Мдаудит предоставляет облачное программное обеспечение для обеспечения соблюдения требований к выставлению счетов и обеспечения целостности доходов как услуги (SaaS) более чем 70 000 поставщиков медицинских услуг и 1500 медицинских учреждений, гарантируя, что клиенты в сфере здравоохранения соблюдают нормативные требования и сохраняют доходы. Работая с более чем 60 ведущими сетями здравоохранения в США, MDaudit должна иметь возможность масштабировать свои возможности искусственного интеллекта (ИИ) для повышения производительности конечных пользователей, чтобы удовлетворить растущий спрос и адаптироваться к меняющемуся ландшафту здравоохранения. Компания MDaudit признала, что для решения уникальных бизнес-задач своих клиентов в сфере здравоохранения ей будет полезна автоматизация рабочего процесса внешнего аудита (EAW) с использованием искусственного интеллекта, чтобы уменьшить зависимость от устаревших ИТ-инфраструктур и сократить количество ручных операций, необходимых для управления внешним аудитом плательщиков. Конечная цель заключалась в том, чтобы предоставить своим клиентам возможность быстро реагировать на большой объем запросов внешнего аудита и повысить доходы за счет автоматизации на основе искусственного интеллекта. Компания MDaudit также осознала возможность превратить существующую архитектуру в решение, которое можно масштабировать в соответствии с растущим спросом на модуль EAW.
В этом посте мы обсуждаем решение MDaudit этой проблемы, преимущества для клиентов и задействованную архитектуру.
Обзор решения
Компания MDaudit разработала решение для интеллектуальной обработки документов (IDP) SmartScan.ai. Решение автоматизирует извлечение и форматирование элементов данных из неструктурированных PDF-файлов, которые являются частью службы запросов дополнительной документации (ADR) для проверки платежей, которую клиенты MDaudit получают от коммерческих и федеральных плательщиков по всей стране.
Благодаря изоляции на уровне клиента на уровне документов клиенты MDaudit начинают с загрузки своих документов ADR через веб-портал в Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).
Это побуждает функцию AWS Lambda запустить Amazon Textract. Используя Amazon Textract для оптического распознавания символов (OCR) для преобразования текстовых изображений в машиночитаемый текст, SmartScan.ai компании MDaudits может обрабатывать отсканированные PDF-файлы без проверки вручную. В решении также используется Amazon Comprehend, который использует обработку естественного языка (NLP) для идентификации и извлечения ключевых объектов из документов ADR, таких как имя, дата рождения и дата обслуживания. Затем экстракт OCR из Amazon Textract и выходные данные Amazon Comprehend сравниваются с ранее существовавшими конфигурациями объектов данных, хранящихся в Amazon DynamoDB. Если формат не распознается, решение выполняет обобщенный поиск для извлечения соответствующих данных из PDF-файлов, загруженных клиентом. Затем новая конфигурация отправляется оперативному пользователю с помощью Amazon Augmented AI (Amazon A2I). После утверждения конфигурации она сохраняется и становится доступной для будущих сканирований, что повышает безопасность. Используя Amazon CloudWatch в решении, MDaudit отслеживает метрики, события и журналы во всем комплексном решении.
Преимущества
В постпандемическую эпоху сектор здравоохранения все еще сталкивается с финансовыми трудностями, характеризующимися низкой рентабельностью из-за нехватки кадров, сокращения количества пациентов и роста инфляции. В то же время количество проверок возмещения постплатежей у Плательщика резко возросло более чем на 900%, что еще больше усугубило ситуацию. Сокращение штата сотрудников Службы управления циклом доходов (RCM) на 50-70% поставило их в опасное положение для защиты от подавляющего воздействия этих постплатежей. аудиты. Рабочий процесс внешнего аудита, предлагаемый MDaudit, оптимизирует управление внешним аудитом и реагирование на него посредством автоматизированных рабочих процессов, успешно сохраняя доходы в миллионы долларов. Благодаря интеграции возможностей искусственного интеллекта с использованием сервисов AWS AI/ML их инновационное решение SmartScan.ai обеспечивает дополнительную экономию времени и повышенную точность данных за счет автоматического извлечения соответствующей информации о пациентах из длинных аудиторских писем, которые могут варьироваться от десятков до сотен страниц. . В результате клиенты теперь могут обрабатывать гораздо больший объем писем с требованиями от Плательщиков, увеличивая свою производительность примерно в десять раз. Эти достижения приводят к повышению эффективности, значительной экономии затрат, более быстрому реагированию на внешние аудиты и своевременному сохранению доходов.
Статистика начальной адаптации показывает, что среднее время обработки письма ADR составляет примерно 40 секунд, а точность приближается к 90%. В течение первых нескольких месяцев после запуска SmartScan.ai клиенты MDaudit успешно ответили на запросы аудита и сохранили около 3 миллионов долларов дохода.
Наш подход к инновациям основан на сотрудничестве с партнерами по экосистеме, и AWS оказалась ценным стратегическим союзником в нашей миссии по трансформации здравоохранения». — говорит Нишит Гоенка, вице-президент по инжинирингу компании MDaudit. «Наше тесное сотрудничество с AWS и нашей расширенной командой по работе с клиентами не только ускорило процесс разработки, но и сэкономило нам четыре месяца целенаправленных инженерных усилий. В результате было создано решение, которое предоставляет нам значимые данные для поддержки наших клиентов в сфере здравоохранения».
Краткое содержание
В этом посте обсуждались уникальные бизнес-задачи, с которыми сталкиваются клиенты в сфере здравоохранения. Мы также рассмотрели, как MDaudit решает эти проблемы, какую архитектуру использует MDaudit и какую роль в их решении сыграли искусственный интеллект и машинное обучение. Чтобы начать изучать машинное обучение и искусственный интеллект сегодня, обратитесь к разделу «Машинное обучение на AWS» и посмотрите, где оно может помочь вам в вашем следующем решении.
Об авторах
Джейк Бернштейн — архитектор решений в Amazon Web Services, страстно увлекающийся модернизацией и бессерверной архитектурой. И основное внимание уделяется оказанию помощи клиентам в оптимизации их архитектуры и ускорении перехода к облаку.
Гай Лоуи — старший архитектор решений в Amazon Web Services, специализирующийся на бессерверной и событийно-ориентированной архитектуре.
Джастин Лето — старший архитектор решений в Amazon Web Services, специализирующийся на машинном обучении и аналитике.