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    • 现在工作的未来–用AI进行医疗编码

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    • 现在工作的未来–用AI进行医疗编码

      Thomas H. Davenport和Steven Miller

      Thomas H. Davenport和Steven Miller

      医学诊断和治疗的编码一直是一个具有挑战性的问题。将病人的复杂症状以及临床医生为解决这些问题所做的努力转化为一个清晰明确的分类代码,即使在较简单的时代也是很困难的。然而现在,医院和医疗保险公司希望得到关于病人出了什么问题以及为治疗他们而采取的步骤的非常详细的信息--为了保存临床记录,为了医院的运作审查和规划,也许最重要的是为了财务报销。

      更多的代码,更多的复杂性

      更多的代码,更多的复杂性

      目前医疗编码的国际标准是ICD-10(国际疾病分类代码的第十个版本),来自世界卫生组织(WHO)。ICD-10有超过14,000个诊断代码。这一国际标准的下一次更新,即ICD-11,已经在2019年5月被世卫组织成员国正式采用。世卫组织成员国,包括美国,将从2022年1月开始实施ICD-11。新的ICD-11有超过55,000个诊断代码,是世卫组织ICD-10中包含的诊断代码数量的四倍。

      事实上,至少在美国,代码的数量甚至大大超过了上述数字。在美国使用的增强版IDC-10有大约14万个分类代码,大约7万个用于诊断,另外7万个用于治疗分类的代码。鉴于美国的IDC-11版本也包括了治疗代码,而且以前也包括了更多的诊断代码,我们预计专门针对美国使用的IDC-11增强版至少会有几倍于WHO版本的代码。

      没有人能够记住所有的疾病和治疗的代码,尤其是几十年来代码的数量已经攀升到数万个。几十年来,医学编码员一直依靠 "编码书 "来查找正确的编码来对疾病或治疗进行分类。翻阅一本代码参考书显然拖慢了这一过程。而且,这不仅仅是一个寻找正确代码的问题。还有解释问题。有了ICD-10和以前版本的分类方案,往往有不止一种方法来编码一个诊断或治疗,而医疗编码员必须决定最合适的选择。

      在过去的20年里,计算机辅助编码系统的使用在整个医疗行业稳步增长,作为应对日益复杂的编码诊断和治疗的一种手段。最近版本的计算机辅助编码系统已经纳入了最先进的机器学习方法和其他方面的人工智能,以提高系统分析临床文件--图表和笔记的能力,并确定哪些代码与特定病例有关。一些医疗编码员现在正与人工智能增强的计算机辅助编码系统携手合作,以识别和验证正确的编码。

      Elcilene Moseley和AI辅助编码

      Elcilene Moseley和AI辅助编码

      Elcilene Moseley住在佛罗里达州,是一个有11年经验的医疗编码员。她以前为一家拥有多家医院的公司工作,但她现在为一家编码服务供应商工作,该供应商与莫斯利以前工作的医院签订了编码合同。她在家里做工作,一般工作8小时,每天做一定数量的病人病历。她专门从事门诊治疗,通常包括门诊手术。

      莫斯利敏锐地意识到编码的复杂性增加了,并且非常支持由她的雇主开发的人工智能增强型计算机编码系统,该系统为她提供编码建议,供她审查。"它变得如此详细--右侧、左侧、骨折移位或不移位--我不可能记住所有的东西。"然而,她指出,"人工智能只能走到这里"。例如,系统可能会处理图表文件中的文本,注意到病人有充血性心力衰竭,并选择该疾病作为诊断和报销的代码。但这个特定的诊断是在病人的病历中,而不是他或她现在正在接受治疗的内容。她说:"有时我对系统编码的准确性感到惊讶,"她说。"但有时它毫无意义"。

      当Moseley打开一张病历时,在每一页的左侧都有代码,并有指向该代码在病历报告中的出处。有些编码员不屑于从头到尾阅读病人的病历,但莫斯利认为这样做很重要。她承认,"也许我有点老套,""但我读的时候会更准确"。她承认这个系统让你更快,"但它也会让你有点懒惰"。

      有些病人的病例编码相对简单,有些则比较复杂。"如果只是一个健康病人的阑尾切除术,"Moseley说,"我可以检查所有的代码并在五分钟内完成。尽管即使是一个简单的手术,在病历上也有多个部分,包括病人体检、麻醉学、病理学等等。另一方面,她指出。

      如果是给一个患有晚期肾病、糖尿病和癌症的75岁老人做手术,我必须给他们的病史编码,他们正在服用什么药物,这需要更长的时间。病史编码很重要,因为如果病人有多种诊断,这意味着医生要花更多的时间。这些 "评估和管理 "代码对于正确报销医生和医院的费用非常重要。

      Moseley和其他编码员被要求达到95%的编码质量标准,他们的工作每三个月被审核一次,以确保他们达到这一标准。

      几年前,当莫斯利第一次开始使用人工智能增强的编码时,她对它持怀疑态度,因为她认为这可能使她失去工作。但现在,她认为这永远不会发生,人类编码员将永远是必要的。她指出,医疗编码是如此复杂,有如此多的变量,有如此多的具体情况。由于这种复杂性,她认为,编码永远不会完全自动化。她实际上已经成为一个编码监督员和审计员--检查系统分配的编码,并核实系统的建议是否适合具体案例。在她看来,所有打码员最终都会过渡到人工智能编码系统的审核员和监督员的角色。人工智能系统只是让打码员的工作效率太高,不能不使用它。

      教育编码员

      教育编码员

      莫斯利有一个为期两年的 "医疗账单和编码理科副博士 "学位。此外,她还拥有几个不同的编码认证--普通编码和她的专业领域,如急诊医学。保持这些认证的有效性需要定期的继续教育单元和测试。

      然而,并不是所有的编码员都有这么多的培训。莫斯利说,有很多 "粗制滥造 "的学校提供医疗编码的在线培训。他们往往过度承诺,如果学生参加了6个月的编码课程,就能得到一份有利可图的工作,年薪可达10万美元。在家工作是这些工作的另一个吸引人的地方。

      问题是,医院和编码服务公司想要的是有经验的编码员,而不是培训不足的初级雇员。更直接和更简单的编码决定是由人工智能做出的;更复杂的编码决定和审计需要专家。Moseley说,"新手 "可能已经获得认证,但如果没有先前的经验,他们很难找到工作。这需要他们的雇主提供太多的在职培训,以使他们有效。医学编码的两个专业协会,AAPC(原美国专业编码员协会)和AHIMA(美国健康信息管理协会),都有Facebook页面供其成员讨论编码领域的问题。莫斯利说,他们充满了对无法找到编码学校所承诺的初级工作的抱怨。

      然而,对艾尔西琳-莫斯利来说,编码--尤其是在人工智能的帮助下--是一份好工作。她发现它很有趣,而且收入相对较高。她在家里的工作--在白天或晚上的任何时间--为她提供了高度的灵活性。如果她不喜欢目前的职位,猎头公司就会不断找她谈其他编码工作。莫斯利认为,唯一因使用人工智能而受到影响的医疗编码员是那些初级水平的人,以及那些拒绝学习新技能以与智能机器合作的人。

      史蒂芬-米勒是新加坡管理大学的信息系统教授和研究副教务长。

      || 翻译:数字游民指南
      || 原文链接:The Future Of Work Now—Medical Coding With AI
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