เอกสารทางคลินิก การเขียนโค้ด และขั้นตอนการบริหาร

กำไร:

• ความสามารถในการใช้ AI เป็นตัวเร่งในข้อเสนอการเขียนโค้ด ICD การร่างรายงาน และการโต้ตอบด้านการบริหาร
• ความสามารถในการใช้รหัสนั้น การวินิจฉัย และข้อมูลใบแจ้งหนี้จะต้องได้รับการตรวจสอบด้วยไฟล์จริงและการจัดหมวดหมู่ปัจจุบัน
• ความสามารถในการจัดการข้อผิดพลาด ความเป็นส่วนตัว และความรับผิดในระบบอัตโนมัติด้านการดูแลระบบ

ภาระงานด้านการแพทย์ที่มองไม่เห็นแต่มีขนาดใหญ่คืองานธุรการ เช่น การเขียนโค้ดการวินิจฉัย การเตรียมรายงาน การติดต่อส่งต่อและการมอบอำนาจ จดหมายจากคณะกรรมการ เอกสารการประกันภัยและการชำระเงินคืน งานเหล่านี้ต้องใช้เวลาและระยะห่างระหว่างแพทย์กับผู้ป่วย เป็นสาเหตุหนึ่งของ “ความเหนื่อยหน่าย” ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นตัวเร่งที่แท้จริงที่นี่ โดยจะแนะนำรหัส ICD ที่เป็นไปได้สำหรับการวินิจฉัย ร่างรายงาน จัดรูปแบบการเขียนอย่างเป็นทางการ สร้างข้อความซ้ำ ๆ แต่ผลการบริหารก็ขึ้นอยู่กับคลินิกและกฎหมายด้วย: รหัสผิด รายงานที่ไม่ถูกต้อง ส่งผลกระทบต่อทั้งสิทธิของผู้ป่วยและการคืนเงิน ในหน่วยการเรียนรู้นี้ คุณจะได้เรียนรู้การใช้ AI อย่างปลอดภัยในขั้นตอนการบริหาร หลักการ: AI สร้างร่างและข้อเสนอ รหัส การวินิจฉัย และเนื้อหาอย่างเป็นทางการได้รับการตรวจสอบด้วยไฟล์จริงและการจำแนกประเภทปัจจุบัน และได้รับอนุมัติจากแพทย์/ผู้มีอำนาจ

การเข้ารหัส ICD และ AI

ICD (International Classification of Diseases) เป็นระบบที่ให้รหัสมาตรฐานสำหรับการวินิจฉัยแต่ละครั้ง เป็นพื้นฐานของการลงทะเบียนทางคลินิก สถิติ และการคืนเงิน การค้นหาโค้ดที่ถูกต้องต้องใช้เวลาในการค้นหาหลายพันเรื่อง AI สามารถแนะนำรหัสที่เป็นไปได้ได้อย่างรวดเร็วจากคำชี้แจงการวินิจฉัย และจำกัดตัวเลือกให้แคบลง

อย่างไรก็ตาม AI อาจทำให้ภาพหลอนหมายเลขรหัส ให้เวอร์ชันที่ล้าสมัย หรือไม่ตรงกับการวินิจฉัย (เช่น ความสับสนเฉียบพลันและเรื้อรัง ข้อผิดพลาดด้านข้าง/การแปล) รหัสที่ไม่ถูกต้องจะทำให้บันทึกทางคลินิกเสียหายและอาจส่งผลให้ถูกปฏิเสธการชำระเงินคืน ดังนั้นแต่ละรหัสที่เสนอจะต้องได้รับการตรวจสอบเทียบกับเวอร์ชัน ICD อย่างเป็นทางการในปัจจุบันและเอกสารการวินิจฉัยจริง

ข้อควรสนใจ: รหัส ICD ที่แนะนำโดย AI นั้นเป็นจุดเริ่มต้น ไม่ใช่บันทึกขั้นสุดท้าย รหัสจะไม่ได้รับการประมวลผลจนกว่าจะมีการค้นหาในการจัดหมวดหมู่อย่างเป็นทางการในปัจจุบัน และรับประกันว่าตรงกับการวินิจฉัยทุกประการ

ทีละขั้นตอน: ทำงานด้านการดูแลระบบอย่างปลอดภัยด้วย AI

1. เตรียมงานและข้อมูลจริงโดยไม่เปิดเผยตัวตน การวินิจฉัย ข้อค้นพบ ช่องที่ต้องกรอก
2. ขอฉบับร่าง/ข้อเสนอแนะจาก AI รหัส โครงกระดูกรายงาน จดหมายราชการ
3. ยืนยันรหัสในหมวดหมู่ปัจจุบัน ตรงกับคำวินิจฉัยหรือไม่?
4. เปรียบเทียบเนื้อหารายงานกับไฟล์จริง มีสำนวนที่แต่งขึ้นบ้างไหม?
5. ตรวจสอบรูปแบบและกฎหมายอย่างเป็นทางการ รูปแบบและกฎเกณฑ์ของสถาบัน
6. อนุมัติและลงนามเป็นแพทย์ผู้มีอำนาจ

มินิเคสสามอัน

กรณีที่ 1 — ข้อผิดพลาดรหัสที่ตรวจพบ AI ชี้ “ไส้ติ่งอักเสบเฉียบพลัน” คือรหัสของโรคเรื้อรังอีกชนิดหนึ่ง แพทย์ค้นหา ICD ปัจจุบันและพบรหัสเฉียบพลันที่ถูกต้อง หากประมวลผลรหัสผิด ทั้งสถิติและการคืนเงินจะหยุดชะงัก

กรณีที่ 2 — โครงร่างการประหยัดเวลา สำหรับรายงานของคณะกรรมการการแพทย์ แพทย์จะได้รับโครงร่างที่มีโครงสร้างจาก AI: หัวข้อ ฟิลด์ที่ต้องระบุ ถ้อยคำมาตรฐาน จากนั้นเขาจะยื่นและตรวจสอบข้อมูลทางคลินิกแต่ละรายการ การเตรียมรายงานลดลงจาก 40 นาทีเหลือ 15 นาที เนื้อหาและความรับผิดชอบอยู่ที่แพทย์

กรณีที่ 3 — ข้อความที่ประดิษฐ์ขึ้น AI เพิ่ม "ประวัติการเจ็บป่วยเรื้อรัง" ลงในจดหมายแนะนำตัวที่ไม่ได้อยู่ในไฟล์ แพทย์สังเกตเห็นสิ่งนี้จึงลบออก เอกสารการบริหารจะต้องมีความถูกต้องเท่ากับเอกสารทางคลินิก เรื่องราวที่สร้างขึ้นอาจทำให้สิทธิของผู้ป่วยและกระบวนการเกิดความเข้าใจผิด

แผนภูมิบทบาทของ AI ในบทบาทผู้ดูแลระบบ

ภารกิจ

บทบาทของเอไอ

การตรวจสอบ

คำแนะนำรหัส ICD

ปรับแต่งรหัสผู้สมัคร

การจำแนกประเภทปัจจุบัน + เอกสารการวินิจฉัย

รายงานร่าง

โครงกระดูกและการแสดงออกมาตรฐาน

การตรวจสอบเนื้อหาด้วยไฟล์จริง

จดหมายอย่างเป็นทางการ/การอ้างอิง

การจัดรูปแบบ

กฎหมาย + แฟ้ม + ลายเซ็น

ข้อความซ้ำ

การผลิตที่รวดเร็ว

การตรวจสอบความถูกต้องทางคลินิก

ใบแจ้งหนี้/ใบแจ้งการคืนเงิน

ร่าง

กฎสถาบัน + ธุรกรรมจริง

เทมเพลตที่สามารถคัดลอกได้สี่แบบ

งาน: แสดงรายการตัวเลือกรหัส ICD ที่เป็นไปได้สำหรับคำสั่งการวินิจฉัยต่อไปนี้ สำหรับผู้สมัครแต่ละคน: เพิ่มหมายเหตุ: รหัสเทียบเท่า, เฉียบพลัน/เรื้อรัง และความแตกต่างการแปลที่ถูกต้อง “ต้องได้รับการยืนยันในการจัดประเภทอย่างเป็นทางการในปัจจุบัน” การให้รหัสที่แน่นอน การวินิจฉัย (ไม่ระบุชื่อ): [...]

งาน: สร้างโครงกระดูก DRAFT ที่มีโครงสร้างสำหรับประเภทรายงานต่อไปนี้: หัวข้อและฟิลด์ที่จำเป็น ฉันจะกรอกเนื้อหา คุณไม่ได้สร้างข้อมูล ปล่อยให้ช่องว่าง [TO BE FILLED] ประเภทรายงาน: [...]

งาน: เปรียบเทียบร่างจดหมายอ้างอิง/จดหมายอย่างเป็นทางการต่อไปนี้กับข้อมูลไฟล์จริงที่ฉันให้ไว้ ตรวจสอบทุกคำสั่งที่ไม่อยู่ในไฟล์ รายการเนื้อหาที่สร้าง/เพิ่มเติมแยกกัน ข้อมูลไฟล์ (ไม่ระบุชื่อ): [...] / ร่าง: [...]

งาน: ปรับข้อความบริหารนี้ให้เข้ากับรูปแบบการติดต่ออย่างเป็นทางการขององค์กร (ภาษา น้ำเสียง ลำดับหัวเรื่อง) การเปลี่ยนแปลงบริบททางคลินิก รูปแบบเท่านั้น ข้อความ: [...]

พรอมต์อ่อน / พรอมต์แข็งแกร่ง

อ่อนแอ: "ให้รหัสการวินิจฉัยนี้แล้วเขียนรายงาน"

Güçlü: "ระบุรายชื่อผู้สมัครรหัส ICD ที่เป็นไปได้สำหรับการวินิจฉัยโดยไม่ระบุชื่อต่อไปนี้ โดยแยกความแตกต่างระหว่างเฉียบพลัน/เรื้อรังและการแปลเป็นภาษาท้องถิ่น และทำเครื่องหมายแต่ละรายการด้วย 'ต้องได้รับการยืนยันในการจัดประเภทอย่างเป็นทางการในปัจจุบัน' สร้างเฉพาะโครงกระดูกชื่อสำหรับรายงาน ฉันจะกรอกเนื้อหาทางคลินิก จากนั้นคุณเป็นผู้ประกอบข้อมูล เว้นช่องว่างไว้ [TO BE FILLED]"

ในข้อความแจ้งอันทรงพลัง AI จะไม่สร้างโค้ดและเนื้อหา การยืนยันและการกรอกอยู่กับแพทย์

ข้อผิดพลาดทั่วไป

• การประมวลผลรหัส AI โดยตรง จำเป็นต้องมีการยืนยันด้วยเอกสารการจำแนกประเภทและการวินิจฉัยปัจจุบัน
• ข้ามแบบเฉียบพลัน/เรื้อรังและการแปลเป็นภาษาท้องถิ่น การจับคู่รหัสขึ้นอยู่กับรายละเอียด
• รวมถึงเนื้อหาที่ประดิษฐ์ขึ้นเพื่อรายงาน เอกสารการดูแลระบบยังอิงตามไฟล์จริงด้วย
• ข้ามการตรวจสอบกฎระเบียบ/รูปแบบ การเขียนอย่างเป็นทางการจะต้องเป็นไปตามกฎของสถาบัน
• การลงนามโดยไม่ได้รับอนุมัติ ความรับผิดชอบอยู่ที่แพทย์ผู้มีอำนาจ

ขีดจำกัดของระบบอัตโนมัติ: จะหยุดที่ไหน

ความน่าดึงดูดใจของการปรับขนาด AI ในงานธุรการนั้นยอดเยี่ยมมาก โดยการผลิตเอกสารหลายร้อยรายการในคราวเดียวดูเหมือนจะเป็นไปได้ แต่สเกลก็ปรับขนาดข้อผิดพลาดเช่นกัน รูปแบบพรอมต์ที่ไม่ถูกต้องเพียงครั้งเดียวอาจทำให้เกิดข้อผิดพลาดเดียวกันนี้กับเอกสารหลายร้อยฉบับ ดังนั้นจึงมีข้อจำกัดสามประการสำหรับระบบอัตโนมัติด้านการดูแลระบบ ประการแรก ด่านตรวจคน ห้ามมีเอกสารราชการเข้าระบบโดยไม่ผ่านสายตาเจ้าหน้าที่อย่างน้อยหนึ่งคน ประการที่สอง การควบคุมการสุ่มตัวอย่าง: แม้ว่าเป็นเรื่องยากที่จะอ่านเอกสารแต่ละฉบับทีละฉบับในการผลิตจำนวนมาก แต่อัตราข้อผิดพลาดควรได้รับการตรวจสอบโดยตัวอย่างแบบสุ่มปกติ ประการที่สาม วงจรป้อนกลับ: แต่ละข้อผิดพลาดที่จับได้ควรอัปเดตรูปแบบพร้อมท์และรายการตรวจสอบ

ความเป็นส่วนตัวยังถูกมองข้ามได้ง่ายในระบบอัตโนมัติของการดูแลระบบ: ใบแจ้งหนี้ การอ้างอิง และจดหมายของคณะกรรมการมักจะมีข้อมูลส่วนบุคคลที่สามารถระบุตัวตนได้ หากข้ามขั้นตอนการลบข้อมูลระบุตัวตนในการประมวลผลเป็นชุด การรั่วไหลเพียงครั้งเดียวอาจส่งผลกระทบต่อผู้ป่วยหลายร้อยราย นั่นเป็นสาเหตุที่การทำให้ไม่เปิดเผยตัวตนในขั้นตอนการดูแลระบบควรเป็นขั้นตอนที่ฝังอยู่ในโฟลว์ ไม่ใช่ตัวเลือก

เคล็ดลับ: ในระบบอัตโนมัติของการดูแลระบบ ให้สร้างโฟลว์ “ผลิต ตรวจสอบตัวอย่าง อนุมัติ ส่ง” ไม่ใช่ “ผลิตและส่ง” ความเร็วไม่ได้มาจากการลดทอนจุดควบคุม แต่โดยการจัดระบบการควบคุม

โดยสรุป

AI ช่วยลดภาระด้านการดูแลระบบได้อย่างมาก: แนะนำโค้ด, สรุปรายงาน, จัดรูปแบบเอกสารไวท์เปเปอร์, สร้างข้อความที่ซ้ำกัน แต่มีความเสี่ยงที่จะเกิดภาพหลอนของโค้ด เนื้อหาปลอม และข้อผิดพลาดที่ล้าสมัย ตรวจสอบแต่ละรหัสด้วยการจำแนกประเภทปัจจุบันและเอกสารการวินิจฉัยจริง แต่ละรายงานเนื้อหาด้วยไฟล์จริง ตรวจสอบรูปแบบและกฎหมายอย่างเป็นทางการและยืนยันเป็นแพทย์ผู้มีอำนาจ เอกสารการบริหารจะต้องมีความถูกต้องและมีความรับผิดชอบเช่นเดียวกับเอกสารทางคลินิก

งานสมัคร

นำโครงร่างโครงร่างที่มีโครงสร้างจาก AI สำหรับประเภทรายงานที่คุณใช้บ่อย และเติมข้อมูลด้วยกรณีจริง (ไม่ระบุชื่อ) จากนั้นขอให้ AI สำหรับผู้สมัครรหัส ICD วินิจฉัยและยืนยันในการจำแนกอย่างเป็นทางการในปัจจุบัน: คำแนะนำถูกต้องหรือไม่ พวกเขาถือความแตกต่างเฉียบพลัน / เรื้อรังหรือไม่? จดบันทึกรหัสที่สร้างขึ้นหรือไม่ตรงกัน

รายการตรวจสอบ

• [ ] ฉันเตรียมงานและข้อมูลจริงโดยไม่เปิดเผยตัวตน
• [ ] ฉันได้รับร่าง/ข้อเสนอแนะจาก AI ไม่ใช่บันทึกขั้นสุดท้าย
• [ ] ฉันยืนยันรหัสในการจัดหมวดหมู่อย่างเป็นทางการในปัจจุบัน
• [ ] ฉันตรวจสอบการจับคู่แบบเฉียบพลัน/เรื้อรังและการแปลเป็นภาษาท้องถิ่น
• [ ] ฉันเปรียบเทียบเนื้อหารายงานกับไฟล์จริง
• [ ] ฉันตรวจสอบรูปแบบและกฎหมายอย่างเป็นทางการแล้ว
• [ ] ข้าพเจ้าอนุมัติและลงนามเป็นแพทย์ผู้มีอำนาจ