои ги сакаат контролните табли $$$$$ Може да работи за едноставни случаи; сложените случаи сепак се враќаат кај луѓето (изненадување!) ( AHIMA – Комплет алатки за компјутерски потпомогнато кодирање )

Забележувате го шаблонот? Колку повеќе се обидува да биде „бездопирно“, толку повеќе управување ќе ви треба за да избегнете проблем со усогласеност со бавно движење. Забавно. ( OIG – Општи упатства за програмата за усогласеност )

Зошто вештачката интелигенција е навистина добра во делови од кодирањето 😎

Да ѝ оддадеме признание на вештачката интелигенција таму каде што е заслужена. Постојат области каде што е легитимно силна:

1) Препознавање на шаблони во размер

Голем обем, повторувачки средби со конзистентна документација? Вештачката интелигенција често може да открие:

  • рутинско дијагностичко кодирање за вообичаени состојби

  • едноставно кодирање на процедури кога документацијата е чиста

  • брзо наоѓање на поткрепувачки докази (лабораториски тестови, снимки, листи на проблеми)

2) Забрзување на „ловот“

Дури и експертите-кодери поминуваат време во потрага по:

  • каде е изјавата на давателот на услуги

  • каде е специфичноста

  • што ја поддржува медицинската неопходност

  • Каде е проклетата латералност 😩

Вештачката интелигенција може да прикаже релевантни линии, да го означи недостатокот од специфичност и да го намали заморот од скролување. Тоа не е гламурозно, но е вистинска продуктивност.

3) Модели за спречување на негирање

Вештачката интелигенција може да учи шеми како што се:

Кодерите веќе го прават ова ментално. Вештачката интелигенција го прави тоа бучно и побрзо.

Зошто вештачката интелигенција се мачи со деловите за кои се платени програмерите 😬

Сега, другата страна. Деловите што ја нарушуваат автоматизацијата се обично истите делови што го одделуваат „внесувањето код“ од „кодирањето“

Клиничка двосмисленост и вибрации на клиницистот

Давателите пишуваат работи како:

  • „веројатно“, „исклучи“, „сомнително“, „не може да се исклучи“

  • „историја на“, „објава на статус“, „решено“, „хронично, но стабилно“

  • „веројатна пневмонија, но може да биде и CHF“

Вештачката интелигенција може погрешно да ја протолкува неизвесноста и да ја претвори во сигурност. Тоа… не е баш слатка грешка.

Нијанса на упатствата (и хаос со политиката на плаќачите)

Кодирањето не е само „она што се случило клинички“. Тоа е:

  • толкување на упатствата

  • логика на секвенционирање

  • правила за групирање

  • барања специфични за плаќачот

  • логика на медицинска неопходност

  • карактеристики на локалното покривање ( CMS FY 2026 ICD-10-CM Coding Guidelines , CMS NCCI curriculums )

Вештачката интелигенција може да учи шеми, секако. Но, кога плаќачот менува правило, луѓето се прилагодуваат со намера. Вештачката интелигенција се прилагодува со конфузија и самодоверба. Тоа е лоша комбинација.

Проблемот со „една реченица што недостасува“

Една линија може да влијае на изборот на код, ДСГ, фаќањето на ризик од HCC или нивото на Е/М. Вештачката интелигенција може да го пропушти, или уште полошо - да го заклучи. А заклучувањето во кодирањето е како градење мост од желе. Изгледа добро сè додека не стапнете на него.

Значи… Дали вештачката интелигенција ќе ги замени медицинските кодери? Најреалниот исход 🧩

Да се ​​вратиме на клучниот збор: Дали вештачката интелигенција ќе ги замени медицинските кодери?
Мојот најосновен одговор е: вештачката интелигенција прво заменува делови од работата, потоа ги прераспределува улогите и го намалува бројот на вработени само таму каде што организациите избираат да не го реинвестираат заштеденото време.

Превод:

  • Некои организации ќе користат вештачка интелигенција за да го зголемат протокот без отпуштања

  • Некои ќе го искористат за намалување на трошоците (и подоцна да се справат со последиците од процесот)

  • Некои ќе направат мешавина, во зависност од линиите за услуги

Но, еве го пресвртот што луѓето го пропуштаат: ако вештачката интелигенција ја зголемува брзината, таа може да го зголеми и ризикот. Тој ризик ја движи побарувачката за:

Значи, замената не е права линија. Повеќе е како лента за трчање во сандали. Напредок… но малку нестабилен. 😅

Што се менува прво: болнички наспроти амбулантски наспроти професионален 🏥

Не целата работа со кодирање е подеднакво засегната. Некои области се полесни за автоматизирање бидејќи документацијата и правилата се поструктурирани.

Амбулантска и професионална

Честопати се забележува побрза автоматизација затоа што:

  • голем волумен

  • повторувачки шаблони

  • повеќе структурирани канали за податоци

  • полесно за примена на уредувања базирани на правила + AI потсетници ( уредувања на CMS NCCI )

Но, комплексноста на нивелирањето на е-плаќањата, донесувањето медицински одлуки и контролата на исплатувачите сè уште ги прави луѓето многу релевантни. ( CMS MLN006764 – Услуги за евалуација и управување )

Болнички хоспитализиран

Кодирањето кај стационарни пациенти има огромна варијабилност:

  • долги престои со повеќекратни дијагнози

  • компликации, коморбидитети, процедури

  • Влијанија на ДСГ и нијанси на секвенционирање

  • постојано нарушување на документацијата ( CMS FY 2026 ICD-10-CM упатства за кодирање )

Вештачката интелигенција може да помогне, но „бездопирните болнички пациенти“ имаат тенденција да бидат повеќе сон отколку реалност за многу болници.

Специјални ленти

Радиологијата и патологијата можат да забележат големи придобивки поради структурираното известување. Ерекцијата може да биде мешана - брзи, шаблонизирани белешки, но неуредна реалност.

Скриеното бојно поле: усогласеност, ревизии и одговорност 🧾

Тука „заменувањето“ станува несигурно.

Дури и кога вештачката интелигенција предлага кодови, одговорноста сè уште се наоѓа некаде специфично:

Тимовите за усогласеност обично сакаат:

Вештачката интелигенција може да го поддржи тоа - но само ако работниот тек е изграден за да ги зачува доказите и да го намали слепото прифаќање. ( NIST AI RMF 1.0 )

Малку директно: ако вашиот работен тек со вештачка интелигенција поттикнува „гумен печат“, не штедите пари. Позајмувате проблеми. Со камата. 😬 ( GAO-19-277 , CMS CERT програма )

Како да останете вредни: стекот на вештини за кодирање „отпорни на вештачка интелигенција“ 💪🧠

Ако сте медицински кодер и го читате ова со чувство на стегање во градите, еве ја добрата вест: можете да се позиционирате за делот од работата што вештачката интелигенција не може безбедно да го преземе.

Вештини кои добро стареат (дури и во средина со голема вештачка интелигенција):

Ако вештачката интелигенција е калкулатор, нема да станете застарени ако подобро правите математика. Станувате повредни ако знаете кога калкулаторот е погрешен и зошто.

Како организациите треба да имплементираат вештачка интелигенција без да ги направат сите несреќни 😵💫

Ако сте од лидерската страна, еве шеми за имплементација што сум ги видел дека најдобро функционираат:

1) Започнете со „помогне“, а не со „замени“

Користете вештачка интелигенција за:

  • приоритизација на графиконот

  • доказите се појавуваат

  • предлози за код со оценки за доверба

  • насочување на работниот процес врз основа на сложеност

2) Изградете повратни јамки како да го мислите тоа на ум

Ако кодерите го корегираат излезот од вештачката интелигенција, снимете го тоа:

  • каков вид грешка

  • зошто се случи

  • која документација го предизвика тоа

  • колку често се повторува

Инаку алатката никогаш не се подобрува и сите само стануваат подобри во игнорирањето.

3) Сегментирајте ја работата според сложеноста

Практичен работен тек:

  • мала сложеност - поголема автоматизација

  • средна сложеност - работен тек на пар од кодер + вештачка интелигенција

  • висока сложеност - прво експерт за кодирање, потоа вештачка интелигенција (да, второ)

4) Измерете ги точните резултати

Не само продуктивност. Исто така:

  • стапки на одбивање

  • наодите од ревизијата

  • стапки на превртување

  • обем на барања и квалитет на одговори

  • задоволство на програмерите (сериозно) ( CMS CERT програма )

Ако продуктивноста се зголеми, а и негирањата се зголемат… тоа не е победа. Тоа е сјаен проблем.

Како изгледа иднината (без научно-фантастичната драма) 🔮

Да не се преправаме дека ништо нема да се промени. Ќе се промени. Но, наративот за „крајот на програмерите“ е премногу едноставен.

Поверојатно:

  • помалку улоги за внесување чист код

  • повеќе хибридни улоги (кодирање + ревизија + аналитика + усогласеност)

  • Тимовите за кодирање стануваат тимови за квалитет на податоци

  • Интегритетот на документацијата станува поголем проблем

  • Вештачката интелигенција станува стандарден колега кого го надгледувате, сакале или не ( NIST AI RMF 1.0 , OIG – Општо упатство за програмата за усогласеност )

И да, некои работни места ќе бидат намалени во некои услови. Тој дел е реален. Но, здравството сака регулатива, варијабилност, исклучоци и документација. Вештачката интелигенција може да се справи со многу работи… но здравството има талент за измислување нова сложеност, како да е хоби.

Слетување на авионот: Дали вештачката интелигенција ќе ги замени медицинските кодери? 🧡

Ајде да го спуштиме овој авион.

Дали вештачката интелигенција ќе ги замени медицинските кодери? Не на чистиот, целосен, научно-фантастичен начин како што луѓето имплицираат. Вештачката интелигенција апсолутно ќе ги намали повторувачките задачи, ќе го забрза рутинското кодирање и ќе изврши притисок врз организациите да ги реорганизираат тимовите. Исто така, ќе создаде поголема потреба за надзор, ревизија, одбрана од усогласеност, стратегија за одбивање и работа за интегритет на документацијата. ( AHIMA – Компјутерски потпомогнато кодирање , OIG – Општо упатство за програмата за усогласеност )

Краток преглед 🧾

Исто така, да бидам искрен… ако вештачката интелигенција некогаш навистина го „замени“ кодирањето целосно, тоа ќе биде затоа што документацијата станала совршена. И тоа е најреалното нешто што го кажувам цел ден 😂 ( CMS MLN909160 – Потребни документи за медицински картони )

Најчесто поставувани прашања

Дали вештачката интелигенција целосно ќе ги замени медицинските кодери во следните неколку години?

Малку е веројатно дека вештачката интелигенција целосно ќе ги замени медицинските кодери во блиска иднина. Повеќето имплементации во реалниот свет се фокусираат на помагање на рутински, обемни задачи, наместо целосно отстранување на улогата. Кодирањето сè уште бара проценка, толкување на упатствата и свест за усогласеност. Во пракса, вештачката интелигенција го менува начинот на кој работат кодерите повеќе отколку тоа дали се потребни кодери.

Како се користи вештачката интелигенција во моментов во работните процеси за медицинско кодирање?

Вештачката интелигенција најчесто се користи за предлагање кодови, прикажување релевантна документација, означување на недостасувачка специфичност и тријажни графикони според сложеноста. Многу системи работат во модел „човек во јамка“ каде што програмерите ги прегледуваат, прилагодуваат или отфрлаат предлозите од вештачката интелигенција. Ова ја подобрува брзината без да се префрли одговорноста. Надзорот останува неопходен за усогласеност и точност.

Кои делови од медицинското кодирање се најлесни за автоматизирање од страна на вештачката интелигенција?

Вештачката интелигенција најдобро функционира со повторувачки, добро документирани средби како што се рутински амбулантски посети или структурирани специјалистички извештаи. Сценаријата со голем обем изградени врз конзистентни шаблони се полесни за автоматизирање. Пребарувањето код, истакнувањето на доказите и основното откривање на обрасци на негирање имаат тенденција да бидат силни случаи на употреба. Сложената клиничка проценка останува предизвикувачка.

Зошто вештачката интелигенција се мачи со сложени или двосмислени медицински досиеја?

Клиничката документација често содржи неизвесност, спротивставени дијагнози и непрецизен јазик. Вештачката интелигенција може погрешно да ги протолкува квалификаторите како „можно“ или „исклучи“ како потврдени состојби. Исто така, може да пропушти една критична реченица што го менува секвенционирањето или сериозноста. Овие нијанси се во срцето на усогласеното кодирање и тешко се автоматизираат безбедно.

Дали вештачката интелигенција ќе го намали бројот на работни места за медицинско кодирање на почетно ниво?

Работните места на почетно ниво може прво да се чувствуваат под притисок бидејќи рутинската работа станува поавтоматизирана. Некои организации може да го забават вработувањето, додека други ги префрлаат помладите програмери во улоги за поддршка на ревизија или квалитет. Влијанието варира во зависност од организацијата и услужната линија. Кариерните патеки може да се извиткаат и реконфигурираат, наместо да исчезнат.

Како вештачката интелигенција влијае врз усогласеноста и ризикот од ревизија во медицинското кодирање?

Вештачката интелигенција може да ја зголеми и брзината и ризикот кога управувањето е слабо. Побрзото кодирање без трајни процеси на преглед може да ги зголеми стапките на одбивање или изложеноста на ревизија. Тимовите за усогласеност сè уште имаат потреба од проследливо образложение и одбранливи одлуки. Човечкиот преглед, ревизорските траги и јасната одговорност остануваат критични заштитни мерки.

Кои вештини им помагаат на медицинските кодери да останат вредни во средина потпомогната од вештачка интелигенција?

Вештините поврзани со ревизија, толкување на упатства, анализа на политиките на плаќачите и управување со одбивања имаат тенденција добро да стареат. Кодерите кои разбираат зошто кодот е точен, а не само кој код да го изберат, потешко се заменуваат. Специјалната експертиза и соработката со CDI исто така додаваат вредност. Многу улоги се движат кон квалитет и управување.

Дали „бесконтактно“ медицинско кодирање е реално за повеќето организации?

Бесконтактното кодирање може да функционира за тесни, едноставни случаи со чиста документација. За сложени средби со стационарни пациенти или повеќе состојби, честопати не е доволно ефикасно. Повеќето организации гледаат подобри резултати со хибридни работни процеси. Целосната автоматизација обично ја зголемува потребата за ревизии и корекции понатаму, наместо да ја елиминира работата.

Референци

  1. Канцеларија на генерален инспектор (OIG), Министерство за здравство и човечки услуги на САД - Општо упатство за Програмата за усогласеност - oig.hhs.gov

  2. Национален институт за стандарди и технологија (NIST) - Рамка за управување со ризици од вештачка интелигенција (AI RMF 1.0) - nist.gov

  3. Национален институт за стандарди и технологија (NIST) - Профил на генеративна вештачка интелигенција (NIST AI 600-1) - nist.gov

  4. Центри за услуги на Medicare и Medicaid (CMS) - Потребни документи за медицински картони (MLN909160) - cms.gov

  5. Центри за услуги на Медикер и Медикејд (CMS) - Упатства за кодирање ICD-10-CM за фискална 2026 година - cms.gov

  6. Центри за услуги на Medicare и Medicaid (CMS) - Национална иницијатива за правилно кодирање (NCCI) Уредувања - cms.gov

  7. Американско здружение за управување со здравствени информации (AHIMA) - Компјутерски потпомогнато кодирање - ahima.org

  8. Центри за услуги на Medicare и Medicaid (CMS) - Програма за сеопфатно тестирање на стапката на грешки (CERT) - cms.gov

  9. Центри за услуги на Медикер и Медикејд (CMS) - Услуги за евалуација и управување (MLN006764) - cms.gov

  10. Канцеларија за одговорност на владата на САД (GAO) - GAO-19-277 - gao.gov

  11. Центри за услуги на Медикер и Медикејд (CMS) - Прилагодување на ризикот - cms.gov

Пронајдете ја најновата вештачка интелигенција во официјалната продавница за асистенти за вештачка интелигенција

За нас

Назад кон блогот