ਛੋਟਾ ਜਵਾਬ:
AI ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੈਡੀਕਲ ਕੋਡਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲਵੇਗਾ, ਪਰ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗਾ। ਜਦੋਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਰੁਟੀਨ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਚੁੱਕ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਜਦੋਂ ਮਾਮਲੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਵਿਵਾਦਪੂਰਨ, ਜਾਂ ਆਡਿਟ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰਣਾ ਕੇਂਦਰੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਹੈੱਡਕਾਊਂਟ ਗਾਇਬ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਭੂਮਿਕਾ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਮੁੱਖ ਗੱਲਾਂ:
ਟਾਸਕ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ : ਏਆਈ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੋਡਿੰਗ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ, ਨਿਰਣੇ-ਭਾਰੀ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਅਪਵਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਜਗ੍ਹਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਮਨੁੱਖੀ ਜਵਾਬਦੇਹੀ : ਜਦੋਂ ਆਡਿਟ, ਅਪੀਲਾਂ, ਇਨਕਾਰ, ਜਾਂ ਪਾਲਣਾ ਦੇ ਸਵਾਲ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਕੋਡਰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਧਿਰ ਬਣੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।
ਭੂਮਿਕਾ ਵਿਕਾਸ : ਕੋਡਿੰਗ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਦਾ ਰੁਝਾਨ ਆਡਿਟ, ਸੀਡੀਆਈ, ਇਨਕਾਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਨੀਤੀ ਵਿਆਖਿਆ, ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ ਵੱਲ ਹੈ।
ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ : ਜੇਕਰ ਗਤੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਤੇਜ਼ ਕੋਡਿੰਗ ਪਾਲਣਾ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਕਰੀਅਰ ਲਚਕੀਲਾਪਣ : ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਮੁਹਾਰਤ, ਭੁਗਤਾਨਕਰਤਾ ਨੀਤੀ ਦੀ ਰਵਾਨਗੀ, ਅਤੇ ਆਡਿਟਿੰਗ ਤਾਕਤ ਟਿਕਾਊ, ਉੱਚ-ਮੰਗ ਵਾਲੇ ਹੁਨਰ ਬਣੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।
🔗 ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ AI ਕੋਡ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
AI-ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਕੋਡ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵੇਖੋ ਅਤੇ ਕੀ ਉਮੀਦ ਕਰਨੀ ਹੈ।.
🔗 ਬਿਹਤਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ AI ਕੋਡ ਸਮੀਖਿਆ ਟੂਲ
ਚੋਟੀ ਦੇ ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ ਜੋ ਬੱਗ ਫੜਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।.
🔗 ਕੋਡਿੰਗ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਰਤਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਨੋ-ਕੋਡ AI ਟੂਲ
AI ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਸਮਾਰਟ ਵਰਕਫਲੋ ਚਲਾਓ—ਕਿਸੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ।.
🔗 ਕੁਆਂਟਮ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਉਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ
ਕੁਆਂਟਮ ਏਆਈ ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ, ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ।.
ਕੀ ਏਆਈ ਮੈਡੀਕਲ ਕੋਡਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈ ਲਵੇਗਾ? ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ "ਬਦਲੋ" ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ 🤔
ਜਦੋਂ ਲੋਕ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ ਕਿ "ਕੀ ਏਆਈ ਮੈਡੀਕਲ ਕੋਡਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲਵੇਗਾ?" ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਤਲਬ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
-
ਹੈੱਡਕਾਊਂਟ ਬਦਲੋ - ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ ਘੱਟ ਕੋਡਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ
-
ਕੰਮ ਬਦਲੋ - ਕੰਮ ਬਦਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਪਰ ਕੋਡਰ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ
-
ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਬਦਲੋ - ਏਆਈ ਅੰਤਿਮ ਕਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖ ਸਿਰਫ਼ ਦੇਖਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ
-
ਐਂਟਰੀ-ਲੈਵਲ ਰੋਲ ਬਦਲੋ - ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਪਹਿਲਾਂ ਬਦਲਦੀ ਹੈ 😬
ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਪਣਾਉਂਦੇ ਦੇਖਣ ਦੇ ਮੇਰੇ ਤਜਰਬੇ ਵਿੱਚ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਤਬਦੀਲੀ ਬਹੁਤ ਘੱਟ "ਕੋਡਰ ਗਾਇਬ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ" ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ:
ਰੁਟੀਨ ਕੋਡਿੰਗ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ , ਐਜ ਕੇਸ ਉੱਚੇ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ , ਅਤੇ ਆਡਿਟਿੰਗ ਹਰ ਕਿਸੇ ਦਾ ਪੂਰਾ-ਸਮਾਂ ਪਰਛਾਵਾਂ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ । ( OIG - ਜਨਰਲ ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਗਾਈਡੈਂਸ )
AI ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੈ। ਕੋਡਿੰਗ ਸਿਰਫ਼ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕੋਡਿੰਗ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਅਤੇ ਨਿਰਣਾ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਦੀ ਅਜੀਬਤਾ ਅਤੇ "ਇਹ ਨੋਟ ਵਿੱਚ ਕਿਉਂ ਹੈ" ਰਹੱਸ-ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਹੈ। 🕵️♀️
ਤਾਂ ਹਾਂ, ਏਆਈ ਕੰਮ ਦੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਪੇਸ਼ੇ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਦਲਣਾ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਜਾਨਵਰ ਹੈ।.
AI ਮੈਡੀਕਲ ਕੋਡਿੰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਸੰਸਕਰਣ ਕੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ? ✅
ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਮੈਡੀਕਲ ਕੋਡਿੰਗ ਲਈ AI ਦੇ "ਚੰਗੇ ਸੰਸਕਰਣ" ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਚਮਕਦਾਰ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਾਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਠੋਸ ਸਹਿਕਰਮੀ ਵਾਂਗ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਘਬਰਾਉਂਦਾ ਨਹੀਂ, ਭਰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਅਤੇ ਆਪਣਾ ਕੰਮ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ। ( NIST AI RMF 1.0 , NIST ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ (AI 600-1) )
ਇੱਕ ਚੰਗੇ AI ਕੋਡਿੰਗ ਸਿਸਟਮ (ਜਾਂ ਵਰਕਫਲੋ) ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
-
ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਲੀਨਿਕਲ NLP ਜੋ ਬੇਕਾਬੂ ਨੋਟਸ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ (ਡਿਕਸ਼ਨ, ਟੈਂਪਲੇਟ, ਕਾਪੀ-ਪੇਸਟ ਸਪੈਗੇਟੀ 🍝)
-
ਤਰਕ ਦੇ ਨਾਲ ਕੋਡ ਸੁਝਾਅ (ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਕੋਡ ਨਹੀਂ - ਪਰ ਕਿਉਂ)
-
ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਕੋਰਿੰਗ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਟਿਊਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ
-
ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨਕਰਤਾ ਦੇ ਜਵਾਬ ਲਈ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ CMS MLN909160 - ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਲੋੜਾਂ )
-
ਨਿਯਮ + ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ (ICD-10-CM, CPT, HCPCS, NCCI ਸੰਪਾਦਨ, ਭੁਗਤਾਨਕਰਤਾ ਨੀਤੀਆਂ... ਪੂਰਾ ਸਰਕਸ 🎪) ( CMS FY 2026 ICD-10-CM ਕੋਡਿੰਗ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ , CMS NCCI ਸੰਪਾਦਨ )
-
ਹਿਊਮਨ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ ਕੰਟਰੋਲ ਤਾਂ ਜੋ ਕੋਡਰ ਸਵੀਕਾਰ, ਸੋਧ ਜਾਂ ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਸਕਣ ( NIST AI RMF 1.0 )
-
ਏਕੀਕਰਨ ਜੋ ਹਰ ਕਿਸੇ ਦੇ ਦਿਨ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਤੋੜਦਾ (EHR, ਏਨਕੋਡਰ, CAC, ਬਿਲਿੰਗ ਸਿਸਟਮ)
ਜੇਕਰ ਟੂਲ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸਮਝਾ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ, ਤਾਂ ਇਹ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚਿੰਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ( NIST ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ (AI 600-1) )
ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ: ਚੋਟੀ ਦੇ AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੋਡਿੰਗ ਵਿਕਲਪ (ਅਤੇ ਉਹ ਕਿੱਥੇ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ) 📊
ਹੇਠਾਂ ਆਮ AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੋਡਿੰਗ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ ਹੈ। ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ... ਕਿਉਂਕਿ ਨਾ ਹੀ ਲਾਗੂਕਰਨ ਹੈ।.
| ਔਜ਼ਾਰ / ਪਹੁੰਚ | ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ | ਕੀਮਤ | ਇਹ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਅਤੇ ਤੰਗ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹਿੱਸਾ) |
|---|---|---|---|
| NLP (ਕੰਪਿਊਟਰ-ਸਹਾਇਕ ਕੋਡਿੰਗ) ਦੇ ਨਾਲ CAC | ਹਸਪਤਾਲ HIM + ਇਨਪੇਸ਼ੈਂਟ ਟੀਮਾਂ | $$$$ | ਸੰਭਾਵਿਤ ICD-10-CM ਕੋਡਾਂ ਨੂੰ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਵਧੀਆ; ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ( AHIMA - ਕੰਪਿਊਟਰ-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲਕਿੱਟ ) |
| ਏਆਈ ਸੁਝਾਵਾਂ ਵਾਲਾ ਏਨਕੋਡਰ | ਪ੍ਰੋ ਕੋਡਰ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਦੇ ਹਨ | $$-$$$ | ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਪਾਦਨਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਅਜੇ ਵੀ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਮਾਫ਼ ਕਰਨਾ 😅 |
| ਨਿਯਮ + ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ (ਸੰਪਾਦਨ, ਬੰਡਲ, ਜਾਂਚ) | ਆਮਦਨ ਚੱਕਰ + ਪਾਲਣਾ | $$ | ਸਪੱਸ਼ਟ ਗਲਤੀਆਂ ਫੜਦਾ ਹੈ; ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੂਖਮਤਾਵਾਂ ਨੂੰ "ਸਮਝਦਾ" ਨਹੀਂ ( CMS NCCI ਸੰਪਾਦਨ ) |
| LLM-ਸ਼ੈਲੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸੰਖੇਪ | CDI + ਕੋਡਿੰਗ ਸਹਿਯੋਗ | $$ | ਨਿਦਾਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਵੇਰਵੇ ਨੂੰ ਖੁੰਝ ਸਕਦਾ ਹੈ... ਜਿਵੇਂ ਇੱਕ ਬਿੱਲੀ ਆਪਣੇ ਨਾਮ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ ( NIST ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ (AI 600-1) ) |
| ਆਟੋ-ਚਾਰਜ ਕੈਪਚਰ + ਕਲੇਮ ਸਕ੍ਰਬਰ | ਬਾਹਰੀ ਮਰੀਜ਼/ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਵਰਕਫਲੋ | $$-$$$$ | ਇਨਕਾਰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਕਈ ਵਾਰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਰਗੜਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਥਰੂਪੁੱਟ ਨੂੰ ਹੌਲੀ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ( CMS CERT ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ) |
| ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਾਡਲ (ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ, ਮਾਰਗ, ਈਡੀ) | ਉੱਚ-ਆਵਾਜ਼ ਵਾਲੇ ਸਥਾਨ | $$$$ | ਤੰਗ ਲੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ; ਬਾਹਰੀ ਲੇਨ ਵਿੱਚ ਇਹ ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਘੁੰਮਦਾ ਹੈ |
| ਮਨੁੱਖੀ + ਏਆਈ "ਜੋੜਾ ਕੋਡਿੰਗ" ਵਰਕਫਲੋ | ਟੀਮਾਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਹਫੜਾ-ਦਫੜੀ ਦੇ ਆਧੁਨਿਕੀਕਰਨ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ | $-$$$ | ਮਿੱਠੀ ਗੱਲ; ਸਿਖਲਾਈ + ਸ਼ਾਸਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇਹ ਵਹਿ ਜਾਵੇਗਾ ( NIST AI RMF 1.0 ) |
| ਪੂਰੀ "ਟੱਚਲੈੱਸ" ਕੋਡਿੰਗ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ | ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ ਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜਕਾਰੀ | $$$$$ | ਸਧਾਰਨ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੇਸ ਅਜੇ ਵੀ ਮਨੁੱਖਾਂ ਕੋਲ ਵਾਪਸ ਆਉਂਦੇ ਹਨ (ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ!) ( AHIMA - ਕੰਪਿਊਟਰ-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲਕਿੱਟ ) |
ਪੈਟਰਨ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦਿਓ? ਇਹ ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ "ਟੱਚਲੈੱਸ" ਬਣਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੇਗਾ, ਓਨਾ ਹੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸ਼ਾਸਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੌਲੀ-ਮੋਸ਼ਨ ਪਾਲਣਾ ਸਮੱਸਿਆ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਲੋੜ ਪਵੇਗੀ। ਮਜ਼ੇਦਾਰ। ( OIG - ਜਨਰਲ ਪਾਲਣਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਗਾਈਡੈਂਸ )
ਕੋਡਿੰਗ ਦੇ ਕੁਝ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ AI ਸੱਚਮੁੱਚ ਵਧੀਆ ਕਿਉਂ ਹੈ 😎
ਆਓ AI ਨੂੰ ਉੱਥੇ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦੇਈਏ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਕਮਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਕੁਝ ਖੇਤਰ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਜਾਇਜ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ:
1) ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣ
ਕੀ ਇਕਸਾਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਉੱਚ-ਆਵਾਜ਼ ਵਾਲੇ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਮੁਕਾਬਲੇ? AI ਅਕਸਰ ਇਹ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ:
-
ਆਮ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਰੁਟੀਨ ਨਿਦਾਨ ਕੋਡਿੰਗ
-
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸਾਫ਼ ਹੋਣ 'ਤੇ ਸਿੱਧੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੋਡਿੰਗ
-
ਸਹਾਇਕ ਸਬੂਤਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲੱਭਣਾ (ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾਵਾਂ, ਇਮੇਜਿੰਗ, ਸਮੱਸਿਆ ਸੂਚੀਆਂ)
2) "ਸ਼ਿਕਾਰ" ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨਾ
ਮਾਹਰ ਕੋਡਰ ਵੀ ਸ਼ਿਕਾਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਂਦੇ ਹਨ:
-
ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਕਿੱਥੇ ਹੈ?
-
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕਿੱਥੇ ਹੈ?
-
ਡਾਕਟਰੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ
-
ਕਿੱਥੇ ਹੈ ਉਹ ਡਾਂਗ ਲੈਟਰੈਲਿਟੀ 😩
ਏਆਈ ਸੰਬੰਧਿਤ ਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਗੁੰਮ ਹੋਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਕ੍ਰੌਲ ਥਕਾਵਟ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗਲੈਮਰਸ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਅਸਲ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਹੈ।.
3) ਇਨਕਾਰ ਰੋਕਥਾਮ ਪੈਟਰਨ
AI ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ:
-
ਭੁਗਤਾਨਕਰਤਾ ਦੁਆਰਾ ਆਮ ਇਨਕਾਰ ਟਰਿੱਗਰ
-
ਕੁਝ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਪਾੜੇ
-
ਸੋਧਕ ਜੋ ਅਕਸਰ ਵਾਧੂ ਸਹਾਇਤਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਰੱਦ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ( CMS MLN909160 – ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਲੋੜਾਂ , CMS CERT ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ )
ਕੋਡਰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇਹ ਮਾਨਸਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਏਆਈ ਇਸਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਸ਼ੋਰ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।.
AI ਨੂੰ ਪੁਰਜ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਕੋਡਰਾਂ ਨੂੰ ਪੈਸੇ ਕਿਉਂ ਦੇਣੇ ਪੈਂਦੇ ਹਨ 😬
ਹੁਣ ਉਲਟ ਪਾਸਾ। ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤੋੜਨ ਵਾਲੇ ਹਿੱਸੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹੀ ਹਿੱਸੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ "ਕੋਡ ਐਂਟਰੀ" ਨੂੰ "ਕੋਡਿੰਗ" ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰੀ ਸੋਚ
ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲਿਖਦੇ ਹਨ:
-
“ਸੰਭਾਵਤ”, “ਖਾਰਜ ਕਰੋ”, “ਸ਼ੱਕੀ”, “ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਕੱਢ ਸਕਦੇ”
-
“ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ,” “ਸਥਿਤੀ ਪੋਸਟ,” “ਹੱਲ ਹੋਇਆ,” “ਪੁਰਾਣਾ ਪਰ ਸਥਿਰ”
-
"ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਮੂਨੀਆ ਪਰ CHF ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ"
ਏਆਈ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਗਲਤ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਤਤਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ... ਕੋਈ ਪਿਆਰੀ ਗਲਤੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।.
ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਸੂਖਮਤਾ (ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨਕਰਤਾ ਨੀਤੀ ਦੀ ਹਫੜਾ-ਦਫੜੀ)
ਕੋਡਿੰਗ ਸਿਰਫ਼ "ਡਾਕਟਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀ ਹੋਇਆ" ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਹੈ:
-
ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਵਿਆਖਿਆ
-
ਸੀਕੁਐਂਸਿੰਗ ਲਾਜਿਕ
-
ਬੰਡਲ ਨਿਯਮ
-
ਭੁਗਤਾਨਕਰਤਾ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ
-
ਡਾਕਟਰੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਦਾ ਤਰਕ
-
ਸਥਾਨਕ ਕਵਰੇਜ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ( CMS FY 2026 ICD-10-CM ਕੋਡਿੰਗ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ , CMS NCCI ਸੰਪਾਦਨ )
AI ਪੈਟਰਨ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਯਕੀਨਨ। ਪਰ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਨਿਯਮ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਨੁੱਖ ਇਰਾਦੇ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। AI ਉਲਝਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਬੁਰਾ ਸੁਮੇਲ ਹੈ।.
"ਇੱਕ ਗੁੰਮ ਵਾਕ" ਸਮੱਸਿਆ
ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਲਾਈਨ ਕੋਡ ਚੋਣ, DRG, HCC ਜੋਖਮ ਕੈਪਚਰ, ਜਾਂ E/M ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਹੈ। AI ਇਸਨੂੰ ਗੁਆ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੀ ਮਾੜਾ - ਇਸਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਕੋਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨ ਜੈਲੀ ਤੋਂ ਇੱਕ ਪੁਲ ਬਣਾਉਣ ਵਾਂਗ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਇਸ 'ਤੇ ਕਦਮ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੇ, ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਵਧੀਆ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।.
ਤਾਂ... ਕੀ AI ਮੈਡੀਕਲ ਕੋਡਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲਵੇਗਾ? ਸਭ ਤੋਂ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਨਤੀਜਾ 🧩
ਮੁੱਖ ਸ਼ਬਦ ਵੱਲ ਵਾਪਸ: ਕੀ AI ਮੈਡੀਕਲ ਕੋਡਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲਵੇਗਾ?
ਮੇਰਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਆਧਾਰਿਤ ਜਵਾਬ ਹੈ: AI ਪਹਿਲਾਂ ਕੰਮ ਦੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਉੱਥੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸੰਗਠਨ ਬਚੇ ਹੋਏ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚੁਣਦੇ।
ਅਨੁਵਾਦ:
-
ਬਿਨਾਂ ਛਾਂਟੀ ਦੇ ਥਰੂਪੁੱਟ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਗੀਆਂ।
-
ਕੁਝ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਾਗਤਾਂ ਘਟਾਉਣ (ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਨਤੀਜੇ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ)
-
ਕੁਝ ਸੇਵਾ ਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਮਿਸ਼ਰਣ ਕਰਨਗੇ।
ਪਰ ਇੱਥੇ ਉਹ ਮੋੜ ਹੈ ਜੋ ਲੋਕ ਭੁੱਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ: ਜੇਕਰ AI ਗਤੀ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਜੋਖਮ ਵੀ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਜੋਖਮ ਮੰਗ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ:
-
ਆਡੀਟਰ
-
ਪਾਲਣਾ ਸਮੀਖਿਅਕ
-
ਕੋਡਿੰਗ ਸਿੱਖਿਅਕ
-
ਇਨਕਾਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਮਾਹਿਰ
-
CDI ਅਤੇ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੇ ਪੇਸ਼ੇ
-
ਡਾਟਾ ਕੁਆਲਿਟੀ ਗਵਰਨੈਂਸ ਰੋਲ ( OIG - ਜਨਰਲ ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਗਾਈਡੈਂਸ , CMS CERT ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ )
ਇਸ ਲਈ ਬਦਲੀ ਸਿੱਧੀ ਲਾਈਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਸੈਂਡਲ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰੈਡਮਿਲ ਵਾਂਗ ਹੈ। ਤਰੱਕੀ… ਪਰ ਥੋੜ੍ਹੀ ਜਿਹੀ ਡਗਮਗਾ ਰਹੀ ਹੈ। 😅
ਪਹਿਲਾਂ ਕੀ ਬਦਲਦਾ ਹੈ: ਇਨਪੇਸ਼ੈਂਟ ਬਨਾਮ ਆਊਟਪੇਸ਼ੈਂਟ ਬਨਾਮ ਪ੍ਰੋਫੀ 🏥
ਸਾਰੇ ਕੋਡਿੰਗ ਕੰਮ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਕੁਝ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਤੇ ਨਿਯਮ ਵਧੇਰੇ ਸੰਰਚਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।.
ਬਾਹਰੀ ਮਰੀਜ਼ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ
ਅਕਸਰ ਤੇਜ਼ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ:
-
ਉੱਚ ਆਵਾਜ਼
-
ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ
-
ਹੋਰ ਢਾਂਚਾਗਤ ਡਾਟਾ ਫੀਡ
-
CMS NCCI ਸੰਪਾਦਨ ) ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ
ਪਰ ਈ/ਐਮ ਲੈਵਲਿੰਗ, ਡਾਕਟਰੀ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ, ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨਕਰਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਅਜੇ ਵੀ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਢੁਕਵੀਂ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। ( CMS MLN006764 – ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸੇਵਾਵਾਂ )
ਹਸਪਤਾਲ ਵਿੱਚ ਭਰਤੀ
ਇਨਪੇਸ਼ੈਂਟ ਕੋਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਹੈ:
-
ਕਈ ਨਿਦਾਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਰਹਿਣਾ
-
ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ, ਸਹਿ-ਰੋਗ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ
-
DRG ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ ਕ੍ਰਮ ਸੂਖਮਤਾ
-
ਨਿਰੰਤਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਵਿਕਾਰ ( CMS FY 2026 ICD-10-CM ਕੋਡਿੰਗ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ )
ਏਆਈ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਲਈ "ਟੱਚਲੈੱਸ ਇਨਪੇਸ਼ੈਂਟ" ਹਕੀਕਤ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸੁਪਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।.
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲੇਨ
ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਅਤੇ ਪੈਥੋਲੋਜੀ ਨੂੰ ਢਾਂਚਾਗਤ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਦੇ ਕਾਰਨ ਮਜ਼ਬੂਤ ਲਾਭ ਮਿਲ ਸਕਦੇ ਹਨ। ED ਨੂੰ ਮਿਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਤੇਜ਼, ਟੈਂਪਲੇਟ ਕੀਤੇ ਨੋਟਸ, ਪਰ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹਕੀਕਤ।.
ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਜੰਗ ਦਾ ਮੈਦਾਨ: ਪਾਲਣਾ, ਆਡਿਟ, ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ 🧾
ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ "ਬਦਲੋ" ਹਿੱਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।.
ਜਦੋਂ AI ਕੋਡ ਸੁਝਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਵੀ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਕਿਤੇ ਖਾਸ ਹੁੰਦੀ ਹੈ:
-
ਸਹੂਲਤ
-
ਬਿਲਿੰਗ ਪ੍ਰਦਾਤਾ
-
ਕੋਡਰ ਜਿਸਨੇ "ਸਵੀਕਾਰ ਕਰੋ" ਤੇ ਕਲਿਕ ਕੀਤਾ
-
ਮੈਨੇਜਰ ਜਿਸਨੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀਆਂ
-
ਉਹ ਵਿਕਰੇਤਾ ਜਿਸਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਇਹ ਸਹੀ ਸੀ (lol) ( OIG - ਜਨਰਲ ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਗਾਈਡੈਂਸ )
ਪਾਲਣਾ ਟੀਮਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਾਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ:
-
ਟ੍ਰੇਸੇਬਿਲਿਟੀ
-
ਡਿਫੈਂਸੇਬਲ ਕੋਡਿੰਗ ਤਰਕ
-
ਇਕਸਾਰ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ
-
ਆਡਿਟ-ਤਿਆਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ( CMS MLN909160 – ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਲੋੜਾਂ )
AI ਇਸਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਪਰ ਸਿਰਫ਼ ਤਾਂ ਹੀ ਜੇਕਰ ਵਰਕਫਲੋ ਸਬੂਤਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਅੰਨ੍ਹੇ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ( NIST AI RMF 1.0 )
ਇੱਥੇ ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਸਪੱਸ਼ਟ: ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ AI ਵਰਕਫਲੋ ਰਬੜ-ਸਟੈਂਪਿੰਗ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਪੈਸੇ ਨਹੀਂ ਬਚਾ ਰਹੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਨਾਲ ਉਧਾਰ ਲੈ ਰਹੇ ਹੋ। ਵਿਆਜ ਸਮੇਤ। 😬 ( GAO-19-277 , CMS CERT ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ )
ਕੀਮਤੀ ਕਿਵੇਂ ਬਣੇ ਰਹਿਣਾ ਹੈ: "ਏਆਈ-ਪਰੂਫ" ਕੋਡਰ ਹੁਨਰ ਸਟੈਕ 💪🧠
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮੈਡੀਕਲ ਕੋਡਰ ਹੋ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਛਾਤੀ ਵਿੱਚ ਤੰਗੀ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਚੰਗੀ ਖ਼ਬਰ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਉਸ ਕੰਮ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਲਈ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਸਨੂੰ AI ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਰੱਖ ਸਕਦਾ।.
ਉਹ ਹੁਨਰ ਜੋ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੁਰਾਣੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ (ਏਆਈ-ਭਾਰੀ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਵੀ):
-
ਆਡਿਟਿੰਗ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਮੀਖਿਆ (ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਕਿ ਕੀ ਗਲਤ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ ਕੀ ਤੇਜ਼ ਹੈ) ( OIG - ਜਨਰਲ ਪਾਲਣਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਗਾਈਡੈਂਸ )
-
ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਵਿਆਖਿਆ (ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾਉਣਾ) ( CMS ਵਿੱਤੀ ਸਾਲ 2026 ICD-10-CM ਕੋਡਿੰਗ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ )
-
ਭੁਗਤਾਨਕਰਤਾ ਨੀਤੀ ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ (ਕਿਉਂਕਿ ਨੀਤੀਆਂ... ਮਸਾਲੇਦਾਰ ਹਨ 🌶️)
-
CDI ਸਹਿਯੋਗ ਅਤੇ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਰਣਨੀਤੀ
-
ਇਨਕਾਰ ਮੂਲ-ਕਾਰਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ( CMS MLN909160 – ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਲੋੜਾਂ , CMS CERT ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ )
-
ਜੋਖਮ ਸਮਾਯੋਜਨ ਸਾਖਰਤਾ (HCC ਤਰਕ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਇਕਸਾਰਤਾ) ( CMS ਜੋਖਮ ਸਮਾਯੋਜਨ )
-
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮੁਹਾਰਤ (ਆਰਥੋ, ਕਾਰਡੀਓਲੋਜੀ, ਨਿਊਰੋ, ਓਨਕੋਲੋਜੀ, ਆਦਿ)
-
ਏਆਈ ਗਵਰਨੈਂਸ - ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ, ਗਲਤੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ, ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪਸ ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨਾ ( NIST AI RMF 1.0 )
ਜੇਕਰ AI ਇੱਕ ਕੈਲਕੂਲੇਟਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਗਣਿਤ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰਨ ਨਾਲ ਪੁਰਾਣਾ ਨਹੀਂ ਹੋ ਜਾਂਦੇ। ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਜਾਣ ਕੇ ਵਧੇਰੇ ਕੀਮਤੀ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੈਲਕੂਲੇਟਰ ਕਦੋਂ ਗਲਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਉਂ।.
ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹਰ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਦੁਖੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ AI ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ 😵💫
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਵਾਲੇ ਪਾਸੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇੱਥੇ ਲਾਗੂਕਰਨ ਪੈਟਰਨ ਹਨ ਜੋ ਮੈਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਦੇਖੇ ਹਨ:
1) "ਸਹਾਇਤਾ" ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, "ਬਦਲੋ" ਨਾਲ ਨਹੀਂ
ਇਹਨਾਂ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ:
-
ਚਾਰਟ ਤਰਜੀਹੀਕਰਨ
-
ਸਾਹਮਣੇ ਆ ਰਹੇ ਸਬੂਤ
-
ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਕੋਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕੋਡ ਸੁਝਾਅ
-
ਜਟਿਲਤਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਰੂਟਿੰਗ
2) ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪਸ ਬਣਾਓ ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ
ਜੇਕਰ ਕੋਡਰ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰੋ:
-
ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਗਲਤੀ
-
ਇਹ ਕਿਉਂ ਹੋਇਆ?
-
ਕਿਹੜੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕੀਤਾ
-
ਇਹ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਦੁਹਰਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇਹ ਔਜ਼ਾਰ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਸੁਧਰਦਾ ਅਤੇ ਹਰ ਕੋਈ ਇਸਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੀ ਬਿਹਤਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।.
3) ਜਟਿਲਤਾ ਅਨੁਸਾਰ ਖੰਡਾਂ ਦਾ ਕੰਮ
ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਣਾਲੀ:
-
ਘੱਟ ਜਟਿਲਤਾ - ਵਧੇਰੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ
-
ਦਰਮਿਆਨੀ ਜਟਿਲਤਾ - ਕੋਡਰ + ਏਆਈ ਜੋੜਾ ਵਰਕਫਲੋ
-
ਉੱਚ ਜਟਿਲਤਾ - ਮਾਹਰ ਕੋਡਰ ਪਹਿਲਾਂ, AI ਦੂਜਾ (ਹਾਂ, ਦੂਜਾ)
4) ਸਹੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪੋ
ਸਿਰਫ਼ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਹੀ ਨਹੀਂ। ਨਾਲ ਹੀ:
-
ਇਨਕਾਰ ਦਰਾਂ
-
ਆਡਿਟ ਦੇ ਨਤੀਜੇ
-
ਉਲਟਾ ਦਰਾਂ
-
ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਗੁਣਵੱਤਾ
-
ਕੋਡਰ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ (ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ) ( CMS CERT ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ )
ਜੇਕਰ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਧਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਨਕਾਰ ਵੀ ਵਧਦਾ ਹੈ... ਤਾਂ ਇਹ ਜਿੱਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਚਮਕਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ।.
ਭਵਿੱਖ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਦਿਖਦਾ ਹੈ (ਵਿਗਿਆਨ-ਗਲਪ ਡਰਾਮੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ) 🔮
ਆਓ ਇਹ ਦਿਖਾਵਾ ਨਾ ਕਰੀਏ ਕਿ ਕੁਝ ਵੀ ਨਹੀਂ ਬਦਲੇਗਾ। ਇਹ ਬਦਲੇਗਾ। ਪਰ "ਕੋਡਰਾਂ ਦੇ ਅੰਤ" ਦਾ ਬਿਰਤਾਂਤ ਬਹੁਤ ਸਰਲ ਹੈ।.
ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਭਾਵਨਾ:
-
ਘੱਟ ਸ਼ੁੱਧ ਕੋਡ-ਐਂਟਰੀ ਰੋਲ
-
ਹੋਰ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ (ਕੋਡਿੰਗ + ਆਡਿਟ + ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ + ਪਾਲਣਾ)
-
ਕੋਡਿੰਗ ਟੀਮਾਂ ਡਾਟਾ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਬਣ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ
-
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਮਾਮਲਾ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ
-
AI ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਸਹਿਕਰਮੀ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਤੁਸੀਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਚਾਹੇ ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਸੰਦ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਨਾ ( NIST AI RMF 1.0 , OIG - ਜਨਰਲ ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਗਾਈਡੈਂਸ )
ਅਤੇ ਹਾਂ, ਕੁਝ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਨੌਕਰੀਆਂ ਘਟਾਈਆਂ ਜਾਣਗੀਆਂ। ਇਹ ਹਿੱਸਾ ਅਸਲ ਹੈ। ਪਰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਨਿਯਮ, ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ, ਅਪਵਾਦ ਅਤੇ ਕਾਗਜ਼ੀ ਕਾਰਵਾਈ ਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। AI ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ... ਪਰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਨਵੀਂ ਜਟਿਲਤਾ ਦੀ ਕਾਢ ਕੱਢਣ ਦੀ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਇਹ ਇੱਕ ਸ਼ੌਕ ਹੋਵੇ।.
ਜਹਾਜ਼ ਦੀ ਲੈਂਡਿੰਗ: ਕੀ AI ਮੈਡੀਕਲ ਕੋਡਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲਵੇਗਾ? 🧡
ਚਲੋ ਇਸ ਜਹਾਜ਼ ਨੂੰ ਲੈਂਡ ਕਰੀਏ।.
ਕੀ AI ਮੈਡੀਕਲ ਕੋਡਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲਵੇਗਾ? ਸਾਫ਼, ਸੰਪੂਰਨ, ਵਿਗਿਆਨਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਜਿਵੇਂ ਲੋਕ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ। AI ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਘਟਾ ਦੇਵੇਗਾ, ਰੁਟੀਨ ਕੋਡਿੰਗ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰੇਗਾ, ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਪੁਨਰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਗਠਨਾਂ 'ਤੇ ਦਬਾਅ ਪਾਵੇਗਾ। ਇਹ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਆਡਿਟਿੰਗ, ਪਾਲਣਾ ਬਚਾਅ, ਇਨਕਾਰ ਰਣਨੀਤੀ, ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੇ ਕੰਮ ਦੀ ਹੋਰ ਜ਼ਰੂਰਤ ਵੀ ਪੈਦਾ ਕਰੇਗਾ। ( AHIMA - ਕੰਪਿਊਟਰ-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲਕਿੱਟ , OIG - ਜਨਰਲ ਪਾਲਣਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਗਾਈਡੈਂਸ )
ਜਲਦੀ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ 🧾
-
ਏਆਈ ਕੋਡਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਕੋਡਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ
-
"ਟੱਚਲੈੱਸ" ਕੋਡਿੰਗ ਤੰਗ, ਸਾਫ਼, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ( AHIMA - ਕੰਪਿਊਟਰ-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲਕਿੱਟ )
-
ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੋਡਿੰਗ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰਣੇ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ( CMS FY 2026 ICD-10-CM ਕੋਡਿੰਗ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ , CMS MLN909160 - ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਲੋੜਾਂ )
-
NIST AI RMF 1.0 ) ਦੇ ਨਾਲ ਹਿਊਮਨ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ ਹੈ।
-
ਕੋਡਰ ਜੋ ਆਡਿਟ, ਪਾਲਣਾ, CDI, ਭੁਗਤਾਨਕਰਤਾ ਨੀਤੀ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮੁਹਾਰਤ ਵਿੱਚ ਵਧਦੇ ਹਨ, ਹੋਰ ਵੀ ਕੀਮਤੀ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ( OIG - ਜਨਰਲ ਪਾਲਣਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਗਾਈਡੈਂਸ , CMS CERT ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ )
ਨਾਲ ਹੀ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ... ਜੇਕਰ AI ਕਦੇ ਵੀ ਸੱਚਮੁੱਚ ਕੋਡਿੰਗ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ "ਬਦਲ" ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿਉਂਕਿ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸੰਪੂਰਨ ਹੋ ਗਏ ਹਨ। ਅਤੇ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸੀ ਗੱਲ ਹੈ ਜੋ ਮੈਂ ਸਾਰਾ ਦਿਨ ਕਹੀ ਹੈ 😂 ( CMS MLN909160 – ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਲੋੜਾਂ )
ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ
ਕੀ ਅਗਲੇ ਕੁਝ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੈਡੀਕਲ ਕੋਡਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈ ਲਵੇਗਾ?
AI ਦੇ ਨੇੜਲੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਮੈਡੀਕਲ ਕੋਡਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਲਾਗੂਕਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਟਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਰੁਟੀਨ, ਉੱਚ-ਆਵਾਜ਼ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕੋਡਿੰਗ ਅਜੇ ਵੀ ਨਿਰਣੇ, ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਵਿਆਖਿਆ, ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, AI ਕੋਡਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੋਡਰ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।.
ਮੈਡੀਕਲ ਕੋਡਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ AI ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੋਡ ਸੁਝਾਉਣ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸਤ੍ਹਾ, ਗੁੰਮ ਹੋਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਜਟਿਲਤਾ ਦੁਆਰਾ ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਚਾਰਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਿਸਟਮ ਇੱਕ ਹਿਊਮਨ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਚੱਲਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਕੋਡਰ AI ਸੁਝਾਵਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ, ਸਮਾਯੋਜਨ ਜਾਂ ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਤਬਦੀਲ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਗਤੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਨਿਗਰਾਨੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।.
ਮੈਡੀਕਲ ਕੋਡਿੰਗ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਹਿੱਸੇ AI ਲਈ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਆਸਾਨ ਹਨ?
AI ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਮੁਲਾਕਾਤਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੁਟੀਨ ਆਊਟਪੇਸ਼ੈਂਟ ਮੁਲਾਕਾਤਾਂ ਜਾਂ ਢਾਂਚਾਗਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਕਸਾਰ ਟੈਂਪਲੇਟਾਂ 'ਤੇ ਬਣੇ ਉੱਚ-ਆਵਾਜ਼ ਵਾਲੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕੋਡ ਖੋਜ, ਸਬੂਤ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਇਨਕਾਰ ਪੈਟਰਨ ਖੋਜ ਮਜ਼ਬੂਤ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।.
ਏਆਈ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਜਾਂ ਅਸਪਸ਼ਟ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨਾਲ ਕਿਉਂ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ?
ਕਲੀਨਿਕਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ, ਵਿਰੋਧੀ ਨਿਦਾਨ, ਅਤੇ ਗਲਤ ਭਾਸ਼ਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। AI "ਸੰਭਵ" ਜਾਂ "ਰੱਦ ਕਰੋ" ਵਰਗੇ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਜੋਂ ਗਲਤ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਾਕ ਨੂੰ ਗੁਆ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕ੍ਰਮ ਜਾਂ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੂਖਮਤਾਵਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਕੋਡਿੰਗ ਦੇ ਦਿਲ ਵਿੱਚ ਬੈਠਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹਨ।.
ਕੀ ਏਆਈ ਐਂਟਰੀ-ਲੈਵਲ ਮੈਡੀਕਲ ਕੋਡਿੰਗ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਘਟਾ ਦੇਵੇਗਾ?
ਕਿਉਂਕਿ ਰੁਟੀਨ ਕੰਮ ਵਧੇਰੇ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਐਂਟਰੀ-ਲੈਵਲ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦਬਾਅ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਕੁਝ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਭਰਤੀ ਨੂੰ ਹੌਲੀ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਜੀਆਂ ਜੂਨੀਅਰ ਕੋਡਰਾਂ ਨੂੰ ਆਡਿਟ ਸਹਾਇਤਾ ਜਾਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਪ੍ਰਭਾਵ ਸੰਗਠਨ ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਲਾਈਨ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਰੀਅਰ ਦੇ ਰਸਤੇ ਗਾਇਬ ਹੋਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮੋੜ ਅਤੇ ਮੁੜ ਸੰਰਚਿਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।.
ਮੈਡੀਕਲ ਕੋਡਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਜਦੋਂ ਸ਼ਾਸਨ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ AI ਗਤੀ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਟਿਕਾਊ ਸਮੀਖਿਆ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਤੇਜ਼ ਕੋਡਿੰਗ ਇਨਕਾਰ ਦਰਾਂ ਜਾਂ ਆਡਿਟ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਪਾਲਣਾ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਟਰੇਸੇਬਲ ਤਰਕ ਅਤੇ ਬਚਾਅਯੋਗ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ, ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ, ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਅ ਬਣੇ ਹੋਏ ਹਨ।.
ਏਆਈ-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਮੈਡੀਕਲ ਕੋਡਰਾਂ ਨੂੰ ਕੀਮਤੀ ਰਹਿਣ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਹੁਨਰ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ?
ਆਡਿਟਿੰਗ, ਗਾਈਡਲਾਈਨ ਵਿਆਖਿਆ, ਭੁਗਤਾਨਕਰਤਾ ਨੀਤੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਤੇ ਇਨਕਾਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੁਨਰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੁਰਾਣੇ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਕੋਡਰ ਜੋ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੋਡ ਸਹੀ ਕਿਉਂ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ ਕਿਹੜਾ ਕੋਡ ਚੁਣਨਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਮੁਹਾਰਤ ਅਤੇ CDI ਸਹਿਯੋਗ ਵੀ ਮੁੱਲ ਜੋੜਦੇ ਹਨ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ ਵੱਲ ਵਧਦੀਆਂ ਹਨ।.
ਕੀ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੰਗਠਨਾਂ ਲਈ "ਟੱਚਲੈੱਸ" ਮੈਡੀਕਲ ਕੋਡਿੰਗ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਹੈ?
ਟੱਚਲੈੱਸ ਕੋਡਿੰਗ ਸਾਫ਼ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਾਲੇ ਤੰਗ, ਸਧਾਰਨ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਇਨਪੇਸ਼ੈਂਟ ਜਾਂ ਮਲਟੀ-ਕੰਡੀਸ਼ਨ ਮੁਕਾਬਲਿਆਂ ਲਈ, ਇਹ ਅਕਸਰ ਘੱਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੰਗਠਨ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਵਰਕਫਲੋ ਨਾਲ ਮਜ਼ਬੂਤ ਨਤੀਜੇ ਦੇਖਦੇ ਹਨ। ਪੂਰਾ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਆਡਿਟ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।.
ਹਵਾਲੇ
-
ਇੰਸਪੈਕਟਰ ਜਨਰਲ (OIG) ਦਾ ਦਫ਼ਤਰ, ਅਮਰੀਕੀ ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿਭਾਗ - ਜਨਰਲ ਪਾਲਣਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ - oig.hhs.gov
-
ਨੈਸ਼ਨਲ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ ਆਫ਼ ਸਟੈਂਡਰਡਜ਼ ਐਂਡ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ (NIST) - AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਢਾਂਚਾ (AI RMF 1.0) - nist.gov
-
ਨੈਸ਼ਨਲ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ ਆਫ਼ ਸਟੈਂਡਰਡਜ਼ ਐਂਡ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ (NIST) - ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ (NIST AI 600-1) - nist.gov
-
ਸੈਂਟਰ ਫਾਰ ਮੈਡੀਕੇਅਰ ਐਂਡ ਮੈਡੀਕੇਡ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ (CMS) - ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਲੋੜਾਂ (MLN909160) - cms.gov
-
ਸੈਂਟਰ ਫਾਰ ਮੈਡੀਕੇਅਰ ਐਂਡ ਮੈਡੀਕੇਡ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ (CMS) - ਵਿੱਤੀ ਸਾਲ 2026 ICD-10-CM ਕੋਡਿੰਗ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ - cms.gov
-
ਸੈਂਟਰ ਫਾਰ ਮੈਡੀਕੇਅਰ ਐਂਡ ਮੈਡੀਕੇਡ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ (CMS) - ਨੈਸ਼ਨਲ ਕਰੈਕਟ ਕੋਡਿੰਗ ਇਨੀਸ਼ੀਏਟਿਵ (NCCI) ਐਡੀਟਸ - cms.gov
-
ਅਮੈਰੀਕਨ ਹੈਲਥ ਇਨਫਰਮੇਸ਼ਨ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨ (AHIMA) - ਕੰਪਿਊਟਰ-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲਕਿੱਟ - ahima.org
-
ਸੈਂਟਰ ਫਾਰ ਮੈਡੀਕੇਅਰ ਐਂਡ ਮੈਡੀਕੇਡ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ (CMS) - ਵਿਆਪਕ ਗਲਤੀ ਦਰ ਜਾਂਚ (CERT) ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ - cms.gov
-
ਸੈਂਟਰ ਫਾਰ ਮੈਡੀਕੇਅਰ ਐਂਡ ਮੈਡੀਕੇਡ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ (CMS) - ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸੇਵਾਵਾਂ (MLN006764) - cms.gov
-
ਅਮਰੀਕੀ ਸਰਕਾਰ ਦਾ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦਫ਼ਤਰ (GAO) - GAO-19-277 - gao.gov
-
ਸੈਂਟਰ ਫਾਰ ਮੈਡੀਕੇਅਰ ਐਂਡ ਮੈਡੀਕੇਡ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ (CMS) - ਜੋਖਮ ਸਮਾਯੋਜਨ - cms.gov