AI医疗编码软件如何减少错误并加速2025年账单处理

医疗技术行业是整体医疗保健领域的重要组成部分。根据Statista数据，2024年约有13亿人使用数字健康服务，包括健身追踪器、智能手表、远程医生咨询和会话，或其他数字治疗和护理用途。

人工智能的融合极大地推动了医疗技术的发展。医疗保健领域广泛认可，使用AI可以为医护人员节省时间，缓解职业倦怠，降低压力水平和加班时间，并释放直接患者护理的时间。

但AI在医疗保健中最有前景的应用之一是医疗编码——这是一个将临床文档与账单、保险和合规系统连接的过程。

什么是AI驱动的医疗编码软件？

基于AI的医疗编码软件是一种帮助医疗护理人员自动将医疗记录（如医生笔记或病史摘录）转换为用于账单、保险索赔和跟踪患者护理的适当代码的程序。

这些代码包括：

• ICD-10（国际疾病分类）：诊断代码。例如，J45是哮喘。
• CPT（当前程序术语）：程序和服务代码。例如，99213是中期医生预约。
• HCPCS（医疗保健通用程序编码系统）：CPT的扩展，涵盖医疗产品和设备（例如轮椅）。
• SNOMED CT：一种用于以扩展方式描述临床信息的医学术语。

由于代码是标准化的，并且在医疗保健中必须使用，以前医疗编码员必须阅读医生报告并手动输入代码。现在，AI应用自然语言处理（NLP）和机器学习算法（ML），以更快、更准确的方式完成工作。

传统编码与AI驱动编码对比

简单示例

假设医生在电子医疗记录中写道：“患者主诉呼吸短促和喘息。开具了吸入器。诊断：哮喘。”

AI系统执行以下操作：

1. 提取临床数据——从EHR（电子医疗记录）读取文本。
2. 使用NLP分析——识别诊断“哮喘”、症状“呼吸短促”和程序“吸入器处方”。
3. 应用规则和深度学习——系统确定哪些代码与指定信息对应。例如：
   • 哮喘诊断 → ICD-10代码J45.909
   • 平均医生就诊时长 → CPT代码99213
   • 吸入器处方 → 可能需要HCPCS代码（如HCPCS A4614，如果指定雾化器或消耗品）
4. 检查错误和规则合规性——AI可以检测是否不匹配（例如，开具了药物但未指明证明其合理的诊断）。
5. 生成编码并将编码数据发送到医疗账单系统，从中转到保险公司进行报销。

AI医疗编码软件的优势

您知道吗？手动编码创建的索赔中高达30%被拒绝，高达65%从未重新处理，这对收入周期产生负面影响。总体而言，借助AI的医疗编码软件减少了拒付，确保医疗提供者工作更快、更准确、压力更小。

Statista再次揭示，约十分之四的医生和四分之一的护士承认AI为他们在医疗保健系统的工作带来了积极和受欢迎的进步。

最大优势之一是消除（或至少减少到零）人为错误并提高编码准确性。程序可以理解和解读医疗笔记，然后为正确的账单代码提供自动建议。因此，错误更少、拒付索赔更少、解决案例的时间更短。

此外，AI医疗编码软件节省时间。由于人口老龄化和必要工作人员短缺，预计生产力低下会恶化，这反映在医生职业倦怠的高比率上。然而，一个人需要数小时编码的工作现在使用AI可以在几分钟内完成。这意味着更快的账单处理，帮助医疗专业人员更早获得报酬。

另一个有意义的益处是降低成本。由于大量繁琐工作由软件完成，医疗组织不需要那么多手动编码的人员。此外，更少的错误意味着更少的延迟和更低的管理支付。

此外，如果训练得当，AI软件可以轻松处理复杂案例。它可以理解特定领域的医学术语，并在有问题或罕见的诊断和程序中决定正确的代码。

同样重要的是，软件有助于审计准备和合规性。它遵循批准的账单和编码指南，并保存每个代码选择方式的准确记录。因此，如果有审计，更容易解释和支持准确的编码决策。

顶级现成医疗编码解决方案

现代软件市场已经提供许多基于AI的医疗编码解决方案。尽管存在一些缺点（我们将在下面讨论），这些解决方案可以很好地用于熟悉此类软件或作为未来开发的参考。

1. 3M™ CodeFinder™ 和 3M™ 360 Encompass™ 3M是一家知名的健康技术公司。他们的360 Encompass和CodeFinder解决方案通过从医生笔记中建议相关医疗代码来帮助编码员。解决方案可以阅读医疗记录并提取重要信息，如诊断和程序。它们与许多电子健康记录系统集成，帮助医院管理不同护理级别的编码。它们还保存详细记录以使审计更容易，并帮助提高文档质量。

2. Optum™ 编码和报销工具 Optum AI编码解决方案利用智能算法阅读患者笔记并建议正确的账单代码。它们适用于大型医疗提供者或保险公司，因为它们处理大量数据。Optum的解决方案与不同EHR良好集成，减少索赔错误，并提供报告以跟踪编码性能。它也是可扩展的，即必要时可以处理更多患者。

3. Cerner Code Assist Cerner的Code Assist工具设计用于在他们自己的EHR系统内工作，使医生和编码员无需在程序之间切换即可轻松使用。它检查患者记录并突出重要细节，以便及时选择正确代码。由于它内置在Cerner的系统中，它可以无缝集成到日常工作中，帮助加速账单过程。

4. Nuance CDE One Nuance（现为微软的一部分）也有一个工具，帮助医生编写更全面的医疗笔记，并拥有有效编码所需的所有信息。它提供实时建议以改进文档、实时临床文档指导、自动查询生成和集成医生反馈。总的来说，这是一个方便的工具，适用于希望提高临床笔记质量同时使编码更准确的医院。顺便说一下，Nuance与许多流行的EHR系统合作。

5. Athenahealth 医疗编码服务 Athenahealth提供基于云的编码服务。它将AI与真实编码专家的支持相结合，这使其成为需要外包编码但缺乏雇佣大量员工意愿的中小型医疗实践的良好选择。Athenahealth确保快速正确的编码，程序与Athenahealth的账单系统和EHR接口。

现成AI医疗编码的挑战

如前所述，预打包的AI医疗编码软件可以是快速入门的好方法，但也有一些缺点。

最大的问题之一是它们通常无法定制。市场解决方案通常为尽可能容纳每个人而制作，因此您通常无法根据您的流程、法规或程序调整系统工作方式。如果您的医院或诊所以特定方式做事，软件可能不适合您。

另一个问题是集成有限。预制工具通常与流行的EHR系统良好连接，但如果您使用不太常见的系统（或混合不同工具），它们可能无法在没有额外设置或开发人员帮助的情况下工作。

此外，一些工具适用于小诊所，但可能无法处理大量数据、许多用户或多个位置。这可能会减慢速度或随着您的增长增加成本。

另外，如果您使用现成软件，您必须等待供应商升级它。如果您需要新功能或需要满足新法规，您无法自己升级软件，必须等待公司提供。

最后，工具可能没有适当训练以处理专业医学。如果您在专业领域工作，AI可能无法正确理解您的案例，并且可能存在需要手动纠正的编码错误。

定制软件开发如何帮助

如果现成的AI医疗编码软件因一个或多个标准不适合您，您最好尝试专门为您的需求定制的医疗软件开发。

通过定制软件，您获得 exactly what you need。它可以遵循您自己的工作流程，适合您的专业，并与您现有的任何系统集成——EHR、账单系统等。您还完全控制功能。需要引入新东西？改变某些工作方式？立即更新？您不必等待供应商，您可以随时实施更改。

定制工具也可以更精确，特别是如果它们基于您自己的数据训练。这意味着更少的编码错误、更快的账单处理和更少的拒付索赔。如果您的实践处理复杂或非普通案例，这尤其有帮助。

另一个显著好处是您的软件可以随着业务增长而扩展。无论您扩展到新地点、服务还是员工，您的系统都可以调整和扩展以跟上。

是的，定制软件在开始时需要更多投资和时间。但从长远来看，它可以节省时间、减少错误，并为您提供一个真正按照您的工作方式工作的工具。

构建定制软件时要寻找的关键特性

如果您计划构建自己的AI医疗编码软件，从一开始就包含正确的特性非常重要。目标是创建一个不仅智能准确，而且在真实医疗环境中易于使用的工具。以下是您应考虑的特性，用简单术语和示例解释。

1. 自然语言处理（NLP）引擎 医生和护士经常以自由文本编写医疗笔记——而不是整洁、结构化的格式。NLP引擎通过提取重要细节（如症状、程序和诊断以及治疗）帮助软件阅读和理解这些笔记。

   它应该做什么：

   • 找到关键术语，如“肺炎”、“髋部骨折”或“胰岛素注射”
   • 理解医学缩写，如“MI”（心脏病发作）
   • 捕捉上下文，如当条件仅被考虑而未确认时
   • 处理说同一件事的不同方式（例如，“心脏病发作”和“心肌梗死”）

   示例： 医生写道：“患者显示胸痛迹象，心电图ST段抬高，肌钙蛋白升高。” NLP引擎应理解这可能是心脏病发作，并建议急性心肌梗死的代码。

2. 自动代码建议 手动查找医疗代码可能需要大量时间。使用AI，软件可以自动建议正确的代码，帮助编码员工作更快、错误更少。

   它应该做什么：

   • 建议最可能的ICD-10、CPT或HCPCS代码
   • 如果需要显示多个选项（例如，左侧与右侧）
   • 按AI置信度排名代码
   • 让用户批准或更改建议

   示例： 对于笔记“患者接受右肩类固醇注射”，软件可能建议：

   • ICD-10: M25.511（右肩疼痛）
   • CPT: 20610（大关节注射）

3. 实时验证 提交带有错误或缺失代码的索赔可能导致延迟或拒绝。实时验证在您工作时检查代码，因此您可以立即修复问题。

   它应该做什么：

   • 警告信息是否缺失
   • 捕获无效代码组合
   • 遵循保险或支付方规则
   • 在索赔提交前建议更正

   示例： 如果程序代码需要匹配的诊断代码以获得批准，系统将在索赔发出前警告您是否缺失。

4. 与EHR、PMS和账单系统集成 您的编码软件应与您已经使用的系统（如电子健康记录、实践管理系统和账单工具）良好工作，以节省时间并防止错误。

   它应该做什么：

   • 从EHR拉取笔记和患者信息
   • 自动将选定代码推入账单
   • 与您的实践管理系统同步患者数据
   • 安全地保持一切连接

   示例： 一旦医生在EHR中完成编写笔记，AI工具可以拉取详细信息，建议代码，并直接发送到账单，无需任何人重新输入数据。

5. 审计跟踪和合规性跟踪 在审计情况下，您需要显示每个代码如何以及为何被选择。软件应跟踪所有更改和决策，以帮助证明您遵循规则。

   它应该做什么：

   • 记录哪些代码被建议和选择
   • 跟踪更改和谁进行了更改
   • 存储解释为何使用代码的笔记
   • 帮助您遵守如HIPAA的规则

   示例： 如果编码员更改AI建议的代码，系统保存笔记如：“根据医生的澄清更改代码”，以及日期和用户名。

6. 自学习能力（自适应AI） 最好的AI工具随时间改进。如果您的软件可以从团队的更正和反馈中学习，它会变得更智能、更准确和高效，您使用得越多。

   它应该做什么：

   • 注意模式，如哪些代码经常被更正
   • 基于这些更正改进其建议
   • 学习不同提供者如何记录护理
   • 保持与编码和治疗风格变化的更新

   示例： 如果编码员经常将建议的“未指定糖尿病”代码更改为更具体的带有并发症的代码，软件应在未来案例中开始做出更好的建议。

额外有益特性

• 易于使用的仪表板——以便编码员和管理员可以快速审查和编辑工作
• 基于角色的访问——以便不同用户（如编码员、审计员和医生）看到他们需要的内容
• 多语言支持——在服务不同语言患者的诊所中有用
• 消息工具——让编码员和医生在平台内沟通以澄清文档问题

如何构建AI医疗编码软件：逐步指南

创建AI驱动的医疗编码软件可能看起来令人不知所措，但采用正确的方法，它更容易实现。

最好的做法是与具有医疗保健和AI经验的软件开发公司合作。有了经验丰富的开发伙伴，您可以被引导通过过程的每个阶段，从最初概念到完成的、工作的工具。

它从理解您的需求开始。开发团队将与您讨论您的目标、您的团队如何工作、您现在使用什么系统以及您需要什么样的编码支持。这一步帮助创建软件应实现的一般愿景和细节。

第二步是数据准备和收集。由于AI通过示例学习，团队收集真实临床文档并用相关医疗代码注释它们。然后，团队选择最有前途的AI模型并训练它们。这里，开发人员使软件学习医学语言并根据每个笔记的内容建议正确代码。

当AI部分工作良好时，重点转移到开发用户界面。这是程序员、医生或账单人员将直接交互的程序部分。它必须清晰、逻辑和简单导航，以便人们可以快速查看建议、输入更改并发送代码。

团队在发布前彻底测试软件。他们验证工具返回准确结果，满足所有编码标准，并将适合您的日常工作。然后是集成和部署。开发人员将软件与您的其他系统集成，如您的EHR或账单系统。一旦所有完成，是时候推出并开始使用它。

最后，即使在软件上线后，工作并未结束。一个好的开发伙伴将帮助监控工具、调试、更新和改进AI，随着您前进。使用得越多，它可以越智能和有用。

我们在医疗软件开发中的专业知识

我们在SCAND为医疗保健行业创建内部AI解决方案，重点在医疗编码过程、临床过程和与系统（如EHR和账单系统）的直接集成。

我们的团队在医疗保健和AI方面有显著经验，使我们能够创建提高编码精度、减少手动劳动并使医疗人员更高效工作的工具。我们还遵循严格的安全标准，如HIPAA和GDPR，以确认患者数据安全。从开始到超越，我们赋能整个开发生命周期。

我们最近承担的一个项目是实验室测试交付智能快递系统。我们构建了一个网络仪表板和移动应用，使诊所轻松安排、跟踪和管理实验室交付。系统交付快递员、优化路线并实时更新每个人。这消除了错误、节省了时间，并使整个过程更透明和可靠。

如果您想创建类似系统或简化组织中的任何医疗过程，我们很乐意帮助您创建适合您需求的解决方案。