医療支払いの革新：Infinxが機械学習でRCM自動化を推進

Last Updated on 2024-03-28 01:30 by 荒木 啓介

Infinxは、収益サイクル管理（RCM）の自動化と効率化に機械学習を活用しており、4,000以上のプロバイダーと協力している。同社の「インテリジェントペイヤーマッピング」機能は、手続きが事前承認を必要とするかどうか、および患者の状態と症状がペイヤーのガイドラインに適合するかどうかを判断する。また、ヘルスケア組織のペイヤーリストを正確に更新するために、マルチモーダルなアプローチを採用している。

アメリカの医療提供者にとって、RCMは支払いの「断片化」による大きな課題である。支払いプロセスは、多くの異なる支払い者、異なるカバレッジを持つプラン、薬局の利益管理者（PBM）、他の第三者管理者、そして絶えず変わるルールによって複雑化している。認証の確立、事前承認の取得、請求は非常に手動的なプロセスであり、収益サイクルを遅らせ、否認を引き起こす余地を残している。

RCMの未来はAIと自動化にあり、これらの技術はRCMの専門家を置き換えるものではなく、より複雑な課題に集中できるようにする。Infinxの自動化ソリューションは、RCMの効率化に役立ち、スタッフがより複雑な課題に集中できるようになる。

【ニュース解説】

Infinxは、収益サイクル管理（Revenue Cycle Management、RCM）の自動化と効率化を目指し、機械学習を活用しています。この技術は、医療提供者が直面する支払いプロセスの「断片化」に対処するために開発されました。具体的には、異なる支払い者、異なるプラン、薬局の利益管理者（PBM）、その他の第三者管理者、そして絶えず変わるルールによって複雑化する支払いプロセスを簡素化します。Infinxの「インテリジェントペイヤーマッピング」機能は、手続きが事前承認を必要とするかどうか、および患者の状態と症状がペイヤーのガイドラインに適合するかどうかを自動で判断します。

この技術の導入により、認証の確立、事前承認の取得、請求といったプロセスが自動化され、これまで手動で行われていた作業から生じる遅延や不正確さが大幅に削減されます。これにより、医療提供者は収益サイクルを迅速に進めることができ、否認のリスクも低減します。

AIと自動化の進展は、RCMの専門家を置き換えるものではありませんが、彼らがより複雑な課題に集中できるようにすることで、全体の効率を向上させます。Infinxのソリューションは、スタッフの負担を軽減し、より高度な問題解決に専念できる環境を提供します。

この技術の導入は、医療業界におけるデジタルトランスフォーメーションの一環として見ることができます。AIと自動化によるRCMの効率化は、医療提供者が質の高いケアを提供するためのリソースをより多く確保できるようにすることで、最終的には患者の経験の向上にも寄与します。

しかし、このような技術の導入には、データのプライバシーとセキュリティに関する懸念も伴います。機械学習モデルが患者のデータを処理する際には、厳格なデータ保護規制に従う必要があります。また、システムの透明性と説明責任を確保することも重要です。

長期的には、AIと自動化によるRCMの改善は、医療業界全体の効率性と持続可能性を高めることに貢献するでしょう。しかし、その過程で、技術的、倫理的、規制的な課題に対処する必要があります。この技術の進化と普及に伴い、医療提供者、患者、規制当局が協力して、これらの課題を解決していくことが求められます。

from Infinx Reduces Errors, Turnaround Time, and Staff Burdens for RCM.