A fydd deallusrwydd artiffisial yn disodli codwyr meddygol? [Fideo a chwis]

Yr ateb byr:
Ni fydd deallusrwydd artiffisial yn disodli codwyr meddygol yn llwyr, ond bydd yn newid sut mae'r gwaith yn cael ei wneud. Pan fydd dogfennaeth yn arferol ac wedi'i strwythuro, gall deallusrwydd artiffisial ysgwyddo'r camau ailadroddus; pan fydd achosion yn gymhleth, yn destun dadl, neu wedi'u harchwilio, mae barn ddynol yn aros yn ganolog. Mae'r rôl yn newid cyn i nifer y pennau ddiflannu.

Prif bethau i'w cymryd:

Awtomeiddio tasgau: Mae deallusrwydd artiffisial yn ymgymryd â gwaith codio ailadroddus, gan greu lle ar gyfer adolygu sy'n drwm ar farn ac ymdrin ag eithriadau.

Atebolrwydd dynol: Codwyr yw'r parti cyfrifol o hyd pan fydd archwiliadau, apeliadau, gwrthodiadau, neu gwestiynau cydymffurfio yn codi.

Esblygiad rôl: Mae rolau codio yn tueddu tuag at archwilio, CDI, rheoli gwadu, dehongli polisïau, a llywodraethu.

Rheoli risg: Gall codio cyflymach gynyddu'r risg o ran cydymffurfio os yw cyflymder yn rhagori ar oruchwyliaeth ac adolygiad dynol yn teneuo.

Gwydnwch gyrfa: Mae arbenigedd canllawiau, rhuglder polisi talwyr, a chryfder archwilio yn parhau i fod yn sgiliau gwydn ac mewn galw mawr.

A fydd AI yn disodli Codwyr Meddygol? Beth mae "disodli" yn ei olygu yn ymarferol 🤔

Pan fydd pobl yn gofyn “A fydd AI yn disodli Codwyr Meddygol?” maen nhw fel arfer yn golygu un o’r rhain:

• Disodli nifer y staff - angen llai o godwyr yn gyffredinol

• Disodli tasgau - mae'r gwaith yn newid ond mae codwyr yn aros

• Disodli cyfrifoldeb - mae deallusrwydd artiffisial yn gwneud y penderfyniadau terfynol a dim ond gwylio sydd gan fodau dynol

• Disodli rolau lefel mynediad - mae'r biblinell yn newid yn gyntaf 😬

Yn fy mhrofiad i wrth wylio timau'n mabwysiadu awtomeiddio, anaml y bydd y newid mwyaf yn "diflannu codwyr". Mae'n debycach i:
codio arferol yn mynd yn gyflymach, achosion ymyl yn mynd yn uwch, ac archwilio yn dod yn gysgod llawn amser i bawb. (Canllawiau Rhaglen Cydymffurfiaeth Gyffredinol - OIG)

Mae AI yn rhagorol am ailadrodd. Nid ailadrodd yn unig yw codio. Codio yw ailadrodd ynghyd â barnu ynghyd â chydymffurfiaeth ynghyd â rhyfeddod talwr ynghyd â datrys dirgelwch "pam mae hyn yn y nodyn". 🕵️♀️

Felly ie, gall deallusrwydd artiffisial ddisodli rhannau o'r gwaith. Mae disodli'r proffesiwn yn llwyr yn beth gwahanol iawn.

Beth sy'n gwneud fersiwn dda o godio meddygol AI? ✅

Os ydym yn sôn am “fersiwn dda” o AI ar gyfer codio meddygol, nid dyma’r un gyda’r marchnata mwyaf fflachlyd. Dyma’r un sy’n ymddwyn fel cydweithiwr cadarn nad yw’n panicio, nad yw’n gweld rhithweledigaethau, ac sy’n dangos ei waith. (NIST AI RMF 1.0, Proffil AI Cynhyrchiol NIST (AI 600-1))

Mae gan system godio (neu lif gwaith) AI dda fel arfer:

• NLP clinigol cryf sy'n ymdrin â nodiadau afreolus (arddweud, templedi, sbageti copïo-gludo 🍝)

• Awgrymiadau cod gyda rhesymeg (nid cod yn unig - ond pam)

• Sgorio hyder gyda throthwyon y gallwch eu haddasu

• Llwybrau archwilio ar gyfer cydymffurfiaeth ac ymateb talwyr (CMS MLN909160 – Gofynion Dogfennu Cofnodion Meddygol)

• Aliniad rheolau + canllawiau (golygiadau ICD-10-CM, CPT, HCPCS, NCCI, polisïau talwyr… y syrcas cyfan 🎪) (Canllawiau Codio ICD-10-CM CMS ar gyfer blwyddyn ariannol 2026, golygiadau CMS NCCI)

• Rheolyddion dynol-yn-y-ddolen fel y gall codwyr dderbyn, addasu, neu wrthod (NIST AI RMF 1.0)

• Integreiddio nad yw'n torri diwrnod pawb (EHR, amgodiwr, CAC, system bilio)

Os na all yr offeryn esbonio ei hun, nid yw'n disodli unrhyw beth yn ddiogel. Mae'n creu pryder yn gyflymach yn unig. (Proffil AI Cynhyrchiol NIST (AI 600-1))

Tabl Cymharu: yr opsiynau codio gorau â chymorth AI (a lle maen nhw'n ffitio) 📊

Isod mae tabl cymharu ymarferol o ddulliau codio cyffredin â chymorth AI. Nid yw'n berffaith daclus ... oherwydd nid yw'r gweithredu chwaith.

Sylwch ar y patrwm? Po fwyaf “di-gyffwrdd” y mae'n ceisio bod, y mwyaf o lywodraethu y bydd ei angen arnoch i osgoi problem cydymffurfio araf. Hwyl. (Canllawiau Rhaglen Cydymffurfiaeth Gyffredinol – OIG)

Pam mae AI yn wirioneddol dda mewn rhannau o godio 😎

Gadewch i ni roi clod i AI lle mae'n cael ei ennill. Mae yna feysydd lle mae'n gryf iawn:

1) Adnabod patrymau ar raddfa fawr

Cyfarfyddiadau cyfaint uchel, ailadroddadwy gyda dogfennaeth gyson? Gall deallusrwydd artiffisial yn aml gywiro:

• codio diagnosis arferol ar gyfer cyflyrau cyffredin

• codio gweithdrefn syml pan fydd y ddogfennaeth yn lân

• dod o hyd i dystiolaeth ategol yn gyflym (labordai, delweddu, rhestrau problemau)

2) Cyflymu'r "helfa"

Mae hyd yn oed codwyr arbenigol yn treulio amser yn hela:

• ble mae datganiad y darparwr

• ble mae'r manylder

• beth sy'n cefnogi angen meddygol

• ble mae'r ochredd melltigedig 😩

Gall deallusrwydd artiffisial ddod â llinellau perthnasol i’r amlwg, nodi manylder coll, a lleihau blinder sgrolio. Nid yw hynny’n ddeniadol, ond mae’n gynhyrchiant go iawn.

3) Patrymau atal gwadu

Gall AI ddysgu patrymau fel:

• sbardunau gwadu cyffredin gan dalwr

• bylchau dogfennaeth sy'n gysylltiedig â rhai gwasanaethau

• addaswyr sy'n aml yn cael eu gwrthod heb gefnogaeth ychwanegol (CMS MLN909160 – Gofynion Dogfennu Cofnodion Meddygol, Rhaglen CERT CMS)

Mae codwyr eisoes yn gwneud hyn yn feddyliol. Mae deallusrwydd artiffisial yn ei wneud yn swnllyd ac yn gyflymach.

Pam mae AI yn cael trafferth gyda'r rhannau y mae codwyr yn cael eu talu i'w trin 😬

Nawr yr ochr arall. Fel arfer, y rhannau sy'n torri awtomeiddio yw'r un rhannau sy'n gwahanu "mewnbynnu cod" oddi wrth "godio"

Amwysedd clinigol ac awyrgylch clinigwyr

Mae darparwyr yn ysgrifennu pethau fel:

• “tebygol,” “diystyru,” “amheuaeth,” “ni ellir diystyru”

• “hanes,” “post statws,” “wedi’i ddatrys,” “cronig ond sefydlog”

• “niwmonia tebygol ond gallai fod yn CHF hefyd”

Gall deallusrwydd artiffisial gamddeall ansicrwydd a'i droi'n sicrwydd. Nid camgymeriad ciwt yw hynny….

Naws canllawiau (ac anhrefn polisi talwyr)

Nid dim ond “beth ddigwyddodd yn glinigol” yw codio. Mae’n:

• dehongliad canllawiau

• rhesymeg dilyniannu

• rheolau bwndelu

• gofynion penodol i'r talwr

• rhesymeg angenrheidrwydd meddygol

• chwilfrydedd darpariaeth leol (Canllawiau Codio ICD-10-CM CMS blwyddyn ariannol 2026, golygiadau CMS NCCI)

Gall AI ddysgu patrymau, yn sicr. Ond pan fydd talwr yn newid rheol, mae bodau dynol yn addasu gyda bwriad. Mae AI yn addasu gyda dryswch a hyder. Mae hynny'n gyfuniad gwael.

Y broblem "un frawddeg ar goll"

Gall un llinell newid y dewis cod, DRG, cipio risg HCC, neu lefel E/M. Gall AI ei fethu, neu'n waeth - ei gasglu. Ac mae casglu mewn codio fel adeiladu pont o jeli. Mae'n edrych yn iawn nes i chi gamu arni.

Felly… A fydd AI yn disodli Codwyr Meddygol? Y canlyniad mwyaf realistig 🧩

Yn ôl at yr allweddair craidd: A fydd AI yn disodli Codwyr Meddygol?
Fy ateb gorau sydd wedi'i seilio ar bethau yw: mae AI yn disodli darnau o waith yn gyntaf, yna'n ail-lunio rolau, ac yn lleihau nifer y staff dim ond lle mae sefydliadau'n dewis peidio ag ailfuddsoddi'r amser a arbedwyd.

Cyfieithiad:

• Bydd rhai sefydliadau'n defnyddio deallusrwydd artiffisial i hybu trwybwn heb ddiswyddiadau

• Bydd rhai yn ei ddefnyddio i dorri costau (ac ymdrin â'r sgil-effeithiau yn ddiweddarach)

• Bydd rhai yn gwneud cymysgedd, yn dibynnu ar linellau gwasanaeth

Ond dyma’r tro y mae pobl yn ei golli: os yw deallusrwydd artiffisial yn cynyddu cyflymder, gall hefyd gynyddu risg. Mae’r risg honno’n gyrru’r galw am:

• archwilwyr

• adolygwyr cydymffurfiaeth

• addysgwyr codio

• arbenigwyr rheoli gwadu

• CDI a gweithwyr proffesiynol rheoli ymholiadau

• rolau llywodraethu ansawdd data (Canllawiau Rhaglen Cydymffurfiaeth Gyffredinol – OIG, Rhaglen CERT CMS)

Felly nid llinell syth yw disodli. Mae'n debycach i felin draed mewn sandalau. Cynnydd… ond ychydig yn simsan. 😅

Beth sy'n newid gyntaf: cleifion mewnol vs cleifion allanol vs gweithwyr proffesiynol 🏥

Nid yw pob gwaith codio yn cael ei effeithio'n gyfartal. Mae rhai meysydd yn haws i'w awtomeiddio oherwydd bod y ddogfennaeth a'r rheolau wedi'u strwythuro'n fwy.

Cleifion allanol a phroffesiynol

Yn aml yn gweld awtomeiddio cyflymach oherwydd:

• cyfaint uchel

• templedi ailadroddadwy

• mwy o ffrydiau data strwythuredig

• haws i gymhwyso golygiadau sy'n seiliedig ar reolau + awgrymiadau AI (golygiadau CMS NCCI)

Ond mae cymhlethdod lefelu E/M, gwneud penderfyniadau meddygol, a chraffu ar dalwyr yn dal i gadw bodau dynol yn berthnasol iawn. (CMS MLN006764 – Gwasanaethau Gwerthuso a Rheoli)

Claf mewnol

Mae gan godio cleifion mewnol amrywioldeb enfawr:

• arosiadau hir gyda diagnosisau lluosog

• cymhlethdodau, cyd-morbidrwydd, gweithdrefnau

• Effeithiau DRG a naws dilyniannu

• anhwylder dogfennu cyson (Canllawiau Codio ICD-10-CM CMS Blwyddyn Ariannol 2026)

Gall deallusrwydd artiffisial helpu, ond mae "claf mewnol di-gyffwrdd" yn tueddu i fod yn fwy o freuddwyd nag yn realiti i lawer o ysbytai.

Lonydd arbenigol

Gall radioleg a phatholeg weld enillion cryf oherwydd adrodd strwythuredig. Gall Adrannau Achosion Brys fod yn gymysg - nodiadau cyflym, wedi'u templedi, ond realiti anhrefnus.

Y maes brwydr cudd: cydymffurfiaeth, archwiliadau ac atebolrwydd 🧾

Dyma lle mae "disodli" yn mynd yn simsan.

Hyd yn oed pan fydd AI yn awgrymu codau, mae atebolrwydd yn dal i fod yn rhywle penodol:

• Y cyfleuster

• Y darparwr bilio

• Y codwr a gliciodd ar “derbyn”

• Y rheolwr a osododd y trothwyon

• Y gwerthwr a ddywedodd ei fod yn gywir (lol) (Canllawiau Rhaglen Cydymffurfiaeth Gyffredinol – OIG)

Fel arfer, mae timau cydymffurfio eisiau:

• olrhainadwyedd

• rhesymeg codio amddiffynadwy

• cymhwyso canllawiau cyson

• dogfennaeth barod ar gyfer archwiliad (CMS MLN909160 – Gofynion Dogfennaeth Cofnodion Meddygol)

Gall deallusrwydd artiffisial gefnogi hynny - ond dim ond os yw'r llif gwaith wedi'i adeiladu i gadw tystiolaeth a lleihau derbyniad dall. (NIST AI RMF 1.0)

Ychydig yn blwmp ac yn blaen yma: os yw eich llif gwaith AI yn annog rhoi stampiau rwber, dydych chi ddim yn arbed arian. Rydych chi'n benthyca trafferth. Gyda llog. 😬 (GAO-19-277, Rhaglen CERT CMS)

Sut i aros yn werthfawr: y pentwr sgiliau codio “sy’n brawf AI” 💪🧠

Os ydych chi'n godiwr meddygol sy'n darllen hwn gyda'r teimlad tynn hwnnw yn eich brest, dyma'r newyddion da: gallwch chi osod eich hun ar gyfer y rhan o'r gwaith na all AI ei pherchenogi'n ddiogel.

Sgiliau sy'n heneiddio'n dda (hyd yn oed mewn amgylchedd sy'n llawn AI):

• Archwilio ac adolygu ansawdd (canfod beth sy'n anghywir, nid dim ond beth sy'n gyflym) (Canllawiau Rhaglen Cydymffurfiaeth Gyffredinol – OIG)

• Dehongli canllawiau (a'u hesbonio'n glir) (Canllawiau Codio ICD-10-CM CMS Blwyddyn Ariannol 2026)

• Mordwyo polisi talwr (oherwydd bod polisïau’n… sbeislyd 🌶️)

• Cydweithio CDI a strategaeth ymholiadau

• Dadansoddiad gwraidd-achos gwadu (CMS MLN909160 – Gofynion Dogfennu Cofnodion Meddygol, Rhaglen CERT CMS)

• Llythrennedd addasu risg (rhesymeg HCC, uniondeb dogfennaeth) (Addasu Risg CMS)

• Arbenigedd arbenigol (ortho, cardioleg, niwro, oncoleg, ac ati)

• Llywodraethu AI - helpu i osod trothwyon, categorïau gwallau, dolenni adborth (NIST AI RMF 1.0)

Os yw AI yn gyfrifiannell, dydych chi ddim yn dod yn hen ffasiwn trwy wneud mathemateg yn well. Rydych chi'n dod yn fwy gwerthfawr trwy wybod pryd mae'r gyfrifiannell yn anghywir, a pham.

Sut y dylai sefydliadau weithredu AI heb wneud pawb yn ddiflas 😵💫

Os ydych chi ar ochr yr arweinyddiaeth, dyma'r patrymau gweithredu rydw i wedi'u gweld yn gweithio orau:

1) Dechreuwch gyda “chynorthwyo” nid “disodli”

Defnyddiwch AI ar gyfer:

• blaenoriaethu siartiau

• tystiolaeth yn dod i'r amlwg

• awgrymiadau cod gyda sgoriau hyder

• llwybro llif gwaith yn seiliedig ar gymhlethdod

2) Adeiladu dolenni adborth fel petaech chi'n ei olygu

Os yw codwyr yn cywiro allbwn AI, cofnodwch hynny:

• pa fath o gamgymeriad

• pam y digwyddodd

• pa ddogfennaeth a sbardunodd hynny

• pa mor aml y mae'n ailadrodd

Fel arall, dydy'r offeryn byth yn gwella ac mae pawb yn gwella wrth ei anwybyddu.

3) Rhannu gwaith yn ôl cymhlethdod

Llif gwaith ymarferol:

• cymhlethdod isel - mwy o awtomeiddio

• cymhlethdod canolig - llif gwaith pâr codwr + AI

• cymhlethdod uchel - codwr arbenigol yn gyntaf, AI yn ail (ie, yn ail)

4) Mesurwch y canlyniadau cywir

Nid cynhyrchiant yn unig. Hefyd:

• cyfraddau gwrthod

• canfyddiadau archwiliad

• cyfraddau gwrthdroi

• cyfaint ymholiadau ac ansawdd ymateb

• boddhad codwr (o ddifrif) (Rhaglen CERT CMS)

Os bydd cynhyrchiant yn codi a gwrthodiadau'n codi hefyd… nid yw hynny'n fuddugoliaeth. Mae honno'n broblem amlwg.

Sut olwg sydd ar y dyfodol (heb y ddrama ffuglen wyddonol) 🔮

Gadewch i ni beidio â cheisio esgus na fydd dim yn newid. Fe fydd. Ond mae naratif "diwedd codwyr" yn rhy syml.

Yn fwy tebygol:

• llai o rolau mewnbynnu cod pur

• mwy o rolau hybrid (codio + archwilio + dadansoddeg + cydymffurfio)

• timau codio yn dod yn dimau ansawdd data

• mae uniondeb dogfennaeth yn dod yn fater pwysicach

• Mae AI yn dod yn gydweithiwr safonol rydych chi'n ei oruchwylio, boed yn ei hoffi ai peidio (NIST AI RMF 1.0, OIG – Canllawiau Rhaglen Cydymffurfiaeth Gyffredinol)

Ac ie, bydd rhai swyddi'n cael eu lleihau mewn rhai lleoliadau. Mae'r rhan honno'n real. Ond mae gofal iechyd wrth ei fodd â rheoleiddio, amrywioldeb, eithriadau a gwaith papur. Gall deallusrwydd artiffisial ymdopi â llawer… ond mae gan ofal iechyd dalent i ddyfeisio cymhlethdod ffres, fel pe bai'n hobi.

Glanio'r awyren: A fydd deallusrwydd artiffisial yn disodli Codwyr Meddygol? 🧡

Gadewch i ni lanio'r awyren hon.

A fydd AI yn disodli Codwyr Meddygol? Nid yn y ffordd lân, llwyr, ffuglen wyddonol y mae pobl yn ei awgrymu. Bydd AI yn lleihau tasgau ailadroddus yn llwyr, yn cyflymu codio arferol, ac yn rhoi pwysau ar sefydliadau i ad-drefnu timau. Bydd hefyd yn creu mwy o angen am oruchwyliaeth, archwilio, amddiffyn cydymffurfiaeth, strategaeth gwadu, a gwaith uniondeb dogfennaeth. (AHIMA – Pecyn Cymorth Codio â Chymorth Cyfrifiadur, OIG – Canllawiau Rhaglen Cydymffurfiaeth Gyffredinol)

Crynodeb cyflym 🧾

• Bydd deallusrwydd artiffisial yn disodli rhannau o dasgau codio yn fwy nag y mae'n disodli codwyr

• Mae codio “di-gyffwrdd” yn gweithio orau mewn achosion cul, glân ac ailadroddus (AHIMA – Pecyn Cymorth Codio â Chymorth Cyfrifiadur)

• Mae codio cymhleth yn dal i fod angen barn a chyfrifoldeb dynol (Canllawiau Codio ICD-10-CM CMS ar gyfer blwyddyn ariannol 2026, CMS MLN909160 – Gofynion Dogfennu Cofnodion Meddygol)

• Y llwybr mwyaf diogel yw bod dynol yn rhan o'r ddolen gyda llwybrau archwilio cryf (NIST AI RMF 1.0)

• Mae codwyr sy'n datblygu i faes archwilio, cydymffurfio, CDI, polisi talwyr, ac arbenigedd yn dod yn fwy gwerthfawr fyth (OIG – Canllawiau Rhaglen Cydymffurfiaeth Gyffredinol, Rhaglen CMS CERT)

Hefyd, a dweud y gwir… os bydd AI byth yn “disodli” codio’n llwyr, bydd hynny oherwydd bod dogfennu wedi dod yn berffaith. A dyna’r peth mwyaf afrealistig rydw i wedi’i ddweud drwy’r dydd 😂 (CMS MLN909160 – Gofynion Dogfennu Cofnodion Meddygol)

Enghraifft o'r byd go iawn: Adeiladu llif gwaith codio cleifion allanol â chymorth AI 🧪

Senario

Dychmygwch glinig cleifion allanol maint canolig sy'n trin llif cyson o ymweliadau gofal sylfaenol, cardioleg ac orthopedig. Nid yw'r tîm codio yn ceisio disodli codwyr. Maent yn ceisio lleihau'r gwaith sgrolio diflas: dod o hyd i asesiad y darparwr, gwirio a yw ochroldeb wedi'i ddogfennu, nodi manylder coll, a chanfod problemau addasydd neu angenrheidrwydd meddygol amlwg cyn i hawliadau fynd allan.

Yn y senario enghreifftiol hwn, defnyddir deallusrwydd artiffisial fel cynorthwyydd pas cyntaf. Mae'n adolygu'r nodyn cyfarfyddiad, yn awgrymu codau ICD-10-CM a CPT tebygol, yn amlygu'r union destun nodyn sy'n cefnogi pob awgrym, ac yn nodi unrhyw beth sydd angen penderfyniad dynol.

Y codwr sy'n dal i wneud y penderfyniad terfynol. Dim cyflwyno hawliad yn awtomatig. Dim stamp rwber "dywedodd AI hynny". Diflas? Efallai. Mwy diogel? Yn hollol.

Beth sydd ei angen ar y cynorthwyydd

Byddai angen y canlynol ar gynorthwyydd codio AI ymarferol:

• Nodiadau cyfarfyddiad cleifion allanol diweddar gyda dynodwyr cleifion wedi'u tynnu ar gyfer profion

• Cyfeiriadau polisi ICD-10-CM, CPT, HCPCS, NCCI, a thalwyr cyfredol

• Enghreifftiau o gyfarfyddiadau wedi'u codio a dderbyniwyd yn flaenorol

• Enghreifftiau o hawliadau a wrthodwyd neu a gywirwyd

• Trothwy hyder clir, fel “anfon unrhyw beth islaw 85% o hyder i adolygiad dynol llawn”

• Rheol bod rhaid i'r cynorthwyydd ddyfynnu neu gyfeirio at ddogfennaeth ategol cyn awgrymu cod

• Proses adborth codwr ar gyfer awgrymiadau a dderbyniwyd, a wrthodwyd ac a addaswyd

Nid rhoi nodiadau iddo yn unig yw'r allwedd. Yr allwedd yw ei ddysgu sut olwg sydd ar "amddiffynadwy".

Cyfarwyddyd enghreifftiol

Rydych chi'n cynorthwyo codwr meddygol ardystiedig gyda chodio ffioedd proffesiynol cleifion allanol. Adolygwch y nodyn cyfarfyddiad ac awgrymwch opsiynau ICD-10-CM, CPT, HCPCS, ac addasydd posibl dim ond pan gânt eu cefnogi gan y ddogfennaeth. Ar gyfer pob awgrym, dangoswch yr ymadrodd ategol o'r nodyn, esboniwch y rhesymeg codio yn glir, a nodwch unrhyw benodolrwydd sydd ar goll, ansicrwydd, pryder polisi talwr, neu fwlch dogfennaeth. Peidiwch â chwblhau'r hawliad. Marciwch bob eitem fel hyder isel, canolig, neu uchel. Rhaid uwchgyfeirio unrhyw ddiagnosis ansicr, gweithdrefn aneglur, ochredd ar goll, neu angenrheidrwydd meddygol heb ei gefnogi i adolygiad dynol.

Sut i'w brofi

Dechreuwch gyda 30 o gyfarfyddiadau cleifion allanol sydd eisoes wedi'u codio, wedi'u rhannu ar draws achosion syml, canolig a chymhleth.

Gallai cwestiynau prawf gynnwys:

• A all y cynorthwyydd ddod o hyd i'r gefnogaeth diagnosis heb ddyfeisio manylion coll?

• A yw'n nodi diagnosisau "posibl", "diystyru", neu "amheus" yn gywir?

• A yw'n dal ochroldeb coll ar gyfer achosion orthopedig?

• A yw'n egluro pam y gallai fod angen addasydd yn hytrach na dim ond awgrymu un?

• A yw'n nodi pryd nad yw'r ddogfennaeth yn cefnogi'r lefel E/M a ddewiswyd?

• A yw'n cynyddu achosion aneglur yn hytrach na gorfodi ateb hyderus?

Prawf gwerthfawr yw cymharu tair fersiwn o'r un siart: un glân, un sydd ar goll brawddeg allweddol, ac un gyda dogfennaeth gwrthgyferbyniol. Pan fydd y deallusrwydd artiffisial yn rhoi'r un ateb i'r tri, nid yw'n barod.

Canlyniad

Canlyniad darluniadol: yn seiliedig ar amseru 30 o gyfarfyddiadau cleifion allanol enghreifftiol cyn ac ar ôl defnyddio'r llif gwaith.

Cyn cymorth AI, roedd y codwr yn treulio cyfartaledd o 7 munud fesul cyfarfod arferol ar adolygu, cadarnhau cod, a gwirio dogfennaeth. Gyda thynnu sylw at dystiolaeth AI ac awgrymiadau pas cyntaf, gostyngodd hynny i 4 munud fesul cyfarfod arferol.

Mae hynny'n hafal i:

• 90 munud wedi'u harbed ar draws 30 o gyfarfyddiadau

• 3 munud wedi'u harbed fesul siart arferol

• 0 siart wedi'u cyflwyno'n awtomatig heb adolygiad gan y codwr

• 5 cyfarfyddiad wedi dwysáu oherwydd bod yr AI wedi canfod ochroldeb ar goll, statws diagnosis aneglur, neu gefnogaeth angenrheidrwydd meddygol gwan

• Gwrthodwyd 2 awgrym AI oherwydd nad oedd y ddogfennaeth ategol yn ddigon cryf

Nid “cywirdeb AI” ar ei ben ei hun yw’r metrig mwyaf gwerthfawr yma. Awgrymiadau a dderbynnir gan godwyr ar ôl eu hadolygu ydyw. Yn y prawf hwn, cafodd o leiaf un awgrym AI ei dderbyn mewn 23 allan o 30 o gyfarfyddiadau, ond dim ond 18 a dderbyniwyd heb newidiadau cod. Mae’r gwahaniaeth hwnnw’n bwysig.

Beth all fynd o'i le

Y risg fwyaf yw derbyniad dall. Pan fydd codwyr yn dechrau clicio “derbyn” oherwydd bod yr offeryn yn swnio’n hyderus, mae’r llif gwaith yn dod yn broblem cydymffurfio gan wisgo het cynhyrchiant. 🎩

Mae camgymeriadau cyffredin eraill yn cynnwys:

• Gadael i AI gasglu diagnosisau o labordai neu feddyginiaethau yn unig

• Defnyddio rheolau talwyr sydd wedi dyddio

• Anwybyddu rhybuddion hyder isel oherwydd bod copi wrth gefn o'r ciw hawliadau

• Mesur cyflymder yn unig, nid gwadiadau na chanfyddiadau archwiliad

• Methu â chofnodi pam newidiodd neu wrthododd codwyr awgrymiadau AI

• Trin canlyniadau profion glân fel prawf y gall y system ymdrin â siartiau cleifion allanol cymhleth

Mae gosodiad mwy diogel yn cadw'r AI yn lôn y cynorthwyydd: awgrymu, dangos tystiolaeth, egluro ansicrwydd, a chynyddu'r sefyllfa.

Tecawê ymarferol

Y defnydd gorau o AI mewn codio meddygol yw peidio â “gadael i’r peiriant godio popeth.” Mae’n “gwneud adolygiad y codwr yn fwy craff ac yn gyflymach.” Pan fydd y llif gwaith yn arbed tair munud fesul siart arferol wrth ddal bylchau dogfennaeth cyn bilio, mae gan hynny werth gwirioneddol. Ond dim ond pan fydd bodau dynol yn dal i fod yn berchen ar y farn, y llwybr archwilio, a’r penderfyniad terfynol y mae’r gwerth yn dal.

Cwestiynau Cyffredin

A fydd deallusrwydd artiffisial yn disodli codwyr meddygol yn llwyr yn ystod y blynyddoedd nesaf?

Mae'n annhebygol y bydd AI yn disodli codwyr meddygol yn llwyr yn y tymor agos. Mae'r rhan fwyaf o weithrediadau byd go iawn yn canolbwyntio ar gynorthwyo tasgau arferol, cyfaint uchel yn hytrach na dileu'r rôl yn llwyr. Mae codio yn dal i fynnu barn, dehongli canllawiau ac ymwybyddiaeth o gydymffurfiaeth. Yn ymarferol, mae AI yn newid sut mae codwyr yn gweithio yn fwy nag a oes angen codwyr.

Sut mae deallusrwydd artiffisial yn cael ei ddefnyddio ar hyn o bryd mewn llifau gwaith codio meddygol?

Defnyddir deallusrwydd artiffisial yn gyffredin i awgrymu codau, tynnu sylw at ddogfennaeth berthnasol, nodi manylder coll, a dosbarthu siartiau yn ôl cymhlethdod. Mae llawer o systemau'n rhedeg mewn model dynol-yn-y-ddolen lle mae codwyr yn adolygu, addasu, neu wrthod awgrymiadau deallusrwydd artiffisial. Mae hyn yn gwella cyflymder heb drosglwyddo cyfrifoldeb. Mae goruchwyliaeth yn parhau i fod yn hanfodol ar gyfer cydymffurfiaeth a chywirdeb.

Pa rannau o godio meddygol sydd hawsaf i AI eu awtomeiddio?

Mae deallusrwydd artiffisial (AI) yn perfformio orau gyda chyfarfyddiadau ailadroddus, wedi'u dogfennu'n dda fel ymweliadau cleifion allanol arferol neu adroddiadau arbenigedd strwythuredig. Mae senarios cyfaint uchel sy'n seiliedig ar dempledi cyson yn haws i'w awtomeiddio. Mae chwilio am god, tynnu sylw at dystiolaeth, a chanfod patrymau gwadu sylfaenol yn tueddu i fod yn achosion defnydd cryf. Mae barn glinigol gymhleth yn parhau i fod yn heriol.

Pam mae deallusrwydd artiffisial yn cael trafferth gyda chofnodion meddygol cymhleth neu amwys?

Yn aml, mae dogfennaeth glinigol yn cynnwys ansicrwydd, diagnosisau gwrthgyferbyniol, ac iaith amhenodol. Gall deallusrwydd artiffisial gamddarllen geiriau cymwys fel “posibl” neu “diystyru” fel cyflyrau wedi’u cadarnhau. Gall hefyd fethu un frawddeg hollbwysig sy’n newid dilyniant neu ddifrifoldeb. Mae’r manylion hyn wrth wraidd codio cydymffurfiol ac maent yn anodd eu awtomeiddio’n ddiogel.

A fydd deallusrwydd artiffisial yn lleihau nifer y swyddi codio meddygol lefel mynediad?

Gall rolau lefel mynediad deimlo pwysau yn gyntaf wrth i waith arferol ddod yn fwy awtomataidd. Gall rhai sefydliadau arafu recriwtio, tra bod eraill yn symud codwyr iau i rolau cymorth archwilio neu ansawdd. Mae'r effaith yn amrywio yn ôl sefydliad a llinell wasanaeth. Gall llwybrau gyrfa blygu ac ailgyflunio yn hytrach na diflannu.

Sut mae deallusrwydd artiffisial yn effeithio ar gydymffurfiaeth a risg archwilio mewn codio meddygol?

Gall deallusrwydd artiffisial gynyddu cyflymder a risg pan fydd llywodraethu'n wan. Gall codio cyflymach heb brosesau adolygu gwydn gynyddu cyfraddau gwrthod neu amlygiad i archwiliadau. Mae angen rhesymeg olrheiniadwy a phenderfyniadau amddiffynadwy o hyd ar dimau cydymffurfio. Mae adolygiad dynol, llwybrau archwilio ac atebolrwydd clir yn parhau i fod yn ddiogelwch hanfodol.

Pa sgiliau sy'n helpu codwyr meddygol i aros yn werthfawr mewn amgylchedd â chymorth AI?

Mae sgiliau sy'n gysylltiedig ag archwilio, dehongli canllawiau, dadansoddi polisïau talwyr, a rheoli gwrthodiadau yn tueddu i heneiddio'n dda. Mae codwyr sy'n deall pam mae cod yn gywir, nid yn unig pa god i'w ddewis, yn anoddach i'w disodli. Mae arbenigedd arbenigol a chydweithio â CDI hefyd yn ychwanegu gwerth. Mae llawer o rolau'n symud tuag at ansawdd a llywodraethu.

A yw codio meddygol “di-gyffwrdd” yn realistig i’r rhan fwyaf o sefydliadau?

Gall codio di-gyffwrdd weithio ar gyfer achosion cul, syml gyda dogfennaeth lân. Ar gyfer cyfarfyddiadau cymhleth gyda chleifion mewnol neu gyflyrau lluosog, mae'n aml yn methu. Mae'r rhan fwyaf o sefydliadau'n gweld canlyniadau cryfach gyda llifau gwaith hybrid. Mae awtomeiddio llawn yn aml yn cynyddu'r angen am archwiliadau a chywiriadau i lawr yr afon yn hytrach na dileu gwaith.

Cyfeiriadau

1. Swyddfa'r Arolygydd Cyffredinol (OIG), Adran Iechyd a Gwasanaethau Dynol yr Unol Daleithiau - Canllawiau Rhaglen Cydymffurfiaeth Gyffredinol - oig.hhs.gov

2. Sefydliad Cenedlaethol Safonau a Thechnoleg (NIST) - Fframwaith Rheoli Risg AI (AI RMF 1.0) - nist.gov

3. Sefydliad Cenedlaethol Safonau a Thechnoleg (NIST) - Proffil Deallusrwydd Artiffisial Cynhyrchiol (NIST AI 600-1) - nist.gov

4. Canolfannau ar gyfer Gwasanaethau Medicare a Medicaid (CMS) - Gofynion Dogfennu Cofnodion Meddygol (MLN909160) - cms.gov

5. Canolfannau ar gyfer Gwasanaethau Medicare a Medicaid (CMS) - Canllawiau Codio ICD-10-CM ar gyfer Blwyddyn Ariannol 2026 - cms.gov

6. Canolfannau ar gyfer Gwasanaethau Medicare a Medicaid (CMS) - Golygiadau Menter Codio Cywir Genedlaethol (NCCI) - cms.gov

7. Cymdeithas Rheoli Gwybodaeth Iechyd America (AHIMA) - Pecyn Cymorth Codio â Chymorth Cyfrifiadur - ahima.org

8. Canolfannau ar gyfer Gwasanaethau Medicare a Medicaid (CMS) - Rhaglen Profi Cyfradd Gwallau Cynhwysfawr (CERT) - cms.gov

9. Canolfannau ar gyfer Gwasanaethau Medicare a Medicaid (CMS) - Gwasanaethau Gwerthuso a Rheoli (MLN006764) - cms.gov

10. Swyddfa Atebolrwydd Llywodraeth yr Unol Daleithiau (GAO) - GAO-19-277 - gao.gov

11. Canolfannau ar gyfer Gwasanaethau Medicare a Medicaid (CMS) - Addasu Risg - cms.gov

Dewch o hyd i'r AI Diweddaraf yn y Siop Swyddogol ar gyfer Cynorthwywyr AI

Amdanom Ni