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 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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