说到“编码”这个词，脑海中可能会浮现出程序员编写软件的画面。虽然在数字健康时代，这适用于医疗领域，但传统上，医学编码是指特定的过程。它涉及将医疗记录，通常来自临床医生的文本，转化为基于分类系统的结构化代码，以适用于适当的患者诊断和相关程序。这些代码用于跟踪患者护理、收费服务和研究医疗趋势。
其结果是，临床信息随着时间和跨越医疗部门的变化是一致且可比较的。这些数据随后可以用于支持相关的研究、政策，以及在美国，还能用于账单目的。
尽管重要，临床编码的手动任务很耗时。例如，在苏格兰国民保健署的情况下，单个临床编码员每天可以编码大约60个病例，整个编码部门每月可以覆盖超过20,000个病例。然而，仍然存在积压问题，可能需要数月才能处理完毕。此外，手动编码可能会因多种原因导致错误，从不完整的数据到缺乏编码经验。
过去，医疗编码是一个手动的过程，容易出错。然而，人工智能（AI）的兴起正在改变医疗编码的格局。AI 驱动的工具现在可以自动执行医疗编码中涉及的许多任务，从而实现显着的节省时间和提高准确性。更具体地说，是通过诸如机器学习和自然语言处理（NLP）等人工智能（AI）技术。
人工智能在医疗编码中带来的好处
AI 在医疗编码中带来的最大好处之一是能够减少错误。根据美国医学会的一项研究，高达 80% 的所有医疗编码错误都是由人为错误造成的。AI 驱动的工具可以通过自动识别和纠正临床记录中的不一致来帮助消除这些错误。
除了减少错误外，AI 还可以帮助提高医疗编码的效率。AI 驱动的工具可以自动从临床记录中提取相关信息，这可以为医疗编码员节省数小时的时间。这将使编码员能够专注于更复杂的任务，例如审查和批准代码。
“任何图像或以文本为中心的领域都是AI的巨大机会，” TECHealth的首席运营官Eric Wilke博士解释道。“因此，是的，病理学、放射学和皮肤科都是机会领域，但在账单和编码方面分析图表也是如此。”
这不仅有助于提供更准确的临床信息，还可以为医疗机构节省时间和资源，从而使其能够更专注地服务于患者的健康。
医疗编码人员角色的变化
随着 AI 在医疗编码中得到更广泛的采用，医疗编码人员的角色也在发生变化。过去，医疗编码人员负责手动编码患者病历中的所有临床记录。但是，AI 驱动的工具现在可以自动执行许多这些任务，从而释放医疗编码人员来专注于更复杂的任务，例如审查和批准代码。
这一角色转变为医疗编码人员创造了新的机会。能够接受 AI 并利用其优势的医疗编码人员将在未来需求量很大。这些编码人员需要熟悉 AI 工具并对医疗保健行业有深刻的理解。
医学编码自动化的影响 考虑到医学编码的非平凡性，不难理解它涉及一个整体的专业，但却正面临短缺。仅在美国，国家面临着医学编码员短缺的30%。AI驱动的自动化可以通过辅助这些流程来填补这些差距。这种潜力不仅仅存在于学术讨论的领域。像Nym、Fathom和CodaMetrix这样的公司正在提出这样的解决方案。
Nym公司首席商务官Julien Dubuis在描述他们公司的AI自主编码解决方案时表示：“[它]在几秒钟内准确地分配医学代码，绝对没有人为干预。” “当我说准确时，我的意思是我们可以实现门诊专科的96％准确率，这与一些最优秀的人类编码员不相上下。”
CodaMetrix与10家卫生系统和大学合作，部署其自主解决方案。该AI的报告成果包括人工劳动减少70％和显着的成本节约。
Fathom的自动化AI工具被TECHealth急诊医疗人员供应公司用于医疗账单和编码。在AI的帮助下，该公司能够处理高达80％的索赔，几乎没有人为干预。
补充，而不是取代医学编码员 这种自动化医学编码的潜力可能会引起人们越来越普遍的担忧，即AI甚至在医疗领域取代人类。然而，医学编码的这种以AI为动力的演变仍将考虑到人类，因为这种关系将更类似于人与技术的合作，而不是技术取代人类。
“今天编码员必须记住很多事情……因此，拥有技术可以帮助减轻一些负担，以便我们不会失去收入，”宾夕法尼亚大学医学高级健康信息管理主任Sherine Koshy解释道。“我们在这里确保您在这份工作中更像是审计员，而不仅仅是编码员。”
TECHealth公司在雇佣Fathom的AI自动化解决方案的案例中，可以帮助可视化这种合作。在他们的示例中，该技术在几天内帮助处理数万份医疗图表，以确保正确编码。如果没有AI的帮助，这将需要更长的时间。
为医学自动化的下一步做准备 AI积极增强医学编码过程的潜力是不可否认的；而AI自动化可以被视为该过程的下一步。然而，其有效的实施将需要克服一些障碍。由于AI工具的效率高度依赖于其训练的数据，因此需要提供优质的数据。然而，这在历史医学数据中并不是确定的。
“如果您不提供最准确的信息，那么在背面您不总能得到最正确的信息，”TECHealth的Wilke博士强调道。“如果我可以回过头来重新做（实施），我会重新分析我们的编码团队，以确保他们使用了适当的代码，因为任何使用AI引擎的人都必须使用历史数据，以便他们可以构建AI的预测模型。”
因此，为了为医学编码中的自动化采用做好准备，医疗组织需要确保其医疗数据准确且具有质量。然后，这些数据可以用于更有效地训练AI工具。医学编码师反过来需要接受培训，以熟悉AI自动化工具。随着AI补充人类编码员的任务，医学编码过程中的现有障碍可以得以克服。
结语
医疗编码中 AI 的使用仍处于早期阶段，但它具有重塑行业的潜力。随着 AI 工具变得更加复杂，它们将能够自动执行医疗编码中涉及的更多任务。这将导致更大的节省时间和提高准确性，这将为医疗提供者和患者带来好处。
医疗编码的未来一片光明。人工智能正在重塑该行业，使其更加高效和准确。随着 AI 工具变得更加复杂，它们将能够自动执行医疗编码中涉及的更多任务。这将导致更大的节省时间和提高准确性，这将为医疗提供者和患者带来好处。
能够接受 AI 并利用其优势的医疗编码人员将在未来需求量很大。这些编码人员需要熟悉 AI 工具并对医疗保健行业有深刻的理解。
