关键字: [Facets, Authorization Solution, Healthcare Platforms, Business Process Flow, Claim Authorization Match, Genai Assistance]
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导读
在一场亚马逊云科技活动上,演讲者阐释了Cognizant与亚马逊云科技如何利用生成式人工智能(GenAI)技术来解决医疗保健领域面临的预先授权挑战。具体而言,他们解释了GenAI可以通过自动化诸如医疗必需性判断、临床笔记总结和理赔授权匹配等任务,从而优化授权流程。该演讲重点介绍了Cognizant的TriZetto医疗保健平台如何与亚马逊云科技Bedrock服务和大型语言模型相集成,实现更快的理赔处理、减少运营工作量,并优化授权流程。
演讲精华
在医疗保健领域,预先授权一直是计划提供商和医疗服务提供商面临的重大挑战之一。为了优化这一流程,软件公司Cognizant Technology Solutions与亚马逊云科技(AWS)展开了紧密合作,利用生成式人工智能(GenAI)技术构建了一套创新解决方案。Cognizant的Baska Ramomothi女士介绍说,该公司的TriZetto医疗保健平台为约2亿人提供服务,包括Facets和QNext两大系统。
预先授权流程涉及多个环节,如医疗必要性评估、临床记录摘要、理赔与授权匹配、CPT代码发送等,它们利用GenAI技术对这些环节进行了优化。演示中,观众看到了一个理赔审查队列界面,在100个理赔案例中,90个可以自动审理,剩下10个需要理赔审查员手动审查,这是工作量最大的环节。当理赔审查员遇到”未找到授权”的情况时,他们可以请求GenAI助手帮助匹配授权。
GenAI助手能够根据理赔信息找到相应的授权,例如”60至74分钟的门诊就诊”。但是,如果理赔实际上是”15至20分钟的门诊就诊”,GenAI就会应用Facets算法进行匹配。这一过程可以节省10到15分钟,甚至数天的理赔操作时间,极大提高了效率。该解决方案的技术架构包括前端Facets系统、调用Amazon Bedrock服务的扩展程序,以及亚马逊云科技云中的大型语言模型(LLM)。
在演示中,Ramomothi女士展示了如何利用GenAI助手快速匹配一个理赔案例。她向助手输入”请帮助我为这个理赔匹配授权”的请求。助手随即回复”我很乐意帮助您,看起来您正在尝试为一项门诊服务找到授权”。虽然助手初步匹配到的是”60至74分钟的门诊就诊”授权,但实际理赔为”15至20分钟的门诊就诊”。在这种情况下,GenAI就会应用Facets算法进行准确匹配,解决潜在的差异问题。
利用亚马逊云科技服务构建的这一整体解决方案,有望优化整个医疗保健行业的预先授权流程,为计划提供商和医疗服务提供商带来巨大裨益。通过与亚马逊云科技的紧密合作,Cognizant成功利用GenAI技术简化了预先授权流程。GenAI助手能够快速匹配理赔与授权信息,应用Facets算法解决潜在的差异问题,从而大幅节省操作时间,提高工作效率。这一创新解决方案不仅为Cognizant自身带来了积极影响,更为整个医疗保健行业树立了优秀的范例,开辟了利用人工智能技术优化传统流程的新途径。
总结
在不断发展的医疗保健领域,优化授权流程一直是一项艰巨的挑战。然而,科扎科技(Cognizant)与亚马逊云科技(Amazon Web Services)的合作带来了一种突破性的解决方案,利用生成式人工智能(GenAI)技术革新授权工作流程。
这种创新方法将TriZetto医疗保健平台Facets与亚马逊云科技Bedrock服务无缝集成,优化授权流程。通过融入GenAI技术,该解决方案解决了医疗必要性评估、临床记录摘要和索赔授权匹配等关键瓶颈问题。令人信服的演示展现了GenAI如何智能地将索赔与相应的授权进行匹配,大幅减少了索赔审查员所需的时间和精力。
该解决方案的架构包括前端的Facets,与基于云的大型语言模型(LLM)接口相连的亚马逊云科技Bedrock服务。这种协同组合使系统能够理解复杂的医疗数据,识别相关授权,并以用户友好的方式呈现给索赔审查员,从而简化整个授权流程。
凭借GenAI的强大功能,这一突破性解决方案有望彻底改革医疗保健行业,减轻授权流程的负担,实现更高效和更有效的患者护理。随着科扎科技和亚马逊云科技继续推动创新的边界,这种合作见证了技术在解决现实世界挑战方面的变革性影响。
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