மருத்துவக் குறியீட்டாளர்களுக்குப் பதிலாக செயற்கை நுண்ணறிவு வருமா? [காணொளி மற்றும் வினாவிடை]

சுருக்கமான பதில்:
மருத்துவ குறியீட்டாளர்களை AI முழுமையாக மாற்றாது, ஆனால் வேலை செய்யப்படும் விதத்தை அது மாற்றும். ஆவணங்கள் வழக்கமானதாகவும் கட்டமைக்கப்பட்டதாகவும் இருக்கும்போது, ​​AI மீண்டும் மீண்டும் வரும் படிகளை ஏற்க முடியும்; வழக்குகள் சிக்கலானதாகவோ, சர்ச்சைக்குரியதாகவோ அல்லது தணிக்கை செய்யப்பட்டதாகவோ இருக்கும்போது, ​​மனித தீர்ப்பு மையமாக இருக்கும். பணியாளர்களின் எண்ணிக்கை மறைவதற்கு முன்பு பங்கு மாறுகிறது.

முக்கிய குறிப்புகள்:

பணி ஆட்டோமேஷன்: AI மீண்டும் மீண்டும் குறியீட்டு வேலையை மேற்கொள்கிறது, தீர்ப்பு-கனமான மதிப்பாய்வு மற்றும் விதிவிலக்கு கையாளுதலுக்கான இடத்தை உருவாக்குகிறது.

மனித பொறுப்புக்கூறல்: தணிக்கைகள், மேல்முறையீடுகள், மறுப்புகள் அல்லது இணக்க கேள்விகள் வெளிப்படும் போது குறியீட்டாளர்கள் பொறுப்பான தரப்பினராகவே இருப்பார்கள்.

பங்கு பரிணாமம்: குறியீட்டு பாத்திரங்களின் போக்கு தணிக்கை, CDI, மறுப்பு மேலாண்மை, கொள்கை விளக்கம் மற்றும் ஆளுகை ஆகியவற்றை நோக்கியதாக உள்ளது.

இடர் மேலாண்மை: வேகம் மேற்பார்வையை விட அதிகமாகவும், மனித மதிப்பாய்வு மெலிந்தும் இருந்தால், வேகமான குறியீட்டு முறை இணக்க அபாயத்தை அதிகரிக்கும்.

தொழில் மீள்தன்மை: வழிகாட்டுதல் நிபுணத்துவம், பணம் செலுத்துபவர் கொள்கை சரளமாகப் பேசுதல் மற்றும் தணிக்கை வலிமை ஆகியவை நீடித்த, அதிக தேவை உள்ள திறன்களாகவே உள்ளன.

மருத்துவ குறியீட்டாளர்களை AI மாற்றுமா? நடைமுறையில் "மாற்று" என்றால் என்ன 🤔

மக்கள் “செயற்கை நுண்ணறிவு மருத்துவக் குறியீட்டாளர்களை மாற்றிவிடுமா?” என்று கேட்கும்போது, ​​அவர்கள் பொதுவாக பின்வருவனவற்றில் ஒன்றைக் குறிப்பிடுகிறார்கள்:

• பணியாளர் எண்ணிக்கையை மாற்றவும் - ஒட்டுமொத்தமாக குறைவான குறியீட்டாளர்கள் தேவை.

• பணிகளை மாற்றவும் - வேலை மாறுகிறது ஆனால் குறியீட்டாளர்கள் அப்படியே இருக்கிறார்கள்.

• பொறுப்பை மாற்றுங்கள் - AI இறுதி அழைப்புகளைச் செய்கிறது, மனிதர்கள் வெறுமனே பார்க்கிறார்கள்.

• தொடக்க நிலை பதவிகளை மாற்றுங்கள் - முதலில் செயல்முறை மாற்றங்கள்தான் நடக்கும் 😬

அணிகள் தானியக்கத்தை ஏற்றுக்கொள்வதை நான் கவனித்த அனுபவத்தில், மிகப்பெரிய மாற்றம் என்பது அரிதாகவே “கோடிங் செய்பவர்கள் காணாமல் போவது” என்பதாக இருக்கிறது. மாறாக, அது இப்படித்தான் நிகழ்கிறது:
வழக்கமான கோடிங் வேகமடைகிறது, விளிம்புநிலைச் சிக்கல்கள் (edge ​​cases) தீவிரமடைகின்றன, மேலும் தணிக்கை என்பது அனைவரின் முழுநேர நிழலாக மாறுகிறது. (OIG – பொது இணக்கத் திட்ட வழிகாட்டுதல்)

AI மீண்டும் மீண்டும் செய்வதில் சிறந்தது. குறியீட்டு முறை என்பது மீண்டும் மீண்டும் செய்வது மட்டுமல்ல. குறியீட்டு முறை என்பது மீண்டும் மீண்டும் செய்வது மற்றும் தீர்ப்பு மற்றும் இணக்கம் மற்றும் பணம் செலுத்துபவரின் விசித்திரம் மற்றும் "இது ஏன் குறிப்பில் உள்ளது" என்ற மர்மத்தைத் தீர்ப்பது. 🕵️♀️

ஆமாம், AI வேலையின் சில பகுதிகளை மாற்ற முடியும். தொழிலை முழுவதுமாக மாற்றுவது வேறு ஒரு மிருகம்.

AI மருத்துவ குறியீட்டின் நல்ல பதிப்பை உருவாக்குவது எது? ✅

மருத்துவக் குறியீட்டிற்கான செயற்கை நுண்ணறிவின் ஒரு “சிறந்த பதிப்பைப்” பற்றி நாம் பேசினால், அது மிக ஆடம்பரமான சந்தைப்படுத்தலைக் கொண்ட பதிப்பு அல்ல. அது, பதறாமல், பிரமைகளுக்கு ஆளாகாமல், தனது வேலையைக் காட்டிச் செய்யும் ஒரு உறுதியான சக ஊழியரைப் போல நடந்துகொள்வதாகும். (NIST AI RMF 1.0, NIST Generative AI Profile (AI 600-1))

ஒரு நல்ல AI குறியீட்டு முறை (அல்லது பணிப்பாய்வு) பொதுவாக பின்வருவனவற்றைக் கொண்டுள்ளது:

• ஒழுங்கற்ற குறிப்புகளை (சொல்லுதல், வார்ப்புருக்கள், நகலெடுத்து ஒட்டும் சிக்கலான குறிப்புகள் 🍝) கையாளும் திறன் கொண்ட வலுவான மருத்துவ NLP.

• பகுத்தறிவுடன் கூடிய குறியீட்டு பரிந்துரைகள் (வெறும் குறியீடு அல்ல - ஆனால் ஏன்)

• நீங்கள் சரிசெய்யக்கூடிய வரம்புகளுடன் நம்பிக்கை மதிப்பெண்

• இணக்கம் மற்றும் செலுத்துநரின் பதிலுக்கான தணிக்கைப் பதிவுகள் ( CMS MLN909160 – மருத்துவப் பதிவு ஆவணப்படுத்தல் தேவைகள் )

• விதிகள் மற்றும் வழிகாட்டுதல்களின் சீரமைப்பு (ICD-10-CM, CPT, HCPCS, NCCI திருத்தங்கள், செலுத்துநர் கொள்கைகள்... என அனைத்தும் சேர்ந்த ஒரு முழுமையான தொகுப்பு 🎪) (CMS நிதியாண்டு 2026 ICD-10-CM குறியீட்டு வழிகாட்டுதல்கள், CMS NCCI திருத்தங்கள்)

• குறியீட்டாளர்கள் ஏற்றுக்கொள்ள, மாற்ற அல்லது நிராகரிக்கக்கூடிய வகையில் மனித-இன்-தி-லூப் கட்டுப்பாடுகள் ( NIST AI RMF 1.0 )

• அனைவரின் அன்றாடப் பணிகளையும் பாதிக்காத ஒருங்கிணைப்பு (EHR, என்கோடர், CAC, பில்லிங் அமைப்பு)

ஒரு கருவியால் தன்னைத்தானே விளக்கிக்கொள்ள முடியாவிட்டால், அது எதையும் பாதுகாப்பாக மாற்றுவதில்லை. அது பதற்றத்தை இன்னும் வேகமாக உருவாக்குகிறது, அவ்வளவுதான். (NIST உருவாக்கும் செயற்கை நுண்ணறிவு விவரக்குறிப்பு (AI 600-1))

ஒப்பீட்டு அட்டவணை: சிறந்த AI-உதவி குறியீட்டு விருப்பங்கள் (மற்றும் அவை எங்கு பொருந்துகின்றன) 📊

பொதுவான AI-உதவி குறியீட்டு அணுகுமுறைகளின் நடைமுறை ஒப்பீட்டு அட்டவணை கீழே உள்ளது. இது முற்றிலும் நேர்த்தியாக இல்லை... ஏனெனில் செயல்படுத்தலும் இல்லை.

இந்த முறையைக் கவனிக்கிறீர்களா? அது எந்த அளவிற்குத் தொடர்பற்றதாக இருக்க முயற்சிக்கிறதோ, அந்த அளவிற்கு மெதுவான இணக்கச் சிக்கலைத் தவிர்க்க உங்களுக்குக் கூடுதல் நிர்வாகம் தேவைப்படும். வேடிக்கைதான். (OIG – பொது இணக்கத் திட்ட வழிகாட்டுதல்)

குறியீட்டின் சில பகுதிகளில் AI ஏன் உண்மையிலேயே சிறந்தது 😎

AI சம்பாதித்த இடத்தில் அதற்குப் பெருமை சேர்ப்போம். அது சட்டபூர்வமாக வலுவாக இருக்கும் பகுதிகள் உள்ளன:

1) அளவில் வடிவ அங்கீகாரம்

நிலையான ஆவணங்களுடன் அதிக அளவு, மீண்டும் மீண்டும் செய்யக்கூடிய சந்திப்புகளா? AI பெரும்பாலும் பின்வருவனவற்றைச் செய்ய முடியும்:

• பொதுவான நிலைமைகளுக்கான வழக்கமான நோயறிதல் குறியீட்டு முறை

• ஆவணங்கள் சுத்தமாக இருக்கும்போது எளிமையான செயல்முறை குறியீட்டு முறை

• துணை ஆதாரங்களை விரைவாகக் கண்டறிதல் (ஆய்வகங்கள், இமேஜிங், சிக்கல் பட்டியல்கள்)

2) "வேட்டையை" விரைவுபடுத்துதல்

நிபுணத்துவம் வாய்ந்த குறியீட்டாளர்கள் கூட பின்வருவனவற்றைத் தேடுவதில் நேரத்தைச் செலவிடுகிறார்கள்:

• வழங்குநர் அறிக்கை எங்கே?

• தனித்தன்மை எங்கே?

• மருத்துவத் தேவையை எது ஆதரிக்கிறது?

• பக்கவாட்டு சரிவு எங்கே இருக்கு 😩

AI தொடர்புடைய கோடுகளை வெளிப்படுத்தலாம், காணாமல் போன குறிப்பிட்ட தன்மையைக் குறிக்கலாம் மற்றும் உருள் சோர்வைக் குறைக்கலாம். அது கவர்ச்சிகரமானதல்ல, ஆனால் அது உண்மையான உற்பத்தித்திறன்.

3) மறுப்புத் தடுப்பு முறைகள்

AI பின்வருவன போன்ற வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்ள முடியும்:

• பணம் செலுத்துபவரால் ஏற்படும் பொதுவான மறுப்புத் தூண்டுதல்கள்

• சில சேவைகளுடன் தொடர்புடைய ஆவண இடைவெளிகள்

• கூடுதல் ஆதரவு இல்லாமல் அடிக்கடி நிராகரிக்கப்படும் திருத்திகள் (CMS MLN909160 – மருத்துவப் பதிவு ஆவணப்படுத்தல் தேவைகள், CMS CERT திட்டம்)

குறியீட்டாளர்கள் ஏற்கனவே இதை மனதளவில் செய்கிறார்கள். AI அதை சத்தமாகவும் வேகமாகவும் செய்கிறது.

குறியீட்டாளர்கள் பணம் கொடுத்து கையாள வேண்டிய பாகங்களில் AI ஏன் சிரமப்படுகிறது 😬

இப்போது மறுபக்கம். ஆட்டோமேஷனை உடைக்கும் பாகங்கள் பொதுவாக "குறியீட்டு உள்ளீட்டை" "குறியீட்டு முறையிலிருந்து" பிரிக்கும் அதே பாகங்களாகும்

மருத்துவ தெளிவின்மை மற்றும் மருத்துவ அதிர்வுகள்

வழங்குநர்கள் இது போன்ற விஷயங்களை எழுதுகிறார்கள்:

• “சாத்தியம்,” “நிராகரிக்க,” “சந்தேகப்படுபவர்,” “தவிர்க்க முடியாது”

• “வரலாறு,” “நிலை இடுகை,” “தீர்க்கப்பட்டது,” “நாள்பட்ட ஆனால் நிலையானது”

• "நிமோனியா இருக்கலாம், ஆனால் CHF ஆகவும் இருக்கலாம்"

AI நிச்சயமற்ற தன்மையைத் தவறாகப் புரிந்துகொண்டு அதை நிச்சயத்தன்மையாக மாற்றும். அது... ஒரு அழகான தவறு அல்ல.

வழிகாட்டுதல் நுணுக்கம் (மற்றும் பணம் செலுத்துபவர் கொள்கை குழப்பம்)

குறியீட்டு முறை என்பது வெறும் "மருத்துவ ரீதியாக என்ன நடந்தது" என்பதல்ல. அது:

• வழிகாட்டுதல் விளக்கம்

• வரிசைமுறை தர்க்கம்

• தொகுப்பு விதிகள்

• பணம் செலுத்துபவர் சார்ந்த தேவைகள்

• மருத்துவத் தேவை தர்க்கம்

• உள்ளூர் கவரேஜ் வினோதங்கள் (CMS FY 2026 ICD-10-CM குறியீட்டு வழிகாட்டுதல்கள், CMS NCCI திருத்தங்கள்)

AI வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்ள முடியும், நிச்சயமாக. ஆனால் பணம் செலுத்துபவர் ஒரு விதியை மாற்றும்போது, ​​மனிதர்கள் உள்நோக்கத்துடன் சரிசெய்யப்படுகிறார்கள். AI குழப்பம் மற்றும் நம்பிக்கையுடன் சரிசெய்யப்படுகிறது. அது ஒரு மோசமான சேர்க்கை.

"ஒரு விடுபட்ட வாக்கியம்" பிரச்சனை

ஒரு ஒற்றை வரி குறியீட்டுத் தேர்வு, DRG, HCC இடர் பிடிப்பு அல்லது E/M அளவை மாற்றக்கூடும். AI அதைத் தவறவிடலாம், அல்லது மோசமாக - ஊகிக்கலாம். மேலும் குறியீட்டில் அனுமானம் என்பது ஜெல்லியிலிருந்து ஒரு பாலத்தைக் கட்டுவது போன்றது. நீங்கள் அதில் காலடி எடுத்து வைக்கும் வரை நன்றாகத் தெரிகிறது.

சரி... மருத்துவ குறியீட்டாளர்களை AI மாற்றுமா? மிகவும் யதார்த்தமான விளைவு 🧩

முக்கிய சொற்றொடருக்குத் திரும்பு: மருத்துவ குறியீட்டாளர்களை AI மாற்றுமா?
எனது சிறந்த அடிப்படை பதில்: AI முதலில் வேலைப் பகுதிகளை மாற்றுகிறது, பின்னர் பாத்திரங்களை மறுசீரமைக்கிறது, மேலும் நிறுவனங்கள் சேமிக்கும் நேரத்தை மீண்டும் முதலீடு செய்யத் தேர்வுசெய்யாதபோது பணியாளர்களின் எண்ணிக்கையை மட்டுமே குறைக்கிறது.

மொழிபெயர்ப்பு:

• சில நிறுவனங்கள் பணிநீக்கங்கள் இல்லாமல் செயல்திறனை அதிகரிக்க AI ஐப் பயன்படுத்தும்.

• சிலர் செலவுகளைக் குறைக்க இதைப் பயன்படுத்துவார்கள் (பின்னர் கீழ்நிலை விளைவுகளைச் சமாளிக்கவும்)

• சிலர் சேவை வரிகளைப் பொறுத்து ஒரு கலவையைச் செய்வார்கள்

ஆனால் மக்கள் தவறவிடும் திருப்பம் இதுதான்: AI வேகத்தை அதிகரித்தால், அது ஆபத்தையும் அதிகரிக்கும். அந்த ஆபத்து தேவையை அதிகரிக்கிறது:

• தணிக்கையாளர்கள்

• இணக்க மதிப்பாய்வாளர்கள்

• குறியீட்டு கல்வியாளர்கள்

• மறுப்பு மேலாண்மை நிபுணர்கள்

• CDI மற்றும் வினவல் மேலாண்மை நன்மைகள்

• தரவுத் தர ஆளுகைப் பொறுப்புகள் (OIG – பொது இணக்கத் திட்ட வழிகாட்டுதல், CMS CERT திட்டம்)

எனவே மாற்றீடு என்பது ஒரு நேர்கோட்டு அல்ல. அது செருப்புகளில் ஒரு டிரெட்மில் போன்றது. முன்னேற்றம்… ஆனால் கொஞ்சம் தள்ளாடுகிறது. 😅

முதலில் என்ன மாறுகிறது: உள்நோயாளி vs வெளிநோயாளி vs பேராசிரியர் 🏥

எல்லா குறியீட்டு வேலைகளும் சமமாக பாதிக்கப்படுவதில்லை. ஆவணங்கள் மற்றும் விதிகள் மிகவும் கட்டமைக்கப்பட்டிருப்பதால் சில பகுதிகளை தானியக்கமாக்குவது எளிது.

வெளிநோயாளி மற்றும் தொழில்முறை

பெரும்பாலும் வேகமான ஆட்டோமேஷனைக் காண்கிறது ஏனெனில்:

• அதிக அளவு

• மீண்டும் மீண்டும் செய்யக்கூடிய வார்ப்புருக்கள்

• மேலும் கட்டமைக்கப்பட்ட தரவு ஊட்டங்கள்

• விதிகள் சார்ந்த திருத்தங்களைப் பயன்படுத்த எளிதானது + AI தூண்டுதல்கள் (CMS NCCI திருத்தங்கள்)

ஆனால், மதிப்பீடு மற்றும் மேலாண்மை (E/M) சமப்படுத்துதல், மருத்துவ முடிவெடுத்தல் மற்றும் பணம் செலுத்துபவரின் கண்காணிப்பு ஆகியவற்றின் சிக்கலான தன்மை, மனிதர்களை இன்னமும் மிகவும் பொருத்தமானவர்களாக வைத்திருக்கிறது. (CMS MLN006764 – மதிப்பீடு மற்றும் மேலாண்மை சேவைகள்)

உள்நோயாளி

உள்நோயாளி குறியீட்டு முறை மிகப்பெரிய மாறுபாட்டைக் கொண்டுள்ளது:

• பல நோயறிதல்களுடன் நீண்ட காலம் தங்குதல்

• சிக்கல்கள், இணை நோய்கள், நடைமுறைகள்

• DRG தாக்கங்கள் மற்றும் வரிசைமுறை நுணுக்கம்

• நிலையான ஆவணக் கோளாறு (CMS FY 2026 ICD-10-CM குறியீட்டு வழிகாட்டுதல்கள்)

AI உதவக்கூடும், ஆனால் "தொடாத உள்நோயாளி" என்பது பல மருத்துவமனைகளுக்கு யதார்த்தத்தை விட கனவாகவே இருக்கிறது.

சிறப்புப் பாதைகள்

கட்டமைக்கப்பட்ட அறிக்கையிடல் காரணமாக கதிரியக்கவியல் மற்றும் நோயியல் வலுவான ஆதாயங்களைக் காணலாம். ED கலக்கப்படலாம் - வேகமான, டெம்ப்ளேட் செய்யப்பட்ட குறிப்புகள், ஆனால் அசுத்தமான யதார்த்தம்.

மறைக்கப்பட்ட போர்க்களம்: இணக்கம், தணிக்கைகள் மற்றும் பொறுப்புக்கூறல் 🧾

இங்குதான் "மாற்று" என்பது நடுங்குகிறது.

AI குறியீடுகளை பரிந்துரைக்கும்போது கூட, பொறுப்புக்கூறல் இன்னும் குறிப்பிட்ட இடத்தில் உள்ளது:

• வசதி

• பில்லிங் வழங்குநர்

• "ஏற்றுக்கொள்" என்பதைக் கிளிக் செய்த குறியீட்டாளர்

• வரம்புகளை நிர்ணயித்த மேலாளர்

• அது துல்லியமானது என்று சொன்ன விற்பனையாளர் (சிரிப்பு) (OIG – பொது இணக்கத் திட்ட வழிகாட்டுதல்)

இணக்கக் குழுக்கள் பொதுவாக விரும்புவது:

• கண்டறியும் தன்மை

• பாதுகாக்கக்கூடிய குறியீட்டு நியாயப்படுத்தல்

• நிலையான வழிகாட்டுதல் பயன்பாடு

• தணிக்கைக்குத் தயாரான ஆவணங்கள் (சிஎம்எஸ் எம்எல்என்909160 – மருத்துவப் பதிவு ஆவணத் தேவைகள்)

AI அதை ஆதரிக்க முடியும் - ஆனால் ஆதாரங்களைப் பாதுகாக்கவும் குருட்டு ஏற்றுக்கொள்ளலைக் குறைக்கவும் பணிப்பாய்வு கட்டமைக்கப்பட்டால் மட்டுமே. (NIST AI RMF 1.0)

இங்கே கொஞ்சம் வெளிப்படையாகச் சொல்கிறேன்: உங்கள் AI பணிப்பாய்வு கண்மூடித்தனமான ஒப்புதலை ஊக்குவித்தால், நீங்கள் பணத்தைச் சேமிப்பதில்லை. நீங்கள் வட்டியுடன் கூடிய சிக்கலைக் கடனாகப் பெறுகிறீர்கள். 😬 (GAO-19-277, CMS CERT திட்டம்)

மதிப்புமிக்கதாக இருப்பது எப்படி: “AI-proof” குறியீட்டாளர் திறன் அடுக்கு 💪🧠

நீங்கள் ஒரு மருத்துவ குறியீட்டாளராக இருந்து, நெஞ்சில் இறுக்கமான உணர்வோடு இதைப் படிக்கிறீர்கள் என்றால், இதோ ஒரு நல்ல செய்தி: AI பாதுகாப்பாகச் சொந்தமாக்க முடியாத வேலையின் ஒரு பகுதிக்கு நீங்கள் உங்களை நிலைநிறுத்திக் கொள்ளலாம்.

நன்கு வயதான திறன்கள் (AI- கனமான சூழலில் கூட):

• தணிக்கை மற்றும் தர மதிப்பாய்வு (வேகமானதை மட்டும் கண்டறிவது அல்ல, தவறானதைக் கண்டறிதல்) (OIG – பொது இணக்கத் திட்ட வழிகாட்டுதல்)

• வழிகாட்டுதல் விளக்கம் (மற்றும் அதை தெளிவாக விளக்குதல்) (CMS FY 2026 ICD-10-CM குறியீட்டு வழிகாட்டுதல்கள்)

• பணம் செலுத்துபவரின் கொள்கை வழிசெலுத்தல் (ஏனென்றால் கொள்கைகள்… சுவாரஸ்யமானவை 🌶️)

• CDI ஒத்துழைப்பு மற்றும் வினவல் உத்தி

• மறுப்புக்கான மூல காரணப் பகுப்பாய்வு (CMS MLN909160 – மருத்துவப் பதிவு ஆவணப்படுத்தல் தேவைகள், CMS CERT திட்டம்)

• இடர் சரிசெய்தல் எழுத்தறிவு (HCC தர்க்கம், ஆவண ஒருமைப்பாடு) (CMS இடர் சரிசெய்தல்)

• சிறப்பு நிபுணத்துவம் (ஆர்த்தோ, இருதயவியல், நரம்பியல், புற்றுநோயியல், முதலியன)

• AI நிர்வாகம் - வரம்புகள், பிழை வகைகள், பின்னூட்ட சுழல்கள் ஆகியவற்றை அமைக்க உதவுகிறது (NIST AI RMF 1.0)

AI ஒரு கால்குலேட்டர் என்றால், கணிதத்தை சிறப்பாகச் செய்வதன் மூலம் நீங்கள் வழக்கற்றுப் போக மாட்டீர்கள். கால்குலேட்டர் எப்போது தவறாகிறது, ஏன் தவறாகிறது என்பதை அறிந்துகொள்வதன் மூலம் நீங்கள் மிகவும் மதிப்புமிக்கவராக மாறுகிறீர்கள்.

அனைவரையும் துன்பப்படுத்தாமல் நிறுவனங்கள் எவ்வாறு AI-ஐ செயல்படுத்த வேண்டும் 😵💫

நீங்கள் தலைமைப் பக்கத்தில் இருந்தால், நான் கண்ட செயல்படுத்தல் முறைகள் சிறப்பாகச் செயல்படுகின்றன:

1) "மாற்றவும்" என்று அல்ல, "உதவி" என்று தொடங்குங்கள்

AI-ஐ இதற்குப் பயன்படுத்தவும்:

• விளக்கப்பட முன்னுரிமை

• வெளிவரும் சான்றுகள்

• நம்பிக்கை மதிப்பெண்களுடன் குறியீடு பரிந்துரைகள்

• சிக்கலான தன்மையை அடிப்படையாகக் கொண்ட பணிப்பாய்வு வழித்தடம்

2) நீங்கள் சொல்வது போல் பின்னூட்ட சுழல்களை உருவாக்குங்கள்

குறியீட்டாளர்கள் AI வெளியீட்டைச் சரிசெய்தால், அதைப் பிடிக்கவும்:

• என்ன வகையான பிழை?

• அது ஏன் நடந்தது?

• எந்த ஆவணம் அதைத் தூண்டியது?

• அது எவ்வளவு அடிக்கடி திரும்பத் திரும்ப வருகிறது?

இல்லையெனில் கருவி ஒருபோதும் மேம்படாது, எல்லோரும் அதைப் புறக்கணிப்பதில் சிறந்து விளங்குவார்கள்.

3) சிக்கலான தன்மையின் அடிப்படையில் பணிப்பிரிவு

ஒரு நடைமுறை பணிப்பாய்வு:

• குறைந்த சிக்கலான தன்மை - அதிக ஆட்டோமேஷன்

• நடுத்தர சிக்கலான தன்மை - குறியீட்டாளர் + AI ஜோடி பணிப்பாய்வு

• அதிக சிக்கலான தன்மை - முதலில் நிபுணத்துவ குறியீட்டாளர், இரண்டாவது AI (ஆம், இரண்டாவது)

4) சரியான விளைவுகளை அளவிடவும்

உற்பத்தித்திறன் மட்டுமல்ல. மேலும்:

• மறுப்பு விகிதங்கள்

• தணிக்கை கண்டுபிடிப்புகள்

• தலைகீழ் விகிதங்கள்

• வினவல் அளவு மற்றும் பதில் தரம்

• குறியீட்டாளர் திருப்தி (தீவிரமாக) (CMS CERT திட்டம்)

உற்பத்தித்திறன் உயர்ந்து மறுப்புகளும் அதிகரித்தால்... அது ஒரு வெற்றி அல்ல. அது ஒரு பளபளப்பான பிரச்சனை.

அறிவியல் புனைகதை நாடகம் இல்லாமல் எதிர்காலம் எப்படி இருக்கும் 🔮

எதுவும் மாறாது என்று பாசாங்கு செய்ய வேண்டாம். அது மாறும். ஆனால் "குறியீடு செய்பவர்களின் முடிவு" கதை மிகவும் எளிமையானது.

அதிக வாய்ப்புள்ளது:

• குறைவான தூய குறியீடு-நுழைவு பாத்திரங்கள்

• அதிக கலப்பினப் பாத்திரங்கள் (குறியீடு + தணிக்கை + பகுப்பாய்வு + இணக்கம்)

• குறியீட்டு குழுக்கள் தரவு-தர குழுக்களாக மாறுகின்றன

• ஆவண நேர்மை ஒரு பெரிய விஷயமாக மாறுகிறது

• விரும்பினாலும் விரும்பாவிட்டாலும், செயற்கை நுண்ணறிவு நீங்கள் மேற்பார்வையிடும் ஒரு வழக்கமான சக பணியாளராக மாறிவிடுகிறது ( NIST AI RMF 1.0 , OIG – பொது இணக்கத் திட்ட வழிகாட்டுதல் )

ஆம், சில அமைப்புகளில் சில வேலைகள் குறைக்கப்படும். அந்தப் பகுதி உண்மையானது. ஆனால் சுகாதாரப் பராமரிப்பு ஒழுங்குமுறை, மாறுபாடு, விதிவிலக்குகள் மற்றும் காகித வேலைகளை விரும்புகிறது. AI நிறைய கையாள முடியும்… ஆனால் சுகாதாரப் பராமரிப்பு ஒரு பொழுதுபோக்கைப் போல புதிய சிக்கலான விஷயங்களைக் கண்டுபிடிப்பதில் ஒரு திறமையைக் கொண்டுள்ளது.

விமானத்தை தரையிறக்குதல்: மருத்துவ குறியீட்டாளர்களை AI மாற்றுமா? 🧡

இந்த விமானத்தை தரையிறக்குவோம்.

செயற்கை நுண்ணறிவு மருத்துவக் குறியீட்டாளர்களை மாற்றிவிடுமா? மக்கள் குறிப்பிடுவது போல, அது ஒரு முழுமையான, அறிவியல் புனைகதை போன்ற வழியில் நடக்காது. செயற்கை நுண்ணறிவு நிச்சயமாக மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படும் பணிகளைக் குறைக்கும், வழக்கமான குறியீட்டுப் பணிகளை விரைவுபடுத்தும், மேலும் குழுக்களை மறுசீரமைக்க நிறுவனங்களுக்கு அழுத்தம் கொடுக்கும். அதுமட்டுமின்றி, மேற்பார்வை, தணிக்கை, இணக்கப் பாதுகாப்பு, மறுப்பு உத்தி மற்றும் ஆவண ஒருமைப்பாட்டுப் பணிகளுக்கான தேவையையும் அது அதிகரிக்கும். (AHIMA – கணினி உதவியுடனான குறியீட்டுக் கருவித்தொகுப்பு, OIG – பொது இணக்கத் திட்ட வழிகாட்டுதல்)

சுருக்கமான விளக்கம் 🧾

• குறியீட்டாளர்களை மாற்றுவதை விட குறியீட்டு பணிகளின் பகுதிகளை AI அதிகமாக மாற்றும்.

• குறுகலான, தெளிவான, மற்றும் திரும்பத் திரும்ப வரும் நேர்வுகளில் “தொடுதலில்லா” குறியீடாக்கம் சிறப்பாகச் செயல்படுகிறது (அஹிமா – கணினி உதவியுடனான குறியீடாக்கக் கருவித்தொகுப்பு).

• சிக்கலான குறியீட்டு முறைக்கு இன்னமும் மனித மதிப்பீடும் பொறுப்புக்கூறலும் தேவைப்படுகின்றன (CMS நிதியாண்டு 2026 ICD-10-CM குறியீட்டு வழிகாட்டுதல்கள், CMS MLN909160 – மருத்துவப் பதிவு ஆவணப்படுத்தல் தேவைகள்).

• வலுவான தணிக்கைப் பாதைகளுடன் கூடிய மனித-இன்-தி-லூப் பாதையே பாதுகாப்பான பாதையாகும் (NIST AI RMF 1.0)

• தணிக்கை, இணக்கம், CDI, செலுத்துநர் கொள்கை மற்றும் சிறப்பு நிபுணத்துவம் ஆகியவற்றில் தேர்ச்சி பெறும் குறியீட்டாளர்கள் மேலும் மதிப்புமிக்கவர்களாக ஆகின்றனர் (OIG – பொது இணக்கத் திட்ட வழிகாட்டுதல், CMS CERT திட்டம்).

மேலும், வெளிப்படையாகச் சொல்வதானால்... ஒருவேளை செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) எப்போதாவது கோடிங் முறையை முழுமையாக "மாற்றிவிட்டால்", அதற்குக் காரணம் ஆவணப்படுத்தல் செம்மையாகிவிட்டதே. இன்று நான் சொன்னதிலேயே இதுதான் மிகவும் நம்பமுடியாத விஷயம் 😂 (CMS MLN909160 – மருத்துவப் பதிவேடு ஆவணப்படுத்தல் தேவைகள்)

நிஜ உலக உதாரணம்: செயற்கை நுண்ணறிவு உதவியுடன் வெளிநோயாளிகளுக்கான குறியீட்டுப் பணிப்பாய்வை உருவாக்குதல் 🧪

சூழ்நிலை

தொடர்ச்சியாக வரும் முதன்மைப் பராமரிப்பு, இருதயவியல் மற்றும் எலும்பியல் வருகைகளைக் கையாளும் ஒரு நடுத்தர அளவிலான புறநோயாளிகள் மருத்துவமனையை கற்பனை செய்து பாருங்கள். குறியீட்டுக் குழு, குறியீட்டாளர்களுக்குப் பதிலாக வர முயற்சிக்கவில்லை. அவர்கள், வழங்குநரின் மதிப்பீட்டைக் கண்டறிதல், நோயாளியின் பக்கவாட்டுத்தன்மை ஆவணப்படுத்தப்பட்டுள்ளதா எனச் சரிபார்த்தல், விடுபட்ட துல்லியத்தன்மையைக் கண்டறிதல், மற்றும் கோரிக்கைகள் அனுப்பப்படுவதற்கு முன்பு வெளிப்படையான மாற்றியமைப்பான் அல்லது மருத்துவத் தேவை தொடர்பான சிக்கல்களைக் கண்டறிதல் போன்ற சலிப்பூட்டும் தேடல் பணிகளைக் குறைக்கவே முயற்சிக்கிறார்கள்.

இந்த எடுத்துக்காட்டுச் சூழ்நிலையில், செயற்கை நுண்ணறிவு ஒரு முதற்கட்ட உதவியாளராகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. அது சந்திப்புக் குறிப்பை மதிப்பாய்வு செய்து, சாத்தியமான ICD-10-CM மற்றும் CPT குறியீடுகளைப் பரிந்துரைக்கிறது; ஒவ்வொரு பரிந்துரையையும் ஆதரிக்கும் குறிப்பின் சரியான உரையைத் தனித்துக் காட்டுகிறது; மேலும், மனித முடிவு தேவைப்படும் எதையும் சுட்டிக்காட்டுகிறது.

நிரலாளர்தான் இன்னமும் இறுதி முடிவை எடுக்கிறார். தானியங்கி உரிமைகோரல் சமர்ப்பிப்பு இல்லை. "செயற்கை நுண்ணறிவு அப்படித்தான் சொன்னது" என்ற கண்மூடித்தனமான ஒப்புதல் இல்லை. சலிப்பானதா? ஒருவேளை. பாதுகாப்பானதா? நிச்சயமாக.

உதவியாளருக்கு என்ன தேவை

ஒரு நடைமுறை AI குறியீட்டு உதவியாளருக்குத் தேவைப்படும்:

• சோதனைக்காக நோயாளியின் அடையாளங்கள் நீக்கப்பட்ட, சமீபத்திய வெளிநோயாளர் சந்திப்புக் குறிப்புகள்

• தற்போதைய ICD-10-CM, CPT, HCPCS, NCCI மற்றும் செலுத்துநர் கொள்கை குறிப்புகள்

• முன்னர் ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்ட குறியிடப்பட்ட சந்திப்புகளின் எடுத்துக்காட்டுகள்

• நிராகரிக்கப்பட்ட அல்லது திருத்தப்பட்ட கோரிக்கைகளின் எடுத்துக்காட்டுகள்

• “85% க்கும் குறைவான நம்பகத்தன்மை கொண்ட எதையும் முழுமையான மனித மதிப்பாய்வுக்கு அனுப்பவும்” என்பது போன்ற ஒரு தெளிவான நம்பகத்தன்மை வரம்பு

• ஒரு குறியீட்டைப் பரிந்துரைக்கும் முன், உதவியாளர் துணை ஆவணங்களை மேற்கோள் காட்ட வேண்டும் அல்லது சுட்டிக்காட்ட வேண்டும் என்ற விதி

• ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்ட, நிராகரிக்கப்பட்ட மற்றும் திருத்தப்பட்ட பரிந்துரைகளுக்கான நிரலாளர் பின்னூட்டச் செயல்முறை

அதற்கு வெறும் குறிப்புகளைக் கொடுப்பது முக்கியமல்ல. 'தற்காத்துக் கொள்ளக்கூடியது' எப்படி இருக்கும் என்பதை அதற்குப் போதிப்பதே முக்கியம்.

எடுத்துக்காட்டு அறிவுறுத்தல்

வெளிநோயாளிகளுக்கான தொழில்முறை கட்டணக் குறியீட்டில், நீங்கள் ஒரு சான்றளிக்கப்பட்ட மருத்துவக் குறியீட்டாளருக்கு உதவுகிறீர்கள். சந்திப்புக் குறிப்பை மதிப்பாய்வு செய்து, ஆவணங்களால் ஆதரிக்கப்பட்டால் மட்டுமே சாத்தியமான ICD-10-CM, CPT, HCPCS மற்றும் மாற்றி விருப்பங்களைப் பரிந்துரைக்கவும். ஒவ்வொரு பரிந்துரைக்கும், குறிப்பிலிருந்து ஆதரவு சொற்றொடரைக் காட்டவும், குறியீட்டு தர்க்கத்தை தெளிவாக விளக்கவும், மேலும் விடுபட்ட குறிப்பிட்ட தன்மை, நிச்சயமற்ற தன்மை, பணம் செலுத்துபவரின் கொள்கை தொடர்பான கவலை அல்லது ஆவண இடைவெளி ஆகியவற்றைக் குறிப்பிடவும். கோரிக்கையை இறுதி செய்ய வேண்டாம். ஒவ்வொரு அம்சத்தையும் குறைந்த, நடுத்தர அல்லது அதிக நம்பகத்தன்மை எனக் குறிக்கவும். நிச்சயமற்ற நோயறிதல், தெளிவற்ற செயல்முறை, விடுபட்ட பக்கவாட்டுத்தன்மை அல்லது ஆதரிக்கப்படாத மருத்துவத் தேவை ஆகியவை மனித மதிப்பாய்வுக்கு அனுப்பப்பட வேண்டும்.

அதை எப்படி சோதிப்பது

ஏற்கனவே குறியிடப்பட்ட 30 வெளிநோயாளர் சந்திப்புகளுடன் தொடங்குங்கள்; அவற்றை எளிய, நடுத்தர மற்றும் சிக்கலான நிகழ்வுகளாகப் பிரிக்கவும்.

தேர்வு கேள்விகளில் பின்வருவன அடங்கலாம்:

• விடுபட்ட விவரங்களைக் கற்பனை செய்யாமல், உதவியாளரால் நோயறிதலுக்கான ஆதாரங்களைக் கண்டறிய முடியுமா?

• இது 'சாத்தியமான', 'தவிர்க்கப்பட வேண்டிய', அல்லது 'சந்தேகிக்கப்படும்' நோய் கண்டறிதல்களைச் சரியாகக் குறிக்கிறதா?

• எலும்பியல் நிகழ்வுகளில் விடுபட்ட பக்கவாட்டுத் தன்மையை இது கண்டறியுமா?

• ஒரு மாற்றுச்சொல்லை வெறுமனே பரிந்துரைப்பதற்குப் பதிலாக, அது ஏன் தேவைப்படலாம் என்பதை இது விளக்குகிறதா?

• தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட E/M நிலையை ஆவணங்கள் ஆதரிக்காதபோது அது கண்டறிகிறதா?

• உறுதியான பதிலை வற்புறுத்துவதற்குப் பதிலாக, இது தெளிவற்ற வழக்குகளை அடுத்த கட்டத்திற்கு எடுத்துச் செல்கிறதா?

ஒரே விளக்கப்படத்தின் மூன்று பதிப்புகளை ஒப்பிட்டுப் பார்ப்பது ஒரு மதிப்புமிக்க சோதனையாகும்: ஒன்று பிழையற்றது, மற்றொன்றில் ஒரு முக்கிய வாக்கியம் விடுபட்டுள்ளது, மற்றும் இன்னொன்றில் முரண்பட்ட ஆவணங்கள் உள்ளன. இந்த மூன்றுக்கும் செயற்கை நுண்ணறிவு ஒரே பதிலை அளித்தால், அது இன்னும் தயாராகவில்லை என்று பொருள்.

முடிவு

விளக்க முடிவு: பணிப்பாய்வைப் பயன்படுத்துவதற்கு முன்னும் பின்னும் 30 மாதிரி வெளிநோயாளர் சந்திப்புகளின் நேரத்தைக் கொண்டு எடுக்கப்பட்ட முடிவு.

செயற்கை நுண்ணறிவு ஆதரவுக்கு முன்பு, நிரலாளர் ஒவ்வொரு வழக்கமான பணிக்கும் சராசரியாக 7 நிமிடங்களை ஆய்வு, குறியீடு உறுதிப்படுத்தல் மற்றும் ஆவணச் சரிபார்ப்புகளுக்காகச் செலவிட்டார். செயற்கை நுண்ணறிவின் சான்றுகளை முன்னிலைப்படுத்துதல் மற்றும் முதல் கட்டப் பரிந்துரைகள் மூலம், அந்த நேரம் ஒவ்வொரு வழக்கமான பணிக்கும் 4 நிமிடங்களாகக் குறைந்தது.

அதன் மதிப்பு:

• 30 சந்திப்புகளில் 90 நிமிடங்கள் சேமிக்கப்பட்டன

• ஒவ்வொரு வழக்கமான அட்டவணைக்கும் 3 நிமிடங்கள் சேமிக்கப்பட்டது

• குறியீட்டாளர் மதிப்பாய்வு இல்லாமல் 0 வரைபடங்கள் தானாகச் சமர்ப்பிக்கப்பட்டன

• செயற்கை நுண்ணறிவு, பாதிப்பு ஏற்பட்ட பக்கவாட்டுத்தன்மை விடுபட்டிருப்பதையோ, நோயறிதல் நிலை தெளிவாக இல்லாததையோ, அல்லது மருத்துவத் தேவைக்கான ஆதரவு பலவீனமாக இருப்பதையோ கண்டறிந்ததால், 5 சந்திப்புகள் தீவிரமடைந்தன

• ஆதரவு ஆவணங்கள் போதுமான வலுவாக இல்லாததால், 2 செயற்கை நுண்ணறிவுப் பரிந்துரைகள் நிராகரிக்கப்பட்டன

இங்கு மிகவும் மதிப்புமிக்க அளவுகோல் என்பது "செயற்கை நுண்ணறிவின் துல்லியம்" மட்டுமல்ல. அது, மதிப்பாய்வுக்குப் பிறகு குறியீட்டாளரால் ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்ட பரிந்துரைகளே ஆகும். இந்தச் சோதனையில், 30 சந்திப்புகளில் 23-ல் குறைந்தபட்சம் ஒரு செயற்கை நுண்ணறிவுப் பரிந்துரையாவது ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்டது, ஆனால் அவற்றில் 18 மட்டுமே குறியீட்டில் மாற்றங்கள் இன்றி ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்டன. அந்த வேறுபாடு முக்கியமானது.

என்ன தவறு நடக்கக்கூடும்?

மிகப்பெரிய ஆபத்து என்பது கண்மூடித்தனமான ஏற்புதான். கருவி நம்பிக்கையளிப்பதாகத் தோன்றுவதால், நிரலாளர்கள் 'ஏற்கிறேன்' பொத்தானை அழுத்தத் தொடங்கும் போது, ​​அந்தப் பணிப்பாய்வு, உற்பத்தித்திறன் என்ற போர்வையில் ஒரு இணக்கப் பிரச்சனையாக மாறிவிடுகிறது. 🎩

மற்ற பொதுவான தவறுகள் பின்வருமாறு:

• ஆய்வகங்கள் அல்லது மருந்துகளிலிருந்து மட்டும் செயற்கை நுண்ணறிவு நோயறிதலை ஊகித்து அறிய அனுமதிப்பது

• காலாவதியான பணம் செலுத்துபவர் விதிகளைப் பயன்படுத்துதல்

• கோரிக்கை வரிசை தேக்கமடைந்துள்ளதால், குறைந்த நம்பகத்தன்மை எச்சரிக்கைகளைப் புறக்கணித்தல்

• வேகத்தை மட்டுமே அளவிடுதல், நிராகரிப்புகளையோ அல்லது தணிக்கைக் கண்டுபிடிப்புகளையோ அல்ல

• நிரலாளர்கள் ஏன் AI பரிந்துரைகளை மாற்றினார்கள் அல்லது நிராகரித்தார்கள் என்பதைப் பதிவு செய்யத் தவறுதல்

• தூய்மையான சோதனை முடிவுகளை, சிக்கலான வெளிநோயாளர் பதிவேடுகளை இந்த அமைப்பு கையாள முடியும் என்பதற்கான ஆதாரமாகக் கருதுதல்

ஒரு பாதுகாப்பான அமைப்பு, செயற்கை நுண்ணறிவை உதவிப் பாதையில் வைத்திருக்கிறது: பரிந்துரைத்தல், ஆதாரங்களைக் காட்டுதல், நிச்சயமற்ற தன்மையை விளக்குதல் மற்றும் அடுத்தகட்டத்திற்குப் பரிந்துரைத்தல்.

நடைமுறைப் பாடம்

மருத்துவக் குறியீட்டில் செயற்கை நுண்ணறிவின் சிறந்த பயன்பாடு என்பது, “இயந்திரமே எல்லாவற்றையும் குறியிடட்டும்” என்பதல்ல. அது, “குறியீட்டாளரின் மதிப்பாய்வை மேலும் கூர்மையாகவும் வேகமாகவும் மாற்றுவதே” ஆகும். கட்டணம் வசூலிப்பதற்கு முன் ஆவண இடைவெளிகளைக் கண்டறிந்து, ஒவ்வொரு வழக்கமான மருத்துவப் பதிவிற்கும் பணிப்பாய்வு மூன்று நிமிடங்களைச் சேமிக்கும்போது, ​​அதற்கு உண்மையான மதிப்பு உண்டு. ஆனால், முடிவெடுக்கும் அதிகாரம், தணிக்கைப் பதிவு மற்றும் இறுதி முடிவு ஆகியவை மனிதர்களின் கட்டுப்பாட்டில் இருக்கும்போது மட்டுமே அந்த மதிப்பு நிலைத்திருக்கும்.

அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்

அடுத்த சில ஆண்டுகளில் மருத்துவ குறியீட்டாளர்களை AI முழுமையாக மாற்றுமா?

மருத்துவ குறியீட்டாளர்களை AI குறுகிய காலத்தில் முழுமையாக மாற்ற வாய்ப்பில்லை. பெரும்பாலான நிஜ உலக செயலாக்கங்கள், பாத்திரத்தை முழுவதுமாக அகற்றுவதற்குப் பதிலாக, வழக்கமான, அதிக அளவிலான பணிகளுக்கு உதவுவதை மையமாகக் கொண்டுள்ளன. குறியீட்டு முறை இன்னும் தீர்ப்பு, வழிகாட்டுதல் விளக்கம் மற்றும் இணக்க விழிப்புணர்வைக் கோருகிறது. நடைமுறையில், குறியீட்டாளர்கள் தேவையா என்பதை விட குறியீட்டாளர்கள் எவ்வாறு செயல்படுகிறார்கள் என்பதை AI மாற்றுகிறது.

மருத்துவ குறியீட்டு பணிப்பாய்வுகளில் தற்போது AI எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது?

குறியீடுகளை பரிந்துரைக்கவும், மேற்பரப்பு தொடர்பான ஆவணங்களை மேற்பரப்புக்கு மாற்றவும், விடுபட்ட குறிப்பிட்ட தன்மையைக் குறிக்கவும், சிக்கலான தன்மையின் அடிப்படையில் வரிசைப்படுத்தல் விளக்கப்படங்களை பரிந்துரைக்கவும் AI பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. பல அமைப்புகள் மனித-இன்-தி-லூப் மாதிரியில் இயங்குகின்றன, அங்கு குறியீட்டாளர்கள் AI பரிந்துரைகளை மதிப்பாய்வு செய்கிறார்கள், சரிசெய்கிறார்கள் அல்லது நிராகரிக்கிறார்கள். இது பொறுப்பை மாற்றாமல் வேகத்தை மேம்படுத்துகிறது. இணக்கம் மற்றும் துல்லியத்திற்கு மேற்பார்வை அவசியம்.

மருத்துவ குறியீட்டின் எந்த பகுதிகளை AI தானியக்கமாக்குவது எளிது?

வழக்கமான வெளிநோயாளர் வருகைகள் அல்லது கட்டமைக்கப்பட்ட சிறப்பு அறிக்கைகள் போன்ற தொடர்ச்சியான, நன்கு ஆவணப்படுத்தப்பட்ட சந்திப்புகளில் AI சிறப்பாகச் செயல்படுகிறது. நிலையான டெம்ப்ளேட்களில் கட்டமைக்கப்பட்ட அதிக அளவிலான காட்சிகளை தானியக்கமாக்குவது எளிது. குறியீடு தேடல், ஆதாரங்களை முன்னிலைப்படுத்துதல் மற்றும் அடிப்படை மறுப்பு முறை கண்டறிதல் ஆகியவை வலுவான பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளாகும். சிக்கலான மருத்துவ தீர்ப்பு சவாலாகவே உள்ளது.

சிக்கலான அல்லது தெளிவற்ற மருத்துவ பதிவுகளுடன் AI ஏன் போராடுகிறது?

மருத்துவ ஆவணங்களில் பெரும்பாலும் நிச்சயமற்ற தன்மை, முரண்பட்ட நோயறிதல்கள் மற்றும் துல்லியமற்ற மொழி ஆகியவை இருக்கும். AI "சாத்தியம்" அல்லது "நிராகரி" போன்ற தகுதிகளை உறுதிப்படுத்தப்பட்ட நிலைமைகளாக தவறாகப் படிக்கலாம். வரிசைமுறை அல்லது தீவிரத்தை மாற்றும் ஒரு முக்கியமான வாக்கியத்தையும் இது தவறவிடலாம். இந்த நுணுக்கங்கள் இணக்கமான குறியீட்டின் மையத்தில் அமர்ந்துள்ளன, மேலும் அவற்றை பாதுகாப்பாக தானியக்கமாக்குவது கடினம்.

ஆரம்ப நிலை மருத்துவ குறியீட்டு வேலைகளின் எண்ணிக்கையை AI குறைக்குமா?

வழக்கமான வேலைகள் தானியங்கி முறையில் மாறும்போது, ​​தொடக்க நிலைப் பணிகளுக்கு முதலில் அழுத்தம் ஏற்படலாம். சில நிறுவனங்கள் பணியமர்த்தலை மெதுவாக்கலாம், மற்றவை ஜூனியர் குறியீட்டாளர்களை தணிக்கை ஆதரவு அல்லது தரமான பணிகளுக்கு மாற்றுகின்றன. இதன் தாக்கம் அமைப்பு மற்றும் சேவை வரிசையைப் பொறுத்து மாறுபடும். தொழில் பாதைகள் மறைந்து போகாமல் வளைந்து மறுகட்டமைக்கப்படலாம்.

மருத்துவ குறியீட்டில் இணக்கம் மற்றும் தணிக்கை அபாயத்தை AI எவ்வாறு பாதிக்கிறது?

நிர்வாகம் பலவீனமாக இருக்கும்போது AI வேகத்தையும் ஆபத்தையும் அதிகரிக்கும். நீடித்த மதிப்பாய்வு செயல்முறைகள் இல்லாமல் வேகமான குறியீட்டு முறை மறுப்பு விகிதங்களையோ அல்லது தணிக்கை வெளிப்பாட்டையோ அதிகரிக்கக்கூடும். இணக்கக் குழுக்களுக்கு இன்னும் கண்டறியக்கூடிய பகுத்தறிவு மற்றும் பாதுகாக்கக்கூடிய முடிவுகள் தேவை. மனித மதிப்பாய்வு, தணிக்கைத் தடயங்கள் மற்றும் தெளிவான பொறுப்புக்கூறல் ஆகியவை முக்கியமான பாதுகாப்புகளாகவே உள்ளன.

AI-உதவி சூழலில் மருத்துவ குறியீட்டாளர்கள் மதிப்புமிக்கவர்களாக இருக்க என்ன திறன்கள் உதவுகின்றன?

தணிக்கை, வழிகாட்டுதல் விளக்கம், பணம் செலுத்துபவர் கொள்கை பகுப்பாய்வு மற்றும் மறுப்பு மேலாண்மை ஆகியவற்றுடன் தொடர்புடைய திறன்கள் நன்கு வயதாகின்றன. ஒரு குறியீடு ஏன் சரியானது, எந்த குறியீட்டைத் தேர்ந்தெடுப்பது என்பது மட்டுமல்லாமல், அதை மாற்றுவதும் கடினம் என்பதை புரிந்துகொள்பவர்கள். சிறப்பு நிபுணத்துவம் மற்றும் CDI ஒத்துழைப்பும் மதிப்பைச் சேர்க்கின்றன. பல பாத்திரங்கள் தரம் மற்றும் நிர்வாகத்தை நோக்கி நகர்கின்றன.

பெரும்பாலான நிறுவனங்களுக்கு "தொடுதலற்ற" மருத்துவ குறியீட்டு முறை யதார்த்தமானதா?

தொடுதல் இல்லாத குறியீட்டு முறை, சுத்தமான ஆவணங்களுடன் குறுகிய, எளிமையான நிகழ்வுகளுக்கு வேலை செய்யும். சிக்கலான உள்நோயாளி அல்லது பல-நிலை சந்திப்புகளுக்கு, இது பெரும்பாலும் தோல்வியடைகிறது. பெரும்பாலான நிறுவனங்கள் கலப்பின பணிப்பாய்வுகளுடன் வலுவான விளைவுகளைக் காண்கின்றன. முழு ஆட்டோமேஷன் பொதுவாக வேலையை நீக்குவதற்குப் பதிலாக கீழ்நிலை தணிக்கைகள் மற்றும் திருத்தங்களுக்கான தேவையை அதிகரிக்கிறது.

குறிப்புகள்

1. தலைமை ஆய்வாளர் அலுவலகம் (OIG), அமெரிக்க சுகாதார மற்றும் மனித சேவைகள் துறை - பொது இணக்கத் திட்ட வழிகாட்டுதல் - oig.hhs.gov

2. தேசிய தரநிலைகள் மற்றும் தொழில்நுட்ப நிறுவனம் (NIST) - AI இடர் மேலாண்மை கட்டமைப்பு (AI RMF 1.0) - nist.gov

3. தேசிய தரநிலைகள் மற்றும் தொழில்நுட்ப நிறுவனம் (NIST) - ஜெனரேட்டிவ் AI சுயவிவரம் (NIST AI 600-1) - nist.gov

4. மெடிகேர் மற்றும் மெடிகெய்ட் சேவைகளுக்கான மையங்கள் (CMS) - மருத்துவப் பதிவு ஆவணப்படுத்தல் தேவைகள் (MLN909160) - cms.gov

5. மெடிகேர் மற்றும் மெடிகெய்ட் சேவைகளுக்கான மையங்கள் (CMS) - நிதியாண்டு 2026 ICD-10-CM குறியீட்டு வழிகாட்டுதல்கள் - cms.gov

6. மெடிகேர் மற்றும் மெடிகெய்ட் சேவைகளுக்கான மையங்கள் (CMS) - தேசிய சரியான குறியீட்டு முன்முயற்சி (NCCI) திருத்தங்கள் - cms.gov

7. அமெரிக்க சுகாதார தகவல் மேலாண்மை சங்கம் (AHIMA) - கணினி உதவி குறியீட்டு கருவித்தொகுப்பு - ahima.org

8. மெடிகேர் மற்றும் மெடிகெய்ட் சேவைகளுக்கான மையங்கள் (CMS) - விரிவான பிழை விகிதச் சோதனை (CERT) திட்டம் - cms.gov

9. மெடிகேர் மற்றும் மெடிகெய்ட் சேவைகளுக்கான மையங்கள் (CMS) - மதிப்பீடு மற்றும் மேலாண்மை சேவைகள் (MLN006764) - cms.gov

10. அமெரிக்க அரசாங்க பொறுப்புடைமை அலுவலகம் (GAO) - GAO-19-277 - gao.gov

11. மெடிகேர் மற்றும் மெடிகெய்ட் சேவைகளுக்கான மையங்கள் (CMS) - இடர் சரிசெய்தல் - cms.gov

அதிகாரப்பூர்வ AI உதவியாளர் கடையில் சமீபத்திய AI ஐக் கண்டறியவும்

எங்களை பற்றி