Die KI-Lücke im ländlichen Gesundheitswesen: Ländliche und kritische Zugangskrankenhäuser (CHAs) beginnen von hinten
Budgetprobleme gehören zu den Hauptgründen dafür, dass ländliche Krankenhäuser bei der Integration generativer und agentenbasierter KI langsamer vorangekommen sind. Nach Angaben der American Medical Association weist die Hälfte der ländlichen Krankenhäuser ein Defizit auf, was viele dazu zwingt, kritische Leistungen wie Wehen, Entbindung und Krebsbehandlung einzuschränken.
Diese Realität lässt weniger Spielraum für Experimente mit neuen Technologien. Bevor ein KI-gestütztes Tool vollständig implementiert wird, evaluieren Krankenhäuser es in der Regel mehrere Monate lang. Dieser Zeitplan umfasst Risikoanalysen, Tests und die Schulung des Personals für die Verwendung.
Alex Sushko, ein Lösungsingenieur bei Glean, der sich auf KI-Integration spezialisiert hat, sagt, dass dies ein Hauptgrund dafür ist, dass die KI-Einführungskurve ungleichmäßig verläuft. „Größere Organisationen können es sich leisten, ein 18-monatiges Pilotprojekt durchzuführen und ein KI-Tool langsam an Bord zu nehmen und es an ihre Spezifikationen anzupassen, da sie im Geschäftsszenario mehr Spielraum haben, um diese Investition zu absorbieren. Ländliche Krankenhäuser sind dazu möglicherweise nicht in der Lage.“
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Wo KI einen unmittelbaren Einfluss auf ländliche Gesundheitsumgebungen haben kann
Bei all den Schlagzeilen darüber, wie KI die medizinische Forschung beschleunigen, die Bildgebung verbessern, Operationen präziser gestalten und Verwaltungsaufgaben automatisieren kann, kann es überwältigend sein, herauszufinden, wo man anfangen soll. Rhew rät Krankenhäusern mit schlanken IT-Teams, klein anzufangen.
„Anstatt zu versuchen, KI umfassend einzusetzen, erzielen Teams tendenziell den größten Erfolg, wenn sie mit einem genau definierten Problem beginnen und dann Tools auswählen, die für die Arbeit mit bestehenden Arbeitsabläufen konzipiert sind“, sagt Rhew.
Um schnell einen Mehrwert zu erzielen, empfiehlt Sushko, sich auf Prozesse im Rahmen des Umsatzzyklusmanagements zu konzentrieren, beispielsweise auf die saubere Schadensquote des Krankenhauses. „Es ist ein perfekter Anwendungsfall für Agentenfunktionen, denn wenn Sie nur über wenige Mitarbeiter im administrativen Backoffice verfügen, kann KI Informationen schnell zusammenstellen und die Produktivität um das Zehnfache steigern“, sagt Sushko.
Versicherungseinsprüche sind ein weiterer umsatzsteigernder Schwerpunkt, da abgelehnte Versicherungsansprüche Krankenhäuser jedes Jahr fast 20 Milliarden US-Dollar kosten. Obwohl mehr als 80 % der Berufungen erfolgreich sind, wird gegen weniger als 1 % der abgelehnten Ansprüche überhaupt Berufung eingelegt.
KI-gestützte Systeme können den Verwaltungsteams von Krankenhäusern dabei helfen, abgelehnte Ansprüche zu untersuchen und zu lösen, was möglicherweise zu finanziell wirkungsvollen Erstattungen führt. „Ein KI-Tool könnte ein viel größeres Schadenvolumen bewältigen, wobei eine Person kritische Details überprüft, und zu einer viel höheren Auszahlung führen“, sagt Sushko.
Zu den HIPAA-konformen Optionen zur Stärkung der Revenue-Cycle-Management-Systeme gehören:
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