Использование ИИ для переосмысления телемедицины с помощью справедливой и эффективной модели выставления счетов
Когда дело доходит до выставления счетов за телемедицину, возникает дилемма. Растущая популярность телемедицины, использование электронных коммуникационных технологий для предоставления помощи, когда врач и пациент не находятся в одном и том же месте в одно и то же время, создали проблему. Когда дело доходит до выставления счета за услугу, текущий подход не позволяет количественно оценить различный уровень медицинской экспертизы и опыта.
По словам Донг-Гил Ко, доктора философии, доцента Колледжа бизнеса имени Карла Х. Линднера при Университете Цинциннати, это делает систему выставления счетов за телемедицину в Огайо, как и в остальной части страны, неустойчивой.
Ко решает эту проблему с помощью искусственного интеллекта и электронных медицинских карт. Его работа, недавно опубликованная в журнале Американской ассоциации медицинской информатики , направлена на создание более справедливой и эффективной модели выставления счетов.
Текущая модель выставления счетов на основе времени создает неравенство в оплате труда, недооценивая опытных врачей, сказал Ко. Те, у кого больше опыта, кто может быстро давать точные ответы, могут получать меньшую компенсацию, чем менее знающие врачи, которым требуется больше времени для ответа.
По словам Ко, эта система несправедливо поощряет неэффективность и не признает ценность когнитивных суждений и опыта, что приводит к тому, что квалифицированные врачи получают недостаточную компенсацию, несмотря на то, что предлагают более качественную помощь.
Чтобы устранить эти недостатки, Ко сотрудничает с Умберто Тачинарди, доктором медицины, главным специалистом по цифровым технологиям в здравоохранении UC Health, и Эриком Дж. Уормом, доктором медицины, врачом-терапевтом и исследователем в Медицинском колледже UC. Вместе они используют ИИ и электронные медицинские карты UC Health для разработки новой модели выставления счетов, которая включает клиническое суждение и опыт врачей, а также время, потраченное на ответы на запросы пациентов.
«Можем ли мы ценить врачей за их опыт и то, кем они являются?» — сказал Ко. «Врачи проходят годы тщательной медицинской подготовки, чтобы развить специальные знания. Давайте признаем и осознаем это и найдем способ измерить это. Поступая так, мы можем создать сбалансированную модель выставления счетов, которая учитывает не только затраченное время, но и их медицинский опыт».
Действующий медицинский счет-код Огайо, вступивший в силу в 2023 году, выплачивает медицинским работникам вознаграждение на основе того, сколько времени они потратили на ответ на вопрос через защищенную систему обмена сообщениями. Если они тратят на ответ менее пяти минут, услуга предоставляется бесплатно. Если они тратят на ответ более пяти минут, они получают компенсацию, причем плата увеличивается по мере увеличения времени.
«Опытные врачи могут быстро реагировать благодаря своей экспертизе, но зарабатывают меньше, поскольку текущая модель выставления счетов ставит время выше мастерства», — сказал Ко. «Напротив, новоиспеченный врач-ординатор может потратить гораздо больше времени на ответ на тот же вопрос из-за своего ограниченного опыта и знаний, что позволяет ему взимать плату с пациента.
«Это создает системную проблему. Если следовать рекомендациям Американской медицинской ассоциации, менее опытные врачи будут получать компенсацию, а эксперты — нет».
Наряду с потенциальным недооцениванием экспертов и обесцениванием их усилий, нынешняя модель также может подорвать доверие между врачами и их пациентами. Она заставляет врачей принимать решения о выставлении счетов без надежных методов оценки их работы.
«Врачи не измеряют время ответа с помощью секундомера, а для ответа на некоторые вопросы может потребоваться несколько сеансов, что еще больше усложняет принятие решений о выставлении счетов», — сказал Ко, создатель первой исследовательской лаборатории в Линднерском колледже бизнеса.
Кроме того, неопределенность в том, будут ли пациенты получать счета, может отпугнуть их от обращения к медицинскому работнику. Это нарушает непрерывность ухода, задерживает лечение и потенциально приводит к ухудшению результатов лечения.
«Нам нужен баланс», — сказал Ко. «При выставлении счетов необходимо учитывать как время, так и медицинскую экспертизу».
Ко ожидает, что проблемы выставления счетов за телемедицину будут расти по мере того, как генеративный ИИ все больше интегрируется в медицинскую практику. Хотя ИИ может предоставлять более быстрые решения, врачам все равно придется проверять его ответы и вкладывать время в поддержание и эксплуатацию этих систем — усилия, которые необходимо компенсировать, чтобы избежать роста выгорания среди медицинских работников, сказал Ко.
«На ранних этапах проверка ответов, принимаемых с помощью ИИ, будет иметь решающее значение», — сказал Ко.
Система искусственного интеллекта Ко может использовать поведение врачей для лучшего понимания и оценки их опыта, предлагая основу для более справедливой компенсации. Его тесты моделей машинного обучения дали последовательные результаты, продемонстрировав потенциал для более точной оценки опыта врачей и времени, потраченного на запросы пациентов.
«Эта временная метрика ограничена, и эта модель не является устойчивой, особенно с появлением генеративного ИИ», — сказал Ко.
Заглядывая вперед, Ко видит более широкие возможности применения своего исследования. Он стремится создать систему, которая предсказывает, будет ли выставлен счет пациенту, до того, как он задаст вопрос, и извлекать информацию из данных пациента для улучшения результатов лечения.
Объединив ИИ и инновационные исследования , работа Ко может трансформировать выставление счетов в телемедицине, гарантируя справедливую компенсацию врачам и улучшая результаты лечения пациентов. Он планирует запустить свою программу в пилотном режиме с системами здравоохранения в 2025 году.