ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೋಡರ್‌ಗಳನ್ನು AI ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ? [ವಿಡಿಯೋ ಮತ್ತು ರಸಪ್ರಶ್ನೆ]

ಸಣ್ಣ ಉತ್ತರ:
AI ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೋಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅದು ಕೆಲಸವನ್ನು ಹೇಗೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ದಿನಚರಿ ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕವಾಗಿದ್ದಾಗ, AI ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಹಂತಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದು; ಪ್ರಕರಣಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದಾಗ, ವಿವಾದಿತವಾದಾಗ ಅಥವಾ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಿಸಲ್ಪಟ್ಟಾಗ, ಮಾನವ ತೀರ್ಪು ಕೇಂದ್ರೀಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಜನರ ಸಂಖ್ಯೆ ಕಣ್ಮರೆಯಾಗುವ ಮೊದಲು ಪಾತ್ರ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು:

ಕಾರ್ಯ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣ: AI ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕೋಡಿಂಗ್ ಕೆಲಸವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ತೀರ್ಪು-ಭಾರೀ ವಿಮರ್ಶೆ ಮತ್ತು ವಿನಾಯಿತಿ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಜಾಗವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ.

ಮಾನವ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ: ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಗಳು, ಮೇಲ್ಮನವಿಗಳು, ನಿರಾಕರಣೆಗಳು ಅಥವಾ ಅನುಸರಣೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಬಂದಾಗ ಕೋಡರ್‌ಗಳು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಪಕ್ಷವಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತಾರೆ.

ಪಾತ್ರ ವಿಕಸನ: ಕೋಡಿಂಗ್ ಪಾತ್ರಗಳು ಆಡಿಟ್, ಸಿಡಿಐ, ನಿರಾಕರಣೆ ನಿರ್ವಹಣೆ, ನೀತಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತದ ಕಡೆಗೆ ಒಲವು ತೋರುತ್ತವೆ.

ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆ: ವೇಗವು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾದರೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆಯು ದುರ್ಬಲಗೊಂಡರೆ, ವೇಗವಾದ ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನುಸರಣೆಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು.

ವೃತ್ತಿ ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕತ್ವ: ಮಾರ್ಗಸೂಚಿ ಪರಿಣತಿ, ಪಾವತಿದಾರರ ನೀತಿ ನಿರರ್ಗಳತೆ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಬಾಳಿಕೆ ಬರುವ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಬೇಡಿಕೆಯ ಕೌಶಲ್ಯಗಳಾಗಿ ಉಳಿದಿವೆ.

ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೋಡರ್‌ಗಳನ್ನು AI ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ? ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ "ಬದಲಿ" ಎಂದರೆ ಏನು 🤔

ಜನರು "ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೋಡರ್‌ಗಳನ್ನು AI ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ?" ಎಂದು ಕೇಳಿದಾಗ ಅವರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತಾರೆ:

• ಜನರ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿ - ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಕೋಡರ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ

• ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿ - ಕೆಲಸ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಕೋಡರ್‌ಗಳು ಉಳಿಯುತ್ತವೆ.

• ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿ - AI ಅಂತಿಮ ಕರೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವರು ವೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ.

• ಆರಂಭಿಕ ಹಂತದ ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿ - ಮೊದಲು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ 😬

ತಂಡಗಳು ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ನೋಡುವಾಗ ನನ್ನ ಅನುಭವದಲ್ಲಿ, ಅತಿದೊಡ್ಡ ಬದಲಾವಣೆಯು ವಿರಳವಾಗಿ "ಕೋಡರ್‌ಗಳು ಕಣ್ಮರೆಯಾಗುತ್ತವೆ". ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಹೀಗಿದೆ:
ನಿಯಮಿತ ಕೋಡಿಂಗ್ ವೇಗವಾಗುತ್ತದೆ, ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಜೋರಾಗುತ್ತವೆಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯು ಎಲ್ಲರ ಪೂರ್ಣ ಸಮಯದ ನೆರಳಾಗುತ್ತದೆ. (OIG – ಸಾಮಾನ್ಯ ಅನುಸರಣಾ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ)

AI ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಲ್ಲಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ಕೋಡಿಂಗ್ ಎಂದರೆ ಕೇವಲ ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಅಲ್ಲ. ಕೋಡಿಂಗ್ ಎಂದರೆ ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಜೊತೆಗೆ ತೀರ್ಪು ಜೊತೆಗೆ ಅನುಸರಣೆ ಜೊತೆಗೆ ಪಾವತಿಸುವವರ ವಿಚಿತ್ರತೆ ಜೊತೆಗೆ “ಇದು ಟಿಪ್ಪಣಿಯಲ್ಲಿ ಏಕೆ ಇದೆ” ಎಂಬ ನಿಗೂಢ-ಪರಿಹರಿಸುವುದು. 🕵️♀️

ಹೌದು, AI ಕೆಲಸದ ಕೆಲವು ಭಾಗಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು. ವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಬೇರೆಯದೇ ಆದ ಕೆಲಸ.

AI ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೋಡಿಂಗ್‌ನ ಉತ್ತಮ ಆವೃತ್ತಿ ಯಾವುದು? ✅

ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೋಡಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ನಾವು AI ನ "ಉತ್ತಮ ಆವೃತ್ತಿ"ಯ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಅದು ಅತ್ಯಂತ ಆಕರ್ಷಕ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಹೊಂದಿರುವ ಆವೃತ್ತಿಯಲ್ಲ. ಇದು ಭಯಪಡದ, ಭ್ರಮೆಗೊಳ್ಳದ ಮತ್ತು ತಮ್ಮ ಕೆಲಸವನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಘನ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಯಂತೆ ವರ್ತಿಸುವ ಒಂದಾಗಿದೆ. (NIST AI RMF 1.0, NIST ಜನರೇಟಿವ್ AI ಪ್ರೊಫೈಲ್ (AI 600-1))

ಉತ್ತಮ AI ಕೋಡಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆ (ಅಥವಾ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು) ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇವುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ:

• ಅಶಿಸ್ತಿನ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಪ್ರಬಲ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ NLP (ಡಿಕ್ಟೇಷನ್, ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು, ಕಾಪಿ-ಪೇಸ್ಟ್ ಸ್ಪಾಗೆಟ್ಟಿ 🍝)

• ತಾರ್ಕಿಕ ವಿವರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಕೋಡ್ ಸಲಹೆಗಳು (ಕೇವಲ ಕೋಡ್ ಅಲ್ಲ - ಆದರೆ ಏಕೆ)

• ನೀವು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಮಿತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿಶ್ವಾಸ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್

• ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ಪಾವತಿದಾರರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ ಆಡಿಟ್ ಟ್ರೇಲ್‌ಗಳು ( CMS MLN909160 - ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆ ದಾಖಲೆ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು )

• ನಿಯಮಗಳು + ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳ ಜೋಡಣೆ (ICD-10-CM, CPT, HCPCS, NCCI ಸಂಪಾದನೆಗಳು, ಪಾವತಿದಾರರ ನೀತಿಗಳು... ಇಡೀ ಸರ್ಕಸ್ 🎪) (CMS FY 2026 ICD-10-CM ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು, CMS NCCI ಸಂಪಾದನೆಗಳು)

• ಕೋಡರ್‌ಗಳು ಸ್ವೀಕರಿಸಬಹುದು, ಮಾರ್ಪಡಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ತಿರಸ್ಕರಿಸಬಹುದು ಆದ್ದರಿಂದ ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ( NIST AI RMF 1.0 )

• ಎಲ್ಲರ ದಿನವನ್ನು ಮುರಿಯದ ಏಕೀಕರಣ (EHR, ಎನ್‌ಕೋಡರ್, CAC, ಬಿಲ್ಲಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆ)

ಉಪಕರಣವು ತನ್ನನ್ನು ತಾನು ವಿವರಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ಅದು ಯಾವುದನ್ನೂ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ಇದು ಆತಂಕವನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತಿದೆ. (NIST ಜನರೇಟಿವ್ AI ಪ್ರೊಫೈಲ್ (AI 600-1))

ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕ: ಉನ್ನತ AI-ನೆರವಿನ ಕೋಡಿಂಗ್ ಆಯ್ಕೆಗಳು (ಮತ್ತು ಅವು ಎಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ) 📊

ಸಾಮಾನ್ಯ AI-ನೆರವಿನ ಕೋಡಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ಕೆಳಗೆ ನೀಡಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾಗಿಲ್ಲ... ಏಕೆಂದರೆ ಅನುಷ್ಠಾನವೂ ಅಲ್ಲ.

ಮಾದರಿಯನ್ನು ಗಮನಿಸಿ? ಅದು ಹೆಚ್ಚು "ಸ್ಪರ್ಶರಹಿತ"ವಾಗಿರಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ, ನಿಧಾನಗತಿಯ ಅನುಸರಣೆ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಡಳಿತ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಮೋಜು. (OIG – ಸಾಮಾನ್ಯ ಅನುಸರಣೆ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ)

ಕೋಡಿಂಗ್‌ನ ಕೆಲವು ಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ AI ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಉತ್ತಮ ಏಕೆ 😎

AI ಗಳಿಸಿದ ಕಡೆ ಅದಕ್ಕೆ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ನೀಡೋಣ. ಅದು ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿ ಪ್ರಬಲವಾಗಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿವೆ:

1) ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ

ಸ್ಥಿರವಾದ ದಾಖಲಾತಿಯೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಎನ್ಕೌಂಟರ್ಗಳು? AI ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇವುಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು:

• ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ದಿನನಿತ್ಯದ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಕೋಡಿಂಗ್

• ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛವಾಗಿದ್ದಾಗ ಸರಳವಾದ ವಿಧಾನ ಕೋಡಿಂಗ್

• ಪೋಷಕ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು (ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳು, ಚಿತ್ರಣ, ಸಮಸ್ಯೆ ಪಟ್ಟಿಗಳು)

2) "ಬೇಟೆ"ಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವುದು

ಪರಿಣಿತ ಕೋಡರ್‌ಗಳು ಸಹ ಬೇಟೆಯಾಡುವುದರಲ್ಲಿ ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯುತ್ತಾರೆ:

• ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಹೇಳಿಕೆ ಎಲ್ಲಿದೆ?

• ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ ಎಲ್ಲಿದೆ?

• ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಯನ್ನು ಯಾವುದು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ

• ಡ್ಯಾಂಗ್ ಲ್ಯಾಟರಲಿಟಿ ಎಲ್ಲಿದೆ 😩

AI ಸಂಬಂಧಿತ ರೇಖೆಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ಮೈಗೆ ತರಬಹುದು, ಕಾಣೆಯಾದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಸ್ಕ್ರಾಲ್ ಆಯಾಸವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಅದು ಆಕರ್ಷಕವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಇದು ನಿಜವಾದ ಉತ್ಪಾದಕತೆ.

3) ನಿರಾಕರಣೆ ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು

AI ಈ ರೀತಿಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಬಹುದು:

• ಪಾವತಿದಾರರಿಂದ ಸಾಮಾನ್ಯ ನಿರಾಕರಣೆ ಟ್ರಿಗ್ಗರ್‌ಗಳು

• ಕೆಲವು ಸೇವೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣದ ಅಂತರಗಳು

• ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಬೆಂಬಲವಿಲ್ಲದೆ ತಿರಸ್ಕರಿಸಲ್ಪಡುವ ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳು (CMS MLN909160 – ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆ ದಾಖಲೆ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು, CMS CERT ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ)

ಕೋಡರ್‌ಗಳು ಇದನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ಮಾನಸಿಕವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. AI ಅದನ್ನು ಸದ್ದಿಲ್ಲದೆ ಮತ್ತು ವೇಗವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಕೋಡರ್‌ಗಳಿಗೆ ಹಣ ಪಾವತಿಸಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾದ ಭಾಗಗಳೊಂದಿಗೆ AI ಏಕೆ ಹೆಣಗಾಡುತ್ತಿದೆ 😬

ಈಗ ಇನ್ನೊಂದು ಬದಿ. ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ಮುರಿಯುವ ಭಾಗಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ "ಕೋಡ್ ನಮೂದು" ವನ್ನು "ಕೋಡಿಂಗ್" ನಿಂದ ಬೇರ್ಪಡಿಸುವ ಭಾಗಗಳಾಗಿರುತ್ತವೆ

ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯರ ವೈಬ್‌ಗಳು

ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಈ ರೀತಿಯ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತಾರೆ:

• “ಸಂಭವ,” “ತಪ್ಪಿಸಿ,” “ಶಂಕಿತ,” “ಹೊರಗಿಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ”

• “ಇತಿಹಾಸ,” “ಸ್ಥಿತಿ ಪೋಸ್ಟ್,” “ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ,” “ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಆದರೆ ಸ್ಥಿರ”

• "ನ್ಯುಮೋನಿಯಾ ಬರುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಇದೆ, ಆದರೆ CHF ಕೂಡ ಆಗಿರಬಹುದು"

AI ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಂಡು ಅದನ್ನು ಖಚಿತತೆಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು. ಅದು... ಮುದ್ದಾದ ತಪ್ಪಲ್ಲ.

ಮಾರ್ಗಸೂಚಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸ (ಮತ್ತು ಪಾವತಿದಾರರ ನೀತಿಯ ಅವ್ಯವಸ್ಥೆ)

ಕೋಡಿಂಗ್ ಎಂದರೆ "ವೈದ್ಯಕೀಯವಾಗಿ ಏನಾಯಿತು" ಅಷ್ಟೇ ಅಲ್ಲ. ಅದು:

• ಮಾರ್ಗಸೂಚಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ

• ಅನುಕ್ರಮ ತರ್ಕ

• ಬಂಡಲ್ ಮಾಡುವ ನಿಯಮಗಳು

• ಪಾವತಿದಾರ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು

• ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಯ ತರ್ಕ

• ಸ್ಥಳೀಯ ಕವರೇಜ್ ವಿಶೇಷತೆಗಳು (CMS FY 2026 ICD-10-CM ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು, CMS NCCI ಸಂಪಾದನೆಗಳು)

AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಬಹುದು, ಖಂಡಿತ. ಆದರೆ ಪಾವತಿಸುವವರು ನಿಯಮವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿದಾಗ, ಮಾನವರು ಉದ್ದೇಶದಿಂದ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. AI ಗೊಂದಲ ಮತ್ತು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಅದು ಕೆಟ್ಟ ಸಂಯೋಜನೆ.

"ಒಂದು ಕಾಣೆಯಾದ ವಾಕ್ಯ" ಸಮಸ್ಯೆ

ಒಂದೇ ಸಾಲು ಕೋಡ್ ಆಯ್ಕೆ, DRG, HCC ಅಪಾಯ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವಿಕೆ ಅಥವಾ E/M ಮಟ್ಟವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು. AI ಅದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಇನ್ನೂ ಕೆಟ್ಟದಾಗಿ ಊಹಿಸಬಹುದು. ಮತ್ತು ಕೋಡಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿನ ನಿರ್ಣಯವು ಜೆಲ್ಲಿಯಿಂದ ಸೇತುವೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದಂತೆ. ನೀವು ಅದರ ಮೇಲೆ ಹೆಜ್ಜೆ ಹಾಕುವವರೆಗೆ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ.

ಹಾಗಾದರೆ... AI ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೋಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ? ಅತ್ಯಂತ ವಾಸ್ತವಿಕ ಫಲಿತಾಂಶ 🧩

ಮುಖ್ಯ ವಾಕ್ಯಕ್ಕೆ ಹಿಂತಿರುಗಿ: AI ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೋಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ?
ನನ್ನ ಉತ್ತಮ ಉತ್ತರವೆಂದರೆ: AI ಮೊದಲು ಕೆಲಸದ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ಮರುರೂಪಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಉಳಿಸಿದ ಸಮಯವನ್ನು ಮರು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡದಿರಲು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿಕೊಂಡರೆ ಮಾತ್ರ ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಅನುವಾದ:

• ಕೆಲವು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ವಜಾಗೊಳಿಸದೆ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.

• ಕೆಲವರು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿತಗೊಳಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ (ಮತ್ತು ನಂತರ ಕೆಳಮಟ್ಟದ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತಾರೆ)

• ಸೇವಾ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಕೆಲವರು ಮಿಶ್ರಣವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ

ಆದರೆ ಜನರು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಒಂದು ತಿರುವು ಇಲ್ಲಿದೆ: AI ವೇಗವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದರೆ, ಅದು ಅಪಾಯವನ್ನು ಸಹ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಆ ಅಪಾಯವು ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ:

• ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕರು

• ಅನುಸರಣೆ ವಿಮರ್ಶಕರು

• ಕೋಡಿಂಗ್ ಶಿಕ್ಷಕರು

• ನಿರಾಕರಣೆ ನಿರ್ವಹಣಾ ತಜ್ಞರು

• CDI ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಸಾಧಕ-ಬಾಧಕಗಳು

• ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಆಡಳಿತ ಪಾತ್ರಗಳು (OIG – ಸಾಮಾನ್ಯ ಅನುಸರಣಾ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ, CMS CERT ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ)

ಹಾಗಾಗಿ ಬದಲಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಸರಳ ರೇಖೆಯಲ್ಲ. ಅದು ಸ್ಯಾಂಡಲ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಟ್ರೆಡ್‌ಮಿಲ್‌ನಂತಿದೆ. ಪ್ರಗತಿ… ಆದರೆ ಸ್ವಲ್ಪ ಅಲುಗಾಡುತ್ತಿದೆ. 😅

ಮೊದಲು ಏನು ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ: ಒಳರೋಗಿ vs ಹೊರರೋಗಿ vs ವೃತ್ತಿಪರ 🏥

ಎಲ್ಲಾ ಕೋಡಿಂಗ್ ಕೆಲಸಗಳು ಸಮಾನವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವುದಿಲ್ಲ. ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳು ಹೆಚ್ಚು ರಚನಾತ್ಮಕವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಕೆಲವು ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ.

ಹೊರರೋಗಿ ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರ

ಆಗಾಗ್ಗೆ ವೇಗವಾಗಿ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ:

• ಹೆಚ್ಚಿನ ವಾಲ್ಯೂಮ್

• ಪುನರಾವರ್ತನೀಯ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

• ಹೆಚ್ಚು ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಫೀಡ್‌ಗಳು

• ನಿಯಮ ಆಧಾರಿತ ಸಂಪಾದನೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಸುಲಭ + AI ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು (CMS NCCI ಸಂಪಾದನೆಗಳು)

ಆದರೆ E/M ಲೆವೆಲಿಂಗ್, ವೈದ್ಯಕೀಯ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಪಾವತಿಸುವವರ ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯು ಇನ್ನೂ ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ಬಹಳ ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. (CMS MLN006764 – ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣಾ ಸೇವೆಗಳು)

ಒಳರೋಗಿ

ಒಳರೋಗಿಗಳ ಕೋಡಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಭಾರಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದೆ:

• ಬಹು ರೋಗನಿರ್ಣಯಗಳೊಂದಿಗೆ ದೀರ್ಘಕಾಲ ಉಳಿಯುವುದು

• ತೊಡಕುಗಳು, ಸಹವರ್ತಿ ರೋಗಗಳು, ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು

• DRG ಪರಿಣಾಮಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಕ್ರಮ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು

• ಸ್ಥಿರ ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆ (CMS FY 2026 ICD-10-CM ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು)

AI ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೆ "ಸ್ಪರ್ಶವಿಲ್ಲದ ಒಳರೋಗಿ" ಎಂಬುದು ಅನೇಕ ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳಿಗೆ ವಾಸ್ತವಕ್ಕಿಂತ ಕನಸಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ವಿಶೇಷ ಲೇನ್‌ಗಳು

ರಚನಾತ್ಮಕ ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆಯಿಂದಾಗಿ ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರವು ಬಲವಾದ ಲಾಭಗಳನ್ನು ಕಾಣಬಹುದು. ED ಅನ್ನು ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡಬಹುದು - ವೇಗವಾದ, ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಮಾಡಿದ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು, ಆದರೆ ಅಶುದ್ಧ ವಾಸ್ತವ.

ಗುಪ್ತ ಯುದ್ಧಭೂಮಿ: ಅನುಸರಣೆ, ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ 🧾

"ಬದಲಿಸು" ಎಂಬುದು ಅಲುಗಾಡುವುದು ಇಲ್ಲಿಯೇ.

AI ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಿದಾಗಲೂ, ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಇನ್ನೂ ಎಲ್ಲೋ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿದೆ:

• ಸೌಲಭ್ಯ

• ಬಿಲ್ಲಿಂಗ್ ಪೂರೈಕೆದಾರರು

• "ಸ್ವೀಕರಿಸಿ" ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿದ ಕೋಡರ್

• ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿದ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕ

• ಅದು ನಿಖರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳಿದ ಮಾರಾಟಗಾರ (ಹಾಲ್) (OIG - ಸಾಮಾನ್ಯ ಅನುಸರಣಾ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ)

ಅನುಸರಣಾ ತಂಡಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಯಸುತ್ತವೆ:

• ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ

• ರಕ್ಷಣಾತ್ಮಕ ಕೋಡಿಂಗ್ ತಾರ್ಕಿಕತೆ

• ಸ್ಥಿರ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿ ಅನ್ವಯಿಕೆ

• ಆಡಿಟ್-ಸಿದ್ಧ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು (CMS MLN909160 – ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆ ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು)

AI ಅದನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಬಹುದು - ಆದರೆ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಕುರುಡು ಸ್ವೀಕಾರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ನಿರ್ಮಿಸಿದರೆ ಮಾತ್ರ. (NIST AI RMF 1.0)

ಇಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳಬೇಕೆಂದರೆ: ನಿಮ್ಮ AI ಕೆಲಸದ ಹರಿವು ರಬ್ಬರ್-ಸ್ಟ್ಯಾಂಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸಿದರೆ, ನೀವು ಹಣವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ನೀವು ತೊಂದರೆಯಲ್ಲಿ ಸಾಲ ಪಡೆಯುತ್ತಿದ್ದೀರಿ. ಬಡ್ಡಿಯೊಂದಿಗೆ. 😬 (GAO-19-277, CMS CERT ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ)

ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿರುವುದು ಹೇಗೆ: “AI-ಪ್ರೂಫ್” ಕೋಡರ್ ಕೌಶಲ್ಯ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ 💪🧠

ನೀವು ಇದನ್ನು ಓದುತ್ತಿರುವ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೋಡರ್ ಆಗಿದ್ದು, ಎದೆಯಲ್ಲಿ ಬಿಗಿತದ ಭಾವನೆಯೊಂದಿಗೆ ಇದ್ದರೆ, ಇಲ್ಲಿದೆ ಒಳ್ಳೆಯ ಸುದ್ದಿ: AI ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಹೊಂದಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಕೆಲಸದ ಭಾಗಕ್ಕೆ ನೀವು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಚೆನ್ನಾಗಿ ವಯಸ್ಸಾಗುವ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು (AI-ಭಾರೀ ವಾತಾವರಣದಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ):

• ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ವಿಮರ್ಶೆ (ತ್ವರಿತವಾದದ್ದನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ಏನು ತಪ್ಪಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು) (OIG – ಸಾಮಾನ್ಯ ಅನುಸರಣಾ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ)

• ಮಾರ್ಗಸೂಚಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ (ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವಿವರಿಸುವುದು) (CMS FY 2026 ICD-10-CM ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು)

• ಪಾವತಿದಾರರ ನೀತಿ ಸಂಚರಣೆ (ಏಕೆಂದರೆ ನೀತಿಗಳು... ಖಾರವಾಗಿವೆ 🌶️)

• CDI ಸಹಯೋಗ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆ ತಂತ್ರ

• ನಿರಾಕರಣೆ ಮೂಲ ಕಾರಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (CMS MLN909160 – ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆ ದಾಖಲೆ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು, CMS CERT ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ)

• ಅಪಾಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಸಾಕ್ಷರತೆ (HCC ತರ್ಕ, ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ ಸಮಗ್ರತೆ) (CMS ಅಪಾಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ)

• ವಿಶೇಷ ಪರಿಣತಿ (ಆರ್ಥೋ, ಕಾರ್ಡಿಯಾಲಜಿ, ನರ, ಆಂಕೊಲಾಜಿ, ಇತ್ಯಾದಿ)

• AI ಆಡಳಿತ - ಮಿತಿಗಳು, ದೋಷ ವರ್ಗಗಳು, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಕುಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ (NIST AI RMF 1.0)

AI ಒಂದು ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಆಗಿದ್ದರೆ, ಗಣಿತವನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ನೀವು ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲದವರಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಯಾವಾಗ ತಪ್ಪಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಏಕೆ ತಪ್ಪಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ನೀವು ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯಯುತರಾಗುತ್ತೀರಿ.

ಎಲ್ಲರನ್ನೂ ದುಃಖಿತರನ್ನಾಗಿ ಮಾಡದೆ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬೇಕು 😵💫

ನೀವು ನಾಯಕತ್ವದ ಕಡೆಯವರಾಗಿದ್ದರೆ, ನಾನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರುವ ಅನುಷ್ಠಾನ ಮಾದರಿಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

1) "ಬದಲಿಸು" ಎಂದಲ್ಲ, "ಸಹಾಯ" ಎಂದಿನಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ

ಇದಕ್ಕಾಗಿ AI ಬಳಸಿ:

• ಚಾರ್ಟ್ ಆದ್ಯತೆ

• ಸಾಕ್ಷ್ಯಗಳು ಹೊರಬರುತ್ತಿವೆ

• ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಅಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೋಡ್ ಸಲಹೆಗಳು

• ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಮಾರ್ಗನಿರ್ದೇಶನ

2) ನೀವು ಹೇಳುವಂತೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ

ಕೋಡರ್‌ಗಳು AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿದರೆ, ಅದನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಿರಿ:

• ಯಾವ ರೀತಿಯ ದೋಷ?

• ಅದು ಏಕೆ ಆಯಿತು?

• ಯಾವ ದಾಖಲೆಗಳು ಅದನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸಿದವು?

• ಅದು ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಾಗುತ್ತದೆ?

ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಉಪಕರಣವು ಎಂದಿಗೂ ಸುಧಾರಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲರೂ ಅದನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದರಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮರಾಗುತ್ತಾರೆ.

3) ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯ ಪ್ರಕಾರ ಕೆಲಸದ ವಿಭಾಗ

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು:

• ಕಡಿಮೆ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ - ಹೆಚ್ಚು ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ

• ಮಧ್ಯಮ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ - ಕೋಡರ್ + AI ಜೋಡಿ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು

• ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ - ಮೊದಲು ತಜ್ಞ ಕೋಡರ್, ಎರಡನೆಯದು AI (ಹೌದು, ಎರಡನೆಯದು)

4) ಸರಿಯಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ

ಉತ್ಪಾದಕತೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ. ಅಲ್ಲದೆ:

• ನಿರಾಕರಣೆ ದರಗಳು

• ಆಡಿಟ್ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು

• ಓವರ್‌ಟರ್ಮ್ ದರಗಳು

• ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟ

• ಕೋಡರ್ ತೃಪ್ತಿ (ಗಂಭೀರವಾಗಿ) (CMS CERT ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ)

ಉತ್ಪಾದಕತೆ ಹೆಚ್ಚಾದರೆ ಮತ್ತು ನಿರಾಕರಣೆಗಳು ಕೂಡ ಹೆಚ್ಚಾದರೆ... ಅದು ಗೆಲುವಲ್ಲ. ಅದು ಹೊಳೆಯುವ ಸಮಸ್ಯೆ.

(ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಾದಂಬರಿ ಇಲ್ಲದೆ) ಭವಿಷ್ಯ ಹೇಗಿರುತ್ತದೆ 🔮

ಏನೂ ಬದಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ನಟಿಸುವುದು ಬೇಡ. ಅದು ಆಗುತ್ತದೆ. ಆದರೆ "ಕೋಡರ್‌ಗಳ ಅಂತ್ಯ" ನಿರೂಪಣೆ ತುಂಬಾ ಸರಳವಾಗಿದೆ.

ಹೆಚ್ಚು ಸಾಧ್ಯತೆ:

• ಕಡಿಮೆ ಶುದ್ಧ ಕೋಡ್-ನಮೂದು ಪಾತ್ರಗಳು

• ಹೆಚ್ಚಿನ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಪಾತ್ರಗಳು (ಕೋಡಿಂಗ್ + ಆಡಿಟ್ + ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ + ಅನುಸರಣೆ)

• ಕೋಡಿಂಗ್ ತಂಡಗಳು ಡೇಟಾ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ತಂಡಗಳಾಗುತ್ತವೆ

• ದಾಖಲೆಗಳ ಸಮಗ್ರತೆಯು ದೊಡ್ಡ ವಿಷಯವಾಗುತ್ತಿದೆ

• ನೀವು ಇಷ್ಟಪಡುತ್ತೀರೋ ಇಲ್ಲವೋ, AI ನೀವು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಯಾಗುತ್ತದೆ ( NIST AI RMF 1.0 , OIG - ಸಾಮಾನ್ಯ ಅನುಸರಣಾ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ )

ಮತ್ತು ಹೌದು, ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಉದ್ಯೋಗಗಳು ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತವೆ. ಆ ಭಾಗವು ನಿಜ. ಆದರೆ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯು ನಿಯಂತ್ರಣ, ವ್ಯತ್ಯಾಸ, ವಿನಾಯಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಾಗದಪತ್ರಗಳನ್ನು ಇಷ್ಟಪಡುತ್ತದೆ. AI ಬಹಳಷ್ಟು ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲದು… ಆದರೆ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯು ಹೊಸ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಆವಿಷ್ಕರಿಸುವ ಪ್ರತಿಭೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಅದು ಒಂದು ಹವ್ಯಾಸದಂತೆ.

ವಿಮಾನ ಇಳಿಯುವಿಕೆ: ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೋಡರ್‌ಗಳನ್ನು AI ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ? 🧡

ಈ ವಿಮಾನವನ್ನು ಇಳಿಸೋಣ.

AI ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೋಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ? ಜನರು ಸೂಚಿಸುವ ಶುದ್ಧ, ಸಂಪೂರ್ಣ, ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ. AI ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ನಿಯಮಿತ ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತಂಡಗಳನ್ನು ಮರುಸಂಘಟಿಸಲು ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಮೇಲೆ ಒತ್ತಡ ಹೇರುತ್ತದೆ. ಇದು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ, ಅನುಸರಣೆ ರಕ್ಷಣೆ, ನಿರಾಕರಣೆ ತಂತ್ರ ಮತ್ತು ದಾಖಲಾತಿ ಸಮಗ್ರತೆಯ ಕೆಲಸದ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. (AHIMA - ಕಂಪ್ಯೂಟರ್-ಅಸಿಸ್ಟೆಡ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್, OIG - ಸಾಮಾನ್ಯ ಅನುಸರಣೆ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ)

ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಸಾರಾಂಶ 🧾

• ಕೋಡರ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕೋಡಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಗಳ ಭಾಗಗಳನ್ನು AI ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ.

• "ಸ್ಪರ್ಶರಹಿತ" ಕೋಡಿಂಗ್ ಕಿರಿದಾದ, ಸ್ವಚ್ಛವಾದ, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ (AHIMA - ಕಂಪ್ಯೂಟರ್-ಅಸಿಸ್ಟೆಡ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್)

• ಸಂಕೀರ್ಣ ಕೋಡಿಂಗ್‌ಗೆ ಇನ್ನೂ ಮಾನವ ತೀರ್ಪು ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ (CMS FY 2026 ICD-10-CM ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು, CMS MLN909160 – ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆ ದಾಖಲೆ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು)

• ಬಲವಾದ ಆಡಿಟ್ ಟ್ರೇಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾನವ-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ಸುರಕ್ಷಿತ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ (NIST AI RMF 1.0)

• ಆಡಿಟ್, ಅನುಸರಣೆ, CDI, ಪಾವತಿದಾರರ ನೀತಿ ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ಪರಿಣತಿಯಾಗಿ ಬೆಳೆಯುವ ಕೋಡರ್‌ಗಳು ಇನ್ನಷ್ಟು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗುತ್ತಾರೆ (OIG - ಸಾಮಾನ್ಯ ಅನುಸರಣೆ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ, CMS CERT ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ)

ಅಲ್ಲದೆ, ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ಹೇಳಬೇಕೆಂದರೆ... AI ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ "ಬದಲಾಯಿಸಿದರೆ", ಅದು ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣವು ಪರಿಪೂರ್ಣವಾದ ಕಾರಣ. ಮತ್ತು ಅದು ನಾನು ಇಡೀ ದಿನ ಹೇಳಿರುವ ಅತ್ಯಂತ ಅವಾಸ್ತವಿಕ ವಿಷಯ 😂 (CMS MLN909160 - ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆ ದಾಖಲೆ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು)

ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆ: AI-ನೆರವಿನ ಹೊರರೋಗಿ ಕೋಡಿಂಗ್ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು 🧪

ಸನ್ನಿವೇಶ

ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಆರೈಕೆ, ಹೃದ್ರೋಗ ಮತ್ತು ಮೂಳೆಚಿಕಿತ್ಸಾ ಭೇಟಿಗಳ ಸ್ಥಿರ ಹರಿವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮಧ್ಯಮ ಗಾತ್ರದ ಹೊರರೋಗಿ ಚಿಕಿತ್ಸಾಲಯವನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಕೋಡಿಂಗ್ ತಂಡವು ಕೋಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ಅವರು ಬೇಸರದ ಸ್ಕ್ರಾಲ್-ಕೆಲಸವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ: ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು, ಲ್ಯಾಟರಲಿಟಿಯನ್ನು ದಾಖಲಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು, ಕಾಣೆಯಾದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಹಕ್ಕುಗಳು ಹೊರಹೋಗುವ ಮೊದಲು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಮಾರ್ಪಾಡು ಅಥವಾ ವೈದ್ಯಕೀಯ-ಅಗತ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯುವುದು.

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ, AI ಅನ್ನು ಮೊದಲ-ಪಾಸ್ ಸಹಾಯಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಎನ್‌ಕೌಂಟರ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ, ಸಂಭಾವ್ಯ ICD-10-CM ಮತ್ತು CPT ಕೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿ ಸಲಹೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ನಿಖರವಾದ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ನಿರ್ಧಾರದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಕೋಡರ್ ಇನ್ನೂ ಅಂತಿಮ ಕರೆ ಮಾಡುತ್ತಾನೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕ್ಲೈಮ್ ಸಲ್ಲಿಕೆ ಇಲ್ಲ. "AI ಹಾಗೆ ಹೇಳಿದೆ" ಎಂಬ ರಬ್ಬರ್-ಸ್ಟ್ಯಾಂಪಿಂಗ್ ಇಲ್ಲ. ಮಂದವೇ? ಬಹುಶಃ. ಸುರಕ್ಷಿತವೇ? ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ.

ಸಹಾಯಕನಿಗೆ ಏನು ಬೇಕು

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ AI ಕೋಡಿಂಗ್ ಸಹಾಯಕನಿಗೆ ಇವುಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ:

• ರೋಗಿಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಇತ್ತೀಚಿನ ಹೊರರೋಗಿ ಎನ್ಕೌಂಟರ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗಿದೆ

• ಪ್ರಸ್ತುತ ICD-10-CM, CPT, HCPCS, NCCI, ಮತ್ತು ಪಾವತಿದಾರರ ನೀತಿ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು

• ಹಿಂದೆ ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾದ ಕೋಡೆಡ್ ಎನ್‌ಕೌಂಟರ್‌ಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳು

• ನಿರಾಕರಿಸಲಾದ ಅಥವಾ ಸರಿಪಡಿಸಲಾದ ಹಕ್ಕುಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳು

• "85% ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಪೂರ್ಣ ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆಗೆ ಕಳುಹಿಸಿ" ನಂತಹ ಸ್ಪಷ್ಟ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಿತಿ

• ಸಹಾಯಕನು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಮೊದಲು ಪೋಷಕ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬೇಕು ಅಥವಾ ತೋರಿಸಬೇಕು ಎಂಬ ನಿಯಮ

• ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ, ತಿರಸ್ಕರಿಸಿದ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಪಡಿಸಿದ ಸಲಹೆಗಳಿಗಾಗಿ ಕೋಡರ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ

ಮುಖ್ಯ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ಅದಕ್ಕೆ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ನೀಡುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, "ರಕ್ಷಣಾತ್ಮಕ" ಹೇಗೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಲಿಸುವುದು.

ಉದಾಹರಣೆ ಸೂಚನೆ

ನೀವು ಹೊರರೋಗಿ ವೃತ್ತಿಪರ-ಶುಲ್ಕ ಕೋಡಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೋಡರ್‌ಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ. ಎನ್‌ಕೌಂಟರ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಮತ್ತು ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಿದಾಗ ಮಾತ್ರ ಸಂಭಾವ್ಯ ICD-10-CM, CPT, HCPCS ಮತ್ತು ಮಾರ್ಪಡಿಸುವ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ. ಪ್ರತಿ ಸಲಹೆಗೂ, ಟಿಪ್ಪಣಿಯಿಂದ ಪೋಷಕ ಪದಗುಚ್ಛವನ್ನು ತೋರಿಸಿ, ಕೋಡಿಂಗ್ ತರ್ಕವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವಿವರಿಸಿ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಕಾಣೆಯಾದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ, ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ, ಪಾವತಿದಾರ-ನೀತಿ ಕಾಳಜಿ ಅಥವಾ ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ ಅಂತರವನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿ. ಹಕ್ಕನ್ನು ಅಂತಿಮಗೊಳಿಸಬೇಡಿ. ಪ್ರತಿ ಐಟಂ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ, ಮಧ್ಯಮ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಶ್ವಾಸ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿ. ಯಾವುದೇ ಅನಿಶ್ಚಿತ ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನ, ಕಾಣೆಯಾದ ಲ್ಯಾಟರಲಿಟಿ ಅಥವಾ ಬೆಂಬಲವಿಲ್ಲದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಬೇಕು.

ಅದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಹೇಗೆ

ಸರಳ, ಮಧ್ಯಮ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾದ 30 ಈಗಾಗಲೇ ಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾದ ಹೊರರೋಗಿ ಎನ್‌ಕೌಂಟರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ.

ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಇವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು:

• ಕಾಣೆಯಾದ ವಿವರಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯದೆ ಸಹಾಯಕನು ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದೇ?

• ಅದು "ಸಾಧ್ಯ", "ಬಹಿಷ್ಕರಿಸುತ್ತದೆ" ಅಥವಾ "ಶಂಕಿತ" ರೋಗನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆಯೇ?

• ಮೂಳೆಚಿಕಿತ್ಸಾ ಪ್ರಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಕಾಣೆಯಾದ ಲ್ಯಾಟರಲಿಟಿಯನ್ನು ಇದು ಹಿಡಿಯುತ್ತದೆಯೇ?

• ಕೇವಲ ಒಂದನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಬದಲು ಮಾರ್ಪಡಕ ಏಕೆ ಬೇಕಾಗಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆಯೇ?

• ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ E/M ಮಟ್ಟವನ್ನು ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸದಿದ್ದಾಗ ಅದು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆಯೇ?

• ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ಉತ್ತರವನ್ನು ಒತ್ತಾಯಿಸುವ ಬದಲು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಇದು ಉಲ್ಬಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆಯೇ?

ಒಂದೇ ಚಾರ್ಟ್‌ನ ಮೂರು ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದು ಒಂದು ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಪರೀಕ್ಷೆಯಾಗಿದೆ: ಒಂದು ಸ್ಪಷ್ಟ, ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಂಡಿರುವುದು ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು ಸಂಘರ್ಷದ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ. AI ಮೂರಕ್ಕೂ ಒಂದೇ ಉತ್ತರವನ್ನು ನೀಡಿದಾಗ, ಅದು ಸಿದ್ಧವಾಗಿಲ್ಲ.

ಫಲಿತಾಂಶ

ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶ: ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೊದಲು ಮತ್ತು ನಂತರ 30 ಮಾದರಿ ಹೊರರೋಗಿ ಮುಖಾಮುಖಿಗಳ ಸಮಯವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ.

AI ಬೆಂಬಲಕ್ಕಿಂತ ಮೊದಲು, ಕೋಡರ್ ಪ್ರತಿ ದಿನನಿತ್ಯದ ಎನ್‌ಕೌಂಟರ್‌ಗೆ ಪರಿಶೀಲನೆ, ಕೋಡ್ ದೃಢೀಕರಣ ಮತ್ತು ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳಲ್ಲಿ ಸರಾಸರಿ 7 ನಿಮಿಷಗಳನ್ನು ಕಳೆದರು. AI ಪುರಾವೆ-ಹೈಲೈಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮೊದಲ-ಪಾಸ್ ಸಲಹೆಗಳೊಂದಿಗೆ, ಅದು ಪ್ರತಿ ದಿನನಿತ್ಯದ ಎನ್‌ಕೌಂಟರ್‌ಗೆ 4 ನಿಮಿಷಗಳಿಗೆ ಇಳಿಯಿತು.

ಅದು ಸಮಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ:

• 30 ಎನ್‌ಕೌಂಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ 90 ನಿಮಿಷಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಲಾಗಿದೆ

• ಪ್ರತಿ ದಿನಚರಿ ಚಾರ್ಟ್‌ಗೆ 3 ನಿಮಿಷಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಲಾಗಿದೆ

• ಕೋಡರ್ ಪರಿಶೀಲನೆ ಇಲ್ಲದೆ 0 ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂ ಸಲ್ಲಿಸಲಾಗಿದೆ

• AI ಗೆ ಪಾರ್ಶ್ವತೆ ಕಾಣೆಯಾಗಿರುವುದು, ಅಸ್ಪಷ್ಟ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಸ್ಥಿತಿ ಅಥವಾ ದುರ್ಬಲ ವೈದ್ಯಕೀಯ-ಅಗತ್ಯ ಬೆಂಬಲ ಕಂಡುಬಂದ ಕಾರಣ 5 ಎನ್‌ಕೌಂಟರ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚಾದವು

• ಪೋಷಕ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಸಾಕಷ್ಟು ಬಲವಾಗಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ 2 AI ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಲಾಗಿದೆ

ಇಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಎಂದರೆ "AI ನಿಖರತೆ" ಮಾತ್ರವಲ್ಲ. ಇದು ಪರಿಶೀಲನೆಯ ನಂತರ ಕೋಡರ್-ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ ಸಲಹೆಗಳು. ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ, 30 ಎನ್‌ಕೌಂಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ 23 ಎನ್‌ಕೌಂಟರ್‌ಗಳು ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು AI ಸಲಹೆಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದವು, ಆದರೆ ಕೋಡ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ಕೇವಲ 18 ಮಾತ್ರ ಸ್ವೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟವು. ಆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಏನು ತಪ್ಪಾಗಬಹುದು?

ಅತಿ ದೊಡ್ಡ ಅಪಾಯವೆಂದರೆ ಕುರುಡು ಸ್ವೀಕಾರ. ಉಪಕರಣವು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಕೂಡಿದೆ ಎಂದು ಕೋಡರ್‌ಗಳು "ಸ್ವೀಕರಿಸಿ" ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದಾಗ, ಕೆಲಸದ ಹರಿವು ಉತ್ಪಾದಕತೆಯ ಟೋಪಿ ಧರಿಸಿ ಅನುಸರಣೆ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗುತ್ತದೆ. 🎩

ಇತರ ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳು ಅಥವಾ ಔಷಧಿಗಳಿಂದ ಮಾತ್ರ ರೋಗನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು AI ಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುವುದು

• ಹಳೆಯ ಪಾವತಿದಾರರ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು

• ಕ್ಲೈಮ್ ಕ್ಯೂ ಬ್ಯಾಕಪ್ ಆಗಿರುವುದರಿಂದ ಕಡಿಮೆ-ವಿಶ್ವಾಸ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

• ನಿರಾಕರಣೆಗಳು ಅಥವಾ ಆಡಿಟ್ ಸಂಶೋಧನೆಗಳಲ್ಲ, ವೇಗವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅಳೆಯುವುದು

• ಕೋಡರ್‌ಗಳು AI ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ಏಕೆ ಬದಲಾಯಿಸಿದರು ಅಥವಾ ತಿರಸ್ಕರಿಸಿದರು ಎಂಬುದನ್ನು ದಾಖಲಿಸಲು ವಿಫಲವಾಗಿದೆ

• ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಹೊರರೋಗಿ ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲದು ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಪುರಾವೆಯಾಗಿ ಶುದ್ಧ ಪರೀಕ್ಷಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು

ಸುರಕ್ಷಿತ ಸೆಟಪ್ AI ಅನ್ನು ಸಹಾಯಕ ಲೇನ್‌ನಲ್ಲಿ ಇಡುತ್ತದೆ: ಸೂಚಿಸಿ, ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಿ, ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ.

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ತೀರ್ಮಾನ

ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೋಡಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ AI ಯ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಬಳಕೆಯೆಂದರೆ "ಯಂತ್ರವು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಕೋಡ್ ಮಾಡಲು ಬಿಡುವುದು" ಅಲ್ಲ. ಅದು "ಕೋಡರ್‌ನ ವಿಮರ್ಶೆಯನ್ನು ತೀಕ್ಷ್ಣ ಮತ್ತು ವೇಗವಾಗಿ ಮಾಡುವುದು". ಬಿಲ್ಲಿಂಗ್‌ಗೆ ಮೊದಲು ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಅಂತರವನ್ನು ಹಿಡಿಯುವಾಗ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು ದಿನನಿತ್ಯದ ಚಾರ್ಟ್‌ಗೆ ಮೂರು ನಿಮಿಷಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಿದಾಗ, ಅದು ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಮಾನವರು ಇನ್ನೂ ತೀರ್ಪು, ಆಡಿಟ್ ಟ್ರಯಲ್ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ ಮಾತ್ರ ಮೌಲ್ಯವು ಉಳಿಯುತ್ತದೆ.

ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

ಮುಂದಿನ ಕೆಲವು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ AI ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೋಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ?

ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೋಡರ್‌ಗಳನ್ನು AI ಸದ್ಯದಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿಲ್ಲ. ಹೆಚ್ಚಿನ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳು ಪಾತ್ರವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಬದಲು ದಿನನಿತ್ಯದ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತವೆ. ಕೋಡಿಂಗ್ ಇನ್ನೂ ತೀರ್ಪು, ಮಾರ್ಗಸೂಚಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ ಅರಿವನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಕೋಡರ್‌ಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ ಎಂಬುದರ ಬದಲು ಕೋಡರ್‌ಗಳು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು AI ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ.

ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೋಡಿಂಗ್ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತ ಹೇಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ?

ಕೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು, ಮೇಲ್ಮೈ ಸಂಬಂಧಿತ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು, ಕಾಣೆಯಾದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮಾನವ-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಅಲ್ಲಿ ಕೋಡರ್‌ಗಳು AI ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ, ಹೊಂದಿಸುತ್ತಾರೆ ಅಥವಾ ತಿರಸ್ಕರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇದು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ವರ್ಗಾಯಿಸದೆ ವೇಗವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಗೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೋಡಿಂಗ್‌ನ ಯಾವ ಭಾಗಗಳನ್ನು AI ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ?

ನಿಯಮಿತ ಹೊರರೋಗಿ ಭೇಟಿಗಳು ಅಥವಾ ರಚನಾತ್ಮಕ ವಿಶೇಷ ವರದಿಗಳಂತಹ ಪುನರಾವರ್ತಿತ, ಉತ್ತಮವಾಗಿ ದಾಖಲಿಸಲಾದ ಎನ್‌ಕೌಂಟರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ AI ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಿರವಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ. ಕೋಡ್ ಲುಕಪ್, ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಮೂಲ ನಿರಾಕರಣೆ ಮಾದರಿ ಪತ್ತೆ ಬಲವಾದ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳಾಗಿವೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತೀರ್ಪು ಸವಾಲಿನದ್ದಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ.

ಸಂಕೀರ್ಣ ಅಥವಾ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆಗಳೊಂದಿಗೆ AI ಏಕೆ ಹೆಣಗಾಡುತ್ತಿದೆ?

ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ, ಸಂಘರ್ಷದ ರೋಗನಿರ್ಣಯಗಳು ಮತ್ತು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. AI "ಸಾಧ್ಯ" ಅಥವಾ "ತಪ್ಪಿಸಿಹಾಕು" ನಂತಹ ಅರ್ಹತಾ ಪದಗಳನ್ನು ದೃಢಪಡಿಸಿದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಾಗಿ ತಪ್ಪಾಗಿ ಓದಬಹುದು. ಇದು ಅನುಕ್ರಮ ಅಥವಾ ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಒಂದೇ ನಿರ್ಣಾಯಕ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಸಹ ತಪ್ಪಿಸಬಹುದು. ಈ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಅನುಸರಣಾ ಕೋಡಿಂಗ್‌ನ ಹೃದಯಭಾಗದಲ್ಲಿ ಕುಳಿತುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ.

AI ಆರಂಭಿಕ ಹಂತದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೋಡಿಂಗ್ ಉದ್ಯೋಗಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆಯೇ?

ದಿನನಿತ್ಯದ ಕೆಲಸವು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತದ ಪಾತ್ರಗಳು ಮೊದಲು ಒತ್ತಡವನ್ನು ಅನುಭವಿಸಬಹುದು. ಕೆಲವು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ನೇಮಕಾತಿಯನ್ನು ನಿಧಾನಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಇನ್ನು ಕೆಲವು ಜೂನಿಯರ್ ಕೋಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಆಡಿಟ್ ಬೆಂಬಲ ಅಥವಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪಾತ್ರಗಳಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತವೆ. ಪರಿಣಾಮವು ಸಂಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ಸೇವಾ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ವೃತ್ತಿ ಮಾರ್ಗಗಳು ಕಣ್ಮರೆಯಾಗುವ ಬದಲು ಬಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ಪುನರ್ರಚಿಸಬಹುದು.

ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೋಡಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ಆಡಿಟ್ ಅಪಾಯದ ಮೇಲೆ AI ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ?

ಆಡಳಿತ ದುರ್ಬಲವಾಗಿದ್ದಾಗ AI ವೇಗ ಮತ್ತು ಅಪಾಯ ಎರಡನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು. ಬಾಳಿಕೆ ಬರುವ ಪರಿಶೀಲನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ವೇಗವಾದ ಕೋಡಿಂಗ್ ನಿರಾಕರಣೆ ದರಗಳು ಅಥವಾ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯ ಮಾನ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು. ಅನುಸರಣೆ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಇನ್ನೂ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದಾದ ತಾರ್ಕಿಕತೆ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥನೀಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆ, ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನಾ ಹಾದಿಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸುರಕ್ಷತಾ ಕ್ರಮಗಳಾಗಿ ಉಳಿದಿವೆ.

AI ನೆರವಿನ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೋಡರ್‌ಗಳು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿರಲು ಯಾವ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ?

ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ, ಮಾರ್ಗಸೂಚಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ಪಾವತಿದಾರರ ನೀತಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ನಿರಾಕರಣೆ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ವಯಸ್ಸಿಗೆ ತಕ್ಕಂತೆ ಇರುತ್ತವೆ. ಕೋಡ್ ಏಕೆ ಸರಿಯಾಗಿದೆ, ಯಾವ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಕೋಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ. ವಿಶೇಷ ಪರಿಣತಿ ಮತ್ತು CDI ಸಹಯೋಗವು ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ಪಾತ್ರಗಳು ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತದ ಕಡೆಗೆ ಸಾಗುತ್ತವೆ.

ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ "ಸ್ಪರ್ಶರಹಿತ" ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೋಡಿಂಗ್ ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿದೆಯೇ?

ಸ್ಪರ್ಶರಹಿತ ಕೋಡಿಂಗ್ ಕಿರಿದಾದ, ಸರಳವಾದ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಸ್ವಚ್ಛವಾದ ದಾಖಲಾತಿಯೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದು. ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಒಳರೋಗಿ ಅಥವಾ ಬಹು-ಸ್ಥಿತಿಯ ಎನ್ಕೌಂಟರ್‌ಗಳಿಗೆ, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಲವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತವೆ. ಪೂರ್ಣ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೆಲಸವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಬದಲು ಡೌನ್‌ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಆಡಿಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ತಿದ್ದುಪಡಿಗಳ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಉಲ್ಲೇಖಗಳು

1. ಇನ್ಸ್‌ಪೆಕ್ಟರ್ ಜನರಲ್ ಕಚೇರಿ (OIG), US ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಸೇವೆಗಳ ಇಲಾಖೆ - ಸಾಮಾನ್ಯ ಅನುಸರಣಾ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ - oig.hhs.gov

2. ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸಂಸ್ಥೆ (NIST) - AI ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟು (AI RMF 1.0) - nist.gov

3. ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸಂಸ್ಥೆ (NIST) - ಜನರೇಟಿವ್ AI ಪ್ರೊಫೈಲ್ (NIST AI 600-1) - nist.gov

4. ಮೆಡಿಕೇರ್ & ಮೆಡಿಕೈಡ್ ಸೇವೆಗಳ ಕೇಂದ್ರಗಳು (CMS) - ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆ ದಾಖಲೆ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು (MLN909160) - cms.gov

5. ಮೆಡಿಕೇರ್ ಮತ್ತು ಮೆಡಿಕೈಡ್ ಸೇವೆಗಳ ಕೇಂದ್ರಗಳು (CMS) - FY 2026 ICD-10-CM ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು - cms.gov

6. ಮೆಡಿಕೇರ್ & ಮೆಡಿಕೈಡ್ ಸೇವೆಗಳ ಕೇಂದ್ರಗಳು (CMS) - ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಸರಿಯಾದ ಕೋಡಿಂಗ್ ಉಪಕ್ರಮ (NCCI) ಸಂಪಾದನೆಗಳು - cms.gov

7. ಅಮೇರಿಕನ್ ಹೆಲ್ತ್ ಇನ್ಫರ್ಮೇಷನ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್ಮೆಂಟ್ ಅಸೋಸಿಯೇಷನ್ ​​(AHIMA) - ಕಂಪ್ಯೂಟರ್-ಅಸಿಸ್ಟೆಡ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಟೂಲ್ಕಿಟ್ - ahima.org

8. ಮೆಡಿಕೇರ್ & ಮೆಡಿಕೈಡ್ ಸೇವೆಗಳ ಕೇಂದ್ರಗಳು (CMS) - ಸಮಗ್ರ ದೋಷ ದರ ಪರೀಕ್ಷೆ (CERT) ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ - cms.gov

9. ಮೆಡಿಕೇರ್ ಮತ್ತು ಮೆಡಿಕೈಡ್ ಸೇವೆಗಳ ಕೇಂದ್ರಗಳು (CMS) - ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣಾ ಸೇವೆಗಳು (MLN006764) - cms.gov

10. US ಸರ್ಕಾರಿ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಕಚೇರಿ (GAO) - GAO-19-277 - gao.gov

11. ಮೆಡಿಕೇರ್ ಮತ್ತು ಮೆಡಿಕೈಡ್ ಸೇವೆಗಳ ಕೇಂದ್ರಗಳು (CMS) - ಅಪಾಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ - cms.gov

ಅಧಿಕೃತ AI ಸಹಾಯಕ ಅಂಗಡಿಯಲ್ಲಿ ಇತ್ತೀಚಿನ AI ಅನ್ನು ಹುಡುಕಿ

ನಮ್ಮ ಬಗ್ಗೆ