医療請求巡るAI活用、否認請求調査を自動化

収益サイクル、すなわち請求、否認、異議申し立て、保険会社のルールのやり取りは、長らく否認された請求を調査し保険会社の要件を確認する人材に依存してきた。AdonisはAIエージェントにその負荷の一部を担わせようとしており、音声AIはすでに毎週数万件の保険会社への電話をかけている。しかし取材から浮かぶのは、技術自体は容易な部分だということだ。Mount SinaiのSalonia Brown氏は、本当の課題はガバナンスだと位置づける。運用責任者と例外に対する説明責任がなければ、自動化は「機能不全のデジタル化」を招く恐れがある。このテーマは他の事例にも通底する。Rushでは現場のスタッフが、価値をほとんど生まない時間のかかる工程を特定しており、それが自動化の対象を導くと同時にスタッフの納得感も高めている。Panoramic HealthのSap Sinha氏は別の制約を指摘する。請求、文書化、保険会社とのやり取りに関するルールが技術に追いついておらず、これらのルールの変化は、医療提供者と保険会社が請求をめぐるやり取りにAIエージェントを使えるかどうかに影響する。Adonisとしては、収益サイクルの問題を発生時に察知し、対応を提案することを目指している。場合によっては自動化し、別の場合には上流のコーディングや資格認定の問題を指摘する。