医療機関向けAI: 舞台裏で効率性を引き出す

医療提供者は、AIの可能性についてこれ以上話す必要はありません。彼らに必要なのは、利益率の縮小、人員不足、および業務の非効率性によるプレッシャーを今すぐ軽減するための実際的な方法です。そこで、理論ではなく、チームが日常的に使用するワークフローで AI の価値が証明され始めています。

として デロイトノート、「ジェネレーティブAIは、業務を合理化し、効率性、コンプライアンス、消費者中心主義を強化することで、業界全体で期待されています。」医療分野では、遅延が減り、意思決定が迅速になり、影響の大きい仕事に費やす時間が増えます。

ヘルスケアにおけるAIの焦点の多くは、診断や患者向けツールに集中してきましたが、真のチャンスは、収益サイクル管理や事前承認からオンボーディングや認証まで、舞台裏で行われる複雑なプロセスを合理化することにあります。AIをワークフローに直接組み込むことで、スタッフは検索、システムの切り替え、書類の追跡に費やす時間を減らし、質の高い医療の提供により多くの時間を費やすことができます。

このブログでは、AIがプロバイダーの業務をどのように変革しているか、そしてGleanのWork AI プラットフォームがどのようにしてその変革を実用的、安全、スケーラブルに実現できるかを探ります。

ヘルスケア業務におけるAIとは？

ヘルスケア業務におけるAIとは、機械学習、自然言語処理、検索拡張生成（RAG）などのテクノロジーを使用して、タスクを自動化し、知識を即座に明らかにし、より迅速で自信のある意思決定をサポートすることを指します。

スタッフが新しいワークフローを採用したり、複雑なトレーニングを受けたりする必要があるスタンドアロンツールとは異なり、最も効果的なAIソリューションは、SharePoint、Microsoft Teams、ServiceNow、EHRプラットフォームなど、プロバイダーがすでに使用しているシステムに直接組み込まれています。これにより、臨床チームや管理チームは、タブを切り替えたり、ばらばらになったドキュメントを調べたりすることなく、必要な情報を簡単に入手できます。

AIはスピードだけをサポートしているわけではありません。日常業務の煩わしさを軽減することで、スタッフがより効果的に作業できるようになります。拒否スペシャリストが適切な異議申し立てテンプレートを見つけるのに役立つ場合でも、認証コーディネーターがプロバイダーのオンボーディングステータスを確認できるようにすることでも、AIはエラーを減らし、解決時間を短縮し、財務成果とスタッフ体験の両方を向上させることができます。

AIがヘルスケアの業務効率を向上させる方法

医療機関は、償還額の減少、拒否率の増加、慢性的な人員不足、複雑化するコンプライアンス要求など、業務上のプレッシャーの嵐に直面しています。これらの課題は新しいものではありませんが、AI は組織に大規模に対処する新しい方法を提供します。

以下は、AIが今日の医療業務を改善できる5つの主な方法と、Glean が各ユースケースをどのようにサポートしているかの例を示しています。

1。拒否の削減と上訴率の向上

のレポートによると、拒否件数は増え続けており、多くのプロバイダーが最初の提出時に請求の10〜15％を拒否しています。 エクスペリアン・ヘルス。これらの問題の多くは予防可能ですが、多くの場合、スタッフには根本原因を調査したり、質の高い異議申し立てを作成したりするための時間やリソースがありません。

ヘルスケア業界 否定に異議を唱えるために年間数十億ドルを費やしている —多くの場合、ドキュメントの欠落やコードの不一致が原因です。AIは、支払者固有のSOP、サンプルアピール文言、必要な添付ファイルをオンデマンドで提示することで、チームがこれらの問題を回避するのに役立ちます。

Glean を使用すると、拒否チームが「Anthem の CO-197 に対する異議申し立てポリシーは？」など、的を絞った質問をすることができます。また、SharePointやGoogleドライブなどの社内システムから引き出された正確なガイダンスを受けられます。このような背景があれば、チームは1日に提出する異議申し立ての数を増やし、承認率を高め、未解決の請求の未処理分を減らすことができます。

2。事前承認の促進

事前承認ワークフローは、ケアの遅延の最大の原因です。米国医師会によると 2024 AMA事前承認医師調査、平均的な医師は週に39件以上の事前承認を処理しており、93％がこのプロセスが治療の遅延につながっていると報告しています。詳細を見逃したり、不明確な情報を提出したりするたびに、患者のケアプランに日数が加わります。

管理チームは AI を利用することで、支払者固有の要件をすばやく引き出したり、類似事例を参照したり、クリーンリクエストを初めて提出するのに必要な書類を確認したりできます。

Glean を使用すると、チームはポータル間を切り替えることなく、以前の認証ルールを検索したり、提出チェックリストを確認したり、ドキュメントテンプレートにアクセスしたりできます。これにより、ターンアラウンドタイムの短縮、拒絶反応の減少、医療提供者と患者の両方の満足度の向上につながります。

3。プロバイダーのオンボーディングと認証の迅速化

オンボーディングの遅れは、新入社員を苛立たせるだけでなく、患者へのアクセス、治療能力、収益にも直接影響します。しかし、認証ワークフローは依然として散在するスプレッドシート、共有フォルダー、手動トラッカーによって管理されています。

AIは、プロバイダーの記録にインデックスを付け、オンボーディングテンプレートを表示し、チームが認証状況をリアルタイムで追跡できるようにすることで、このプロセスを合理化できます。

Glean を使用すると、コンプライアンス文書、チェックリスト、およびトレーニング資料を1か所から簡単に取得できます。認定コーディネーターの場合、これによりオンボーディング時間が最大 85% 短縮され、定着率が向上します。ある在宅医療提供者は、Glean をわずか90日間使用しただけで、看護師の定着率が 15% 向上しました。これは、オンボーディングがスムーズになることでエンゲージメントが強化されるという明らかな兆候です。

4。請求状況追跡の強化

さまざまな支払者ポータルで請求状況を手動で確認するのは時間がかかり、間違いも起こりがちです。スタッフは多くの場合、複数のシステムにログインし、スプレッドシートやメールを参照し、部族の知識を頼りに、何が支払われ、何が保留中で、何をフォローアップする必要があるかを把握する必要があります。このような非効率性は、収益の回復を遅らせ、毎日寄せられる大量の請求を管理するチームの能力を制限する可能性があります。

Glean を使えば、スタッフは特定のクレームを検索できます。たとえば、「クレーム #874523 のステータスはどうなっているの？」— そして、組織内にすでに保存されている情報に基づいて、AIが生成した明確な要約を受け取ります。これには、Google ドライブの送金ファイル、SharePoint のメモ、メールやチケットシステムの内部文書などが含まれます。Glean はこのコンテキストを自動的に組み立てて、チームが適切なフォローアップに優先順位を付け、不必要な遅延を減らすのに役立ちます。

時間の節約が積み重なっていきます。平均すると、Glean 以下まで節約できます 1 ユーザーあたり年間 110 時間 — より戦略的な仕事や患者への直接的な支援に充てることができる時間。

5。コンプライアンスと監査準備のサポート

コンプライアンスを維持することは継続的な責任です。HIPAAやSOC 2から、支払者固有の要件や内部文書標準に至るまで、プロバイダーは迅速かつ正確な遵守証明を、多くの場合短期間で提出することが期待されています。

AIは、ポリシーの適切なバージョンを簡単に見つけ、それが最新かどうかを検証し、権限のあるユーザーのみがアクセスできるようにすることで、監査準備の負担を軽減できます。

Glean を使用すると、チームは既存の権限構造を適用しながら、すべてのシステムを検索できます。すべての回答には出典の引用が含まれているため、スタッフは情報の出所と最終更新日を正確に把握できます。これにより、コンプライアンスワークフローの効率と信頼性が向上し、プレッシャーがかかってもチームが準備を整えることができます。

Glean 医療従事者に選ばれる理由

Glean は、医療機関がコンプライアンスとデータセキュリティに関する厳しい要求に応えながら、知識の抽出、忙しい仕事の自動化、チームの生産性の向上を支援するために構築されたWork Work AI プラットフォームです。

新しいワークフローやスタンドアロンシステムを必要とするツールとは異なり、Glean はチームがすでに使用しているプラットフォームと統合できます。SharePoint、Teams、電子メールなどのサイロ化されたシステム間で点と点をつなぐことで、スタッフが質問をして、ポリシー文書、テンプレート、資格情報パケット、請求情報を瞬時に見つけることができます。これらはすべてコンテキスト内で、すべて権限の範囲内です。

医療提供者にとって、これは次のことを意味します。

• 支払者ポリシー、異議申し立てテンプレート、過去の文書にすばやくアクセスできるため、防止可能な拒否件数が減少
• 認証パケット、SOP、トレーニング資料にすぐにアクセスできるようにすることで、オンボーディングを迅速化
• 遅延が少なく、検索、ツール間の切り替え、情報の確認に費やす時間が短縮され、よりスムーズな操作が可能
• 舞台裏で機能するAI支援によるスタッフの満足度と生産性の向上
• HIPAAコンプライアンス、オンプレミス導入オプション、および役割ベースのアクセスによるデータの完全な制御

Glean は既存のシステムを置き換えるものではなく、よりスマートに動作させるものです。また、医療機関全体で成功を収めていることが実証されており、実際の結果を得るためのスケーラブルで安全な道筋を提供します。

はじめに:責任あるスケーラブルな AI の採用

運用上の圧力は高まっていますが、すべての修正にオーバーホールが必要なわけではありません。医療現場における最も苛立たしい遅延の多くは、努力や専門知識の不足ではなく、反復可能なタスクや分断されたシステムに起因しています。そこで役立つのが AI です。

まず、医療提供や収益回復を遅らせている、摩擦の激しいワークフローを特定することから始めます。パターンを探す—反復的で時間に制約があり、見つけにくい文書に依存するタスクは、多くの場合、AIサポートの最適な候補です。これには、拒否アピール、プロバイダーのオンボーディング、監査準備、請求追跡などが含まれます。

次に、医療業務の複雑さを理解しているパートナーを選びましょう。クラウド、ハイブリッド、オンプレミスのいずれが必要であっても、HIPAAに準拠し、既存のツールと統合し、導入の柔軟性を提供するソリューションを探してください。統合が重要：AIは、チケットシステムやナレッジリポジトリなど、スタッフがすでに利用しているシステムを活用できる場合に最も効果的です。

最後に、チームが成功するための準備が整っていることを確認してください。採用は偶然に起こるものではありません。直感的なデザイン、思慮深いオンボーディング、継続的なサポートの結果です。Gleanのシンプルなインターフェースと強力な導入指標により、医療に不可欠な人的監視を維持しながら、部門間でAIを拡張することが容易になります。

ヘルスケアにおけるAIの最大のチャンスは、目に見えないところに隠れている

AIは、診断や破壊的な技術的賭けから始める必要はありません。ほとんどの医療機関にとって、最大のメリットは、既存のワークフロー、つまり遅延、エラー、手作業によって効率と士気が低下するワークフローにあります。

拒否、事前承認、オンボーディングなどのプロセスは、単なる管理タスクではありません。これらは摩擦点であり、合理化すれば、患者と従業員の両方の体験を向上させることができます。適切な AI プラットフォームがあれば、こうした日常的なボトルネックは、時間を空け、キャッシュフローを改善し、燃え尽き症候群を減らす機会となります。

Glean はその変革を手の届くところにもたらします。チームがすでに使用しているツールと統合し、エンタープライズグレードのセキュリティを強化し、組織の知識に基づいた迅速かつ正確な回答を提供するため、従業員は明確かつ自信を持って行動できます。

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