Cerebral 是一家虛擬精神保健提供者，其使命是讓所有人都能民主地獲得高品質的照護。有多種全方位服務的每月訂閱計劃可供選擇，會員可以在線訪問治療師和處方提供者。

探視是透過視訊聊天完成的，成員可以直接向他們的護理團隊發送訊息。會員可以收到直接送貨上門的藥物。

問題

不幸的是，Cerebral 的圖表審核過程完全是手動的，耗時且成本高昂。

手動內部審核和監控流程每月需要臨床審核員團隊花費數百個小時，負責單獨識別要審核的註釋。為此，他們將透過創建選定的臨床醫生樣本來進行審查的過程，以及要審查的問題或主題來審查依從性或合規性，並確保先前的審計結果不會在環境中重複。

「為了獲得相關的選定樣本，每​​月手動建立需要審查數百名臨床醫生的日曆和預約，以識別病歷連結並將其複製到EHR 中，以便找到實際的會議記錄以供審查，」副主任Julia Dolan 說Cerebral 的行為操作。

「結果和觀察結果分別記錄在另一份文件中，分析並總結成一份報告供管理層和個別臨床醫生使用，最後單獨綜合供公司內的高級領導和執行領導使用，」她繼續說道。

除了耗時之外，該過程還容易出現人為錯誤。供應商審核結果的成功完成和評分取決於審核員對細節的一絲不苟。

「他們被要求將臨床醫生的姓名和病歷編號輸入到用於記錄回饋的評分範本中，」多蘭解釋道。 「這自然會帶來典型的審計風險，例如名稱不符、連結不正確或遺漏將審計組件應用於圖表。

她補充說：「我們仍然致力於持續改進和迭代，以確保高品質的審核回饋，我們認識到手動流程中的差距，並利用我們現有的資源保持勤奮和積極主動，這對於臨床管理來說不是一項微不足道的任務。

提議

供應商 Brellium 提供了人工智慧驅動的圖表審查技術，旨在簡化 利用人工智慧執行全面和即時的審計來管理非結構化臨床記錄。該技術旨在解決醫療保健管理中的一個主要痛點：由於手動處理而導致臨床文件效率低下和錯誤。

「該系統的核心功能是預先篩選所有非結構化臨床記錄，以發現可能影響患者護理品質和/或保險計費的各種類型的錯誤和不一致，例如客戶情緒、成功和繼任者、基於證據的幹預措施以及確定治療目標是否可衡量且有時限，」多蘭解釋。

「具體來說，人工智慧經過訓練可以識別臨床錯誤並發現可能需要注意的趨勢，」她繼續說道。 “這種先發製人的分析還旨在確保在提交保險索賠之前可以識別並糾正計費和/或編碼錯誤，從而顯著降低索賠被拒絕的風險和昂貴的返工需求。”

此外，她補充說，透過自動化審核流程，該技術預計將醫療保健提供者花在手動審核上的時間減少 98%。傳統方法通常只允許對一小部分患者就診進行徹底審查，而這種人工智慧驅動的方法使 Cerebral 能夠擴大其審查筆記的百分比，增加審查的覆蓋範圍，同時還可以大幅減少勞動密集型工作她說，手動篩檢任務減少了78% 的時間。

她指出：“效率的顯著提高釋放了大量資源，使醫療保健提供者能夠將他們的時間和精力重新分配到更多以客戶為中心的活動和其他管理領域。”

迎接挑戰

2023 年 12 月，Cerebral 開始在其行為照護部門內使用自動圖表審查流程。面對每月處理數千份治療會議記錄的挑戰，Cerebral 需要一個可擴展的系統來確保遵守其內部品質控制和合規要求以及保險規定，而無需承擔不可持續的人工審核負擔。

「我們的臨床團隊直接與供應商合作，交付 一個量身定制的人工智慧系統，整合了 Cerebral 會議記錄的獨特格式、服務時間和保險合作夥伴的具體審計要求，」Dolan 解釋道。

「在為每種筆記範本類型建立個人化問題集和參數後，Brellium 的系統會自動篩選來自Cerebral 電子病歷的會話筆記並突出顯示必要的調整，從而顯著減少用於行政審計的資源，為患者護理留出更多時間，同時也降低了風險保險回扣帶來的經濟損失，」她說。

結果

在部署人工智慧技術的六個月內，Cerebral 在滿足關鍵保險標準方面取得了 81% 的顯著進步，並將圖表審核時間減少了 78%，這表明營運效率有了顯著提高。

此外，從 2024 年 3 月到 6 月，Cerebral 發現臨床醫生的平均審核分數提高了 8%。

給別人的建議

「人工智慧驅動的圖表審計使我們能夠以客觀且高效的方式擴展我們的文件審計，」多蘭說。 「它使 Cerebral 能夠透過精確的數據回饋更有效地審查趨勢和錯誤模式，而手動審核中可能會錯過這些回饋。

「反過來，我們能夠更輕鬆地確定需要改進的領域，並以有意義和有影響力的方式更好地在我們的臨床醫生團隊中實施額外的教育，以推動持續改進，」她繼續說道。

她總結道，人工智慧驅動的圖表審計極大地提高了 Cerebral 的工作流程效率，並提高了筆記文件品質。

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