De AI-kloof in de gezondheidszorg op het platteland: ziekenhuizen op het platteland en kritieke toegang (CHA) beginnen achterop
Bezorgdheid over de begroting is een van de belangrijkste redenen waarom ziekenhuizen op het platteland langzamer zijn in het integreren van generatieve en agent-AI. Volgens de American Medical Association draait de helft van de plattelandsziekenhuizen met een tekort, waardoor veel ziekenhuizen gedwongen zijn te bezuinigen op essentiële diensten zoals kraamzorg en kankerzorg.
Deze realiteit laat minder ruimte voor het experimenteren met nieuwe technologieën. Voordat een AI-aangedreven tool volledig wordt geïmplementeerd, evalueren ziekenhuizen deze doorgaans enkele maanden. De tijdlijn omvat risicoanalyse, testen en het opleiden van personeel om deze te gebruiken.
Alex Sushko, een oplossingsingenieur bij Glean die gespecialiseerd is in AI-integratie, zegt dat dit een belangrijke reden is waarom de AI-adoptiecurve ongelijk is. “Grotere organisaties kunnen het zich veroorloven om gedurende 18 maanden tests uit te voeren en langzaam AI-tools te implementeren en aan te passen aan hun specificaties, omdat ze in de business case meer ruimte hebben om die investeringen te absorberen. Plattelandsziekenhuizen zijn daar misschien niet toe in staat.”
ONTDEKKEN: Vind de juiste technologie om de zorgcoördinatie te verbeteren en innovatie te ondersteunen.
Waar AI een directe impact kan hebben op de gezondheidsomgeving op het platteland
Met alle krantenkoppen over hoe AI medisch onderzoek kan versnellen, beeldvorming kan verbeteren, operaties nauwkeuriger kan maken en administratieve taken kan automatiseren, kan het overweldigend zijn om uit te zoeken waar je moet beginnen. Rhew adviseert ziekenhuizen met kleine IT-teams om klein te beginnen.
“In plaats van te proberen AI breed toe te passen, hebben teams de neiging om het grootste succes te zien als ze beginnen met één goed gedefinieerd probleem en vervolgens tools kiezen die zijn ontworpen om binnen bestaande workflows te werken”, aldus Rhew.
Om snel waarde te krijgen, raadt Sushko aan om je te concentreren op processen in het beheer van de inkomstencyclus, zoals het nettoclaimpercentage van een ziekenhuis. “Dit is een perfecte use case voor de mogelijkheden van agenten, want als je weinig personeel hebt in de administratieve backoffice, kan AI snel informatie verzamelen en de productiviteit tien keer verhogen”, aldus Sushko.
Verzekeringsaanvragen zijn ook een inkomstengenererende focus, aangezien geweigerde verzekeringsclaims ziekenhuizen jaarlijks bijna 20 miljard dollar kosten. Hoewel meer dan 80% van de beroepen succesvol is, wordt er ooit beroep aangetekend tegen minder dan 1% van de afgewezen claims.
Door AI aangedreven systemen kunnen ziekenhuisadministratieteams helpen bij het onderzoeken en oplossen van afgewezen claims, wat mogelijk kan resulteren in terugbetalingen met financiële gevolgen. “AI-tools kunnen veel grotere hoeveelheden claims verwerken, waarbij iemand belangrijke details verifieert, en veel hogere winsten genereren”, zegt Sushko.
HIPAA-compatibele opties ter ondersteuning van een inkomstencyclusbeheersysteem zijn onder meer:
Klik op onderstaande banner te registreren Gezondheidstechnologiewekelijkse nieuwsbrief.
