Системы здравоохранения находятся под давлением, как никогда раньше, с ростом затрат, выгоранием врачей и фрагментированными данными о пациентах, угрожающими как эффективности, так и качеству ухода.

Вот где AI в здравоохраненииВ частности, для ИИ-агента спрос набирает обороты. Решения AI Agent Они помогают медицинским учреждениям революционизировать способ их работы и обеспечить лучший уход за пациентами.

Как искусственный интеллект может обеспечить размер рынка здравоохранения 4,96 млрд. долларов к 2030 году При CAGR 45,56% с 2025 по 2030 год, AI Agents, являясь одним из его компонентов, может предложить значительные преимущества для отрасли здравоохранения.

Итак, как вы используете AI Agents в тенденциях программного обеспечения для здравоохранения в своих операциях? Ну, этот блог ответил на все, что вам нужно знать об AI Agents в здравоохранении, будь то типы, преимущества, варианты использования или реальные примеры.

Итак, давайте начнем!

Ключевые выносы

• Агенты ИИ — это автономное программное обеспечение, использующее ИИ, которое анализирует, принимает решения и учится достигать конкретных целей от имени пользователей.
• Агенты ИИ в здравоохранении интерпретируют медицинскую информацию, принимают решения и предпринимают действия для улучшения результатов лечения пациентов, поддержки поставщиков и оптимизации операций.
• Используя агенты ИИ в здравоохранении, организации могут достичь более быстрых, точных диагнозов, персонализированных планов лечения, более активного участия пациентов и улучшения результатов.
• Медицинские учреждения могут использовать агенты ИИ для поддержки диагностики, персонализированных планов лечения, обнаружения лекарств, автоматизации рабочих процессов и обнаружения мошенничества.
• Sully AI, Innovaccer и Notable являются лучшими примерами агентов ИИ в здравоохранении.

Что такое агенты ИИ в здравоохранении?

Агенты ИИ — это программные системы, которые могут автономно выполнять задачи, принимать решения и взаимодействовать с данными или пользователями, часто без постоянного вмешательства человека.

Агенты ИИ в здравоохранении — это интеллектуальные системы, которые интерпретируют медицинскую информацию, принимают решения и предпринимают действия для улучшения целевых процессов здравоохранения. Это может быть с точки зрения улучшения результатов лечения пациентов, поддержки поставщиков и оптимизации административных операций.

Читайте также: Как автономные ИИ-агенты формируют наше будущее

Типы агентов ИИ в здравоохранении

Основные типы агентов ИИ в здравоохранении включают агенты на основе правил, агенты распознавания образов на основе ML, агенты контекстного ИИ, агенты разговора, аналитические агенты и системы с несколькими агентами.

Давайте узнаем об этих различных типах агентов ИИ в здравоохранении:

1. Агенты, основанные на правилах

Эти агенты предназначены для выполнения определенных правил для выполнения конкретных задач. Организации здравоохранения могут использовать агенты на основе правил для решения простых, повторяющихся задач, таких как оповещения, напоминания или ответы на часто задаваемые вопросы.

2. Агенты распознавания образов (ML-Based)

Это агенты, работающие на ML, которые могут идентифицировать тенденции, корреляции и аномалии в больших наборах данных. Организации здравоохранения могут использовать агенты распознавания образов для обнаружения ранних признаков заболевания, мониторинга жизненно важных показателей пациентов или выявления необычных моделей выставления счетов.

3.Контекстные агенты ИИ

Эти агенты ИИ способны принимать решения на основе более широкого понимания данных о пациентах и операционного контекста. Институты здравоохранения могут использовать контекстные агенты ИИ, чтобы предлагать планы лечения или корректировки рабочего процесса, учитывая одновременно несколько факторов.

4.Разговорные агенты

Эти агенты ИИ так же просты, как интерфейсы на естественном языке, такие как чат-боты или голосовые помощники, с которыми могут взаимодействовать пациенты и персонал. Но разница в том, что они предоставляют опыт, как если бы они общались с профессионалом для решения своих запросов. Институты здравоохранения могут интегрировать диалоговых агентов для обработки расписания встреч, запросов пациентов, последующих действий и базовой сортировки.

5. Аналитические агенты

В отличие от простых приборных панелей прогнозной аналитики, аналитические агенты обрабатывают и анализируют сложные наборы данных для получения информации и прогнозов. Когда мы говорим аналитические агенты, медицинские институты могут использовать их для поддержки клинических решений, анализа здоровья населения и планирования ресурсов.

6.Многоагентные системы

Назовите это мультиагентной системой или агентной системой ИИ; это позволяет более чем двум агентам ИИ сотрудничать для решения сложных проблем для достижения общих целей. Организации здравоохранения могут использовать мультиагентные системы для объединения анализа изображений, данных о пациентах и автоматизации рабочих процессов для предоставления комплексных решений по уходу.

Читать далее Агенты против Агентного ИИ Для лучшей ясности

Зачем организациям здравоохранения нужны агенты ИИ

Большинство организаций здравоохранения принимают Агенты ИИ для борьбы с операционным раздутием и ростом затрат, повышения производительности, повышения точности принятия клинических решений, предоставления активного опыта пациентов и разблокировки ценности изолированных данных.

Для борьбы с операционным вздутием и ростом затрат

Персонал больницы всегда занят множеством административных задач, включая ручной ввод данных, повторяющиеся рабочие процессы и возвращение к утверждениям. Используя агентов ИИ, поставщики медицинских услуг могут автоматизировать рутинные задачи, такие как обработка претензий, планирование и отчетность. Это помогает освободить персонал больницы, чтобы сосредоточиться на уходе за пациентами, одновременно сокращая эксплуатационные расходы и время.

Расширение возможностей врачей с повышенной точностью диагностики

Агенты ИИ действуют как цифровые копилоты для врачей, помогая им анализировать истории пациентов, лабораторные данные и результаты визуализации, чтобы быстрее вскрывать критические идеи. Таким образом, агенты ИИ снижают когнитивную нагрузку и выгорание, помогая медицинским командам принимать уверенные, подтвержденные доказательствами решения и, таким образом, приводя к улучшенной диагностической точности.

Для получения проактивного опыта пациента

Будь то приложение для здравоохранения или приложение для страховых услуг, пациенты ожидают, что оно предложит тот же уровень удобства, который они получают от потребительских приложений. Агенты ИИ заставляют их получать то же самое через персонализированные напоминания, проверки симптомов на основе чата и прогнозные наблюдения.

В результате поставщики медицинских услуг получают выгоду от улучшения приверженности, клинического прогнозирования и инициатив по уходу, основанному на ценности.

Чтобы разблокировать ценность изолированных данных

В организациях здравоохранения большую часть времени данные хранятся в разных местах, таких как EHR, системы выставления счетов и носимые устройства. При работе с данными здравоохранения в масштабе для принятия решений это становится препятствием.

Именно здесь агенты ИИ помогают унифицировать и интерпретировать эти данные в режиме реального времени, создавая единый источник истины с единым интеллектуальным слоем, который стимулирует понимание здоровья населения, клиническое прогнозирование и инициативы по уходу, основанные на стоимости.

Управление сложными этическими и нормативными проблемами

Индустрия здравоохранения является высоко регулируемой отраслью, и по мере того, как ИИ становится ее неотъемлемой частью, существует потребность в агентах ИИ, которые помогают ориентироваться в сложных нормативных и этических ландшафтах.

Агенты ИИ также помогают обеспечить объяснимый ИИ, обеспечивая подотчетность и доверие к клиницистам и пациентам.

Читайте также: Агенты ИИ для бизнеса: определение, преимущества и многое другое

Преимущества агентов ИИ в здравоохранении

Когда поставщики медицинских услуг используют агенты ИИ в процессах, они могут извлечь выгоду из расширенной диагностической поддержки, автоматизированных административных рабочих процессов, персонализированного опыта пациентов, нормативного согласования, снижения затрат на уход за пациентами и многого другого.

Давайте рассмотрим ключевые преимущества внедрения агентов ИИ в процессы здравоохранения:

1. Расширенная диагностическая поддержка

Агент ИИ, связанный с системами радиологического отделения, лаборатории и EHR / EMR, может иметь доступ к всеобъемлющим данным о пациентах. Кроме того, широко обученные агенты ИИ могут иметь возможность анализировать медицинские изображения, такие как рентгеновские лучи, КТ-сканирование и МРТ, а также все данные о патологии и пациентах с высокой точностью, что позволяет им обнаруживать закономерности, которые человеческий глаз может пропустить.

Это помогает провайдерам быстрее и точнее выявлять условия, особенно в сложных случаях.

2.Автоматизированные административные рабочие процессы

Агенты ИИ могут принести пользу командам администрации больниц, автоматизируя такие задачи, как прием пациентов, планирование встреч, управление рефералами и обработка счетов и страховых требований. Это значительно сокращает административные расходы и время обработки.

3. персонализированный опыт пациента

Агенты ИИ используют данные пациентов, включая историю болезни, генетику и образ жизни, чтобы рекомендовать индивидуальные планы лечения и прогнозировать, как пациент будет реагировать на различные методы лечения.

4. Постоянный мониторинг

Благодаря интеграции с носимыми и подключенными медицинскими устройствами агенты ИИ могут действовать как специализированная медсестра, отслеживающая жизненно важные признаки. Если обнаруживается что-то подозрительное, это может предупредить группы по уходу о потенциальных рисках для здоровья, что позволяет проводить раннее вмешательство. Из-за этого агенты ИИ могут вносить значительный вклад в лечение хронических заболеваний.

5. Согласование нормативных положений

Агенты ИИ имеют доступ к подключенным системам данных здравоохранения. Это позволяет ему контролировать шаблоны доступа к данным и коды выставления счетов, чтобы гарантировать, что процессы соответствуют правилам, таким как HIPAA и GDPR. Кроме того, агенты ИИ могут быть запрограммированы для обеспечения соблюдения руководящих принципов HIPAA, GDPR и FDA. 

Они помогают в поддержании аудиторских проверок, обеспечении данных о пациентах и обеспечении соответствия всех рабочих процессов требованиям законодательства в области здравоохранения.

6.Быстрый цикл доходов

Агенты ИИ автоматизируют обработку, проверку и выставление счетов, что уменьшает ошибки выставления счетов и ускоряет сбор доходов.

7. Сокращение расходов

Объединив автоматизацию, прогнозную аналитику и улучшенное использование ресурсов, агенты ИИ значительно снижают административные и эксплуатационные расходы. Это помогает организациям здравоохранения поддерживать финансовую устойчивость при одновременном улучшении качества обслуживания.

Читайте также: Агенты ИИ для предприятий: практические примеры использования и стратегии внедрения

Лучшие случаи использования агентов ИИ в здравоохранении

Вы можете использовать агенты ИИ в здравоохранении для расширения возможностей таких процессов, как диагностическая поддержка, клиническая документация, персонализированные планы лечения, удаленный мониторинг пациентов, управление циклом доходов и многое другое.

Давайте подробно рассмотрим лучшие агенты ИИ в приложениях для здравоохранения для многообещающих результатов:

1. Диагностическая поддержка

Каждый год диагностические ошибки влияют примерно на 12 миллионов американцевВозможные причины могут быть когнитивной перегрузкой, недостаточным отслеживанием состояния здоровья пациента, неполной информацией или незнакомостью с редкими состояниями.

В этом случае агенты ИИ в здравоохранении могут быть обучены делать задел. Например, они анализируют обширные медицинские данные пациентов и быстро и точно определяют риски для здоровья. Кроме того, эти агенты перекрестно ссылаются на симптомы в медицинских базах данных и клинических исследованиях. Это помогает поверхностным потенциальным диагнозам, которые могут быть пропущены.

В отличие от традиционных систем поддержки клинических решений, которые полагаются на жесткие наборы правил, агенты ИИ используют распознавание образов, обученное на миллионах клинических случаев. Они выявляют тонкие корреляции между разрозненными источниками данных.

Например, небольшая лабораторная тенденция в сочетании с историей лекарств и семейной генетикой потребовала бы от врачей нескольких часов, чтобы собрать все вместе вручную. Не только это, эти агенты ИИ постоянно изучают и обновляют свою базу знаний. По мере развития медицинской науки они предоставляют основанные на фактических данных рекомендации.

Как часть этого агента ИИ в приложениях для здравоохранения, он обеспечивает такие результаты, как повышение точности диагностики, более быстрая диагностика, повышение доверия врачей и предотвращение затрат.

2.Клиническая документация с эмбиентным письмом

Врачи тратят почти 2 часа на документацию Это приводит к дисбалансу между работой и жизнью, неудовлетворенности, высоким показателям истощения и выгоранию, превышающему 50%. Иногда это может привести к диагностическим ошибкам.

Лица, принимающие решения в области здравоохранения, могут интегрировать агенты ИИ со своей платформой телемедицины для прослушивания разговоров между пациентами и врачами и автоматического расшифровки разговоров. Агенты изучают индивидуальные предпочтения врача для стиля заметок и автоматически включают соответствующую историю пациента из EHR без необходимости явного упоминания врачами.

В результате агенты ИИ способствуют сокращению времени документации, улучшению внимания к времени лица пациента, повышению удовлетворенности врача и влиянию на доход.

3.Персонализированные планы лечения

Один Новостная статья AAMC Многие врачи, лечащие онкологических больных, осознали, что традиционная модель «один размер подходит всем», часто не учитывала, как по-разному люди реагируют на одно и то же лечение. Достижения в области геномики и фармакогеномики показали, что генетические вариации, а также факторы образа жизни, окружающей среды и микробиома играют значительную роль в эффективности и безопасности лекарств.

Это не только случай хронических заболеваний, таких как рак, но и может быть применено к другим. Организации здравоохранения могут использовать агенты ИИ для анализа индивидуальных характеристик пациента, таких как генетические профили, биомаркеры, история болезни, факторы образа жизни и реакция на предыдущие методы лечения, чтобы рекомендовать индивидуальные подходы к терапии.

Эти агенты синтезируют последние клинические исследования, рекомендации по лечению и данные о реальных результатах, чтобы предложить вмешательства, оптимизированные для уникального профиля каждого пациента.

Если агенты ИИ в этом приложении для здравоохранения эффективны, они могут повысить эффективность лечения, уменьшить неблагоприятные события и сократить время эффективного лечения и расходов на здравоохранение на одного пациента.

4. Дистанционный мониторинг пациентов

Реадмиссия в больницу в течение 30 дней обойдется системе здравоохранения США 26 млрд. долларов ежегодноМногие осложнения можно предотвратить, если их обнаружить на ранней стадии. Но дело в том, что традиционные модели ухода полагаются на периодические снимки во время визитов в офис, пропуская непрерывные физиологические изменения, которые сигнализируют о развитии проблем.

Следовательно, внедрение агентов ИИ здесь полностью имеет смысл, особенно в области интенсивной терапии. Агенты ИИ могут быть разработаны для непрерывного анализа данных от подключенных медицинских устройств, оборудования для домашнего мониторинга и симптомов, сообщаемых пациентом, для отслеживания состояния здоровья между клиническими посещениями.

Эти агенты обнаруживают тенденции, предсказывают ухудшение и вызывают вмешательства до ухудшения состояния, что позволяет осуществлять проактивную помощь при хронических заболеваниях и после выписки пациентов.

Со временем больницы могут начать видеть результаты от агентов ИИ в показателях сокращения реадмиссии, раннего вмешательства, улучшения взаимодействия с пациентами и экономии затрат на одного пациента.

5 Управление циклом доходов и управление претензиями

Около 10% претензий, поданных больницами, отвергаются или отклоняются. Назовем это отказом или отказом, это приводит к потере дохода в размере $5 млн для средней больницы каждый год. Кроме того, больницы также сталкиваются с дополнительными административными расходами в размере $8,6 млрд, говорит Больница Беккера Обзор.

Больницы могут предотвратить эту потерю доходов, если они используют агенты ИИ для автоматизации сквозного цикла доходов, от регистрации пациентов и проверки страховки до последующей отправки платежей и дебиторской задолженности. Эти агенты могут обрабатывать сложные механизмы правил, регулирующие требования плательщиков, точность кодирования и оптимизацию возмещения.

В результате агенты ИИ могут обеспечить чистое улучшение ставок по претензиям, дни снижения AR, снижение ставок отказов и повышение производительности персонала.

6. Медицинское кодирование и поддержка счетов

Ошибки кодирования обходятся организациям здравоохранения в миллиарды долларов ежегодно из-за недокодирования (оставляя деньги на столе) и перекодирования (нарушения соблюдения, аудиторский риск и потенциальные обвинения в мошенничестве). Переход на МКБ-10 создал более 73 000 кодов диагностики, требующих экспертизы для навигации.

Медицинские организации могут использовать агенты ИИ для анализа клинической документации, чтобы предложить соответствующие медицинские коды, такие как коды диагностики МКБ-10, коды процедур CPT и коды поставок HCPCS, чтобы обеспечить точный выставление счетов и оптимальное возмещение.

Кроме того, эти агенты могут выполнять улучшение клинической документации (CDI), выявляя недостающие детали, которые будут поддерживать более высокое кодирование специфичности или лучше захватывать остроту зрения пациента.

7. Обнаружение мошенничества и мониторинг соблюдения

Согласно данным Национальная ассоциация по борьбе с мошенничеством в здравоохранении (NHCAA)Мошенничество в здравоохранении обходится отрасли в десятки миллиардов долларов каждый год. Даже при консервативных оценках, показывающих потери в размере около 3% от общих расходов на здравоохранение, влияние является значительным.

Некоторые правительственные и правоохранительные источники предполагают, что эта цифра может достигать 10%, что составляет более 300 миллиардов долларов в год. Не забывайте, что одно нарушение Закона о ложных претензиях несет штрафы за нарушение закона. $14 308 - $28 619 за иск.

С Использование случаев ИИ в здравоохранении Это одно из решений - агенты ИИ могут значительно помочь. Они могут анализировать схемы выставления счетов, клиническую документацию и поведение поставщика для выявления потенциальных мошенничества, отходов, злоупотреблений и нарушений соблюдения. Эти агенты обнаруживают аномалии, которые указывают на преднамеренное мошенничество (преднамеренное переизбыток) или непреднамеренные ошибки (ошибки кодирования, недостатки документации) до того, как они приведут к аудитам, штрафам или судебным искам.

Если для этого будут использоваться агенты ИИ, это может помочь повысить уровень обнаружения мошенничества, уменьшить ложные срабатывания, снизить риски аудита и обеспечить финансовую защиту.

8. Виртуальные помощники по здоровью и вовлечение пациентов

В среднем, медицинские колл-центры обрабатывают тысячи звонков каждый день для планирования назначений, заполнения рецептов, выставления счетов или получения базовой информации о здоровье. Каждый звонок может стоить от 4 до 8 долларов. Не забывайте, во время этих звонков, просто для сбора информации по конкретным запросам, руководители могут попросить пациентов подождать некоторое время, в котором 30% из них бросают через одну минуту, говорит Simbo AI.

В качестве лучшего решения больницы могут интегрировать агентов ИИ с порталами пациентов. Они будут взаимодействовать с пациентами через интерфейсы, такие как чат-боты, голосовые помощники и SMS, чтобы отвечать на вопросы о здоровье, назначать встречи, предоставлять напоминания о лекарствах, проводить оценку симптомов и направлять пациентов по пути ухода. Эти активные агенты ИИ работают 24/7 и обрабатывают обычные запросы, которые в противном случае потребовали бы времени персонала или остались без ответа.

В результате больницы могут добиться сокращения объема колл-центров, улучшения удовлетворенности пациентов, снижения производительности персонала.

9.Управление хроническими заболеваниями

Хронические заболевания учитывают 90% от общего объема расходов на здравоохранение в стране составляют 4,9 триллиона долларов В США ежегодно 1,8 миллиона человек диагностируется рак, и 600 000 умирают от него.

После того, как они знают об этом состоянии, пациенты видят нескольких специалистов, которые не общаются эффективно, что приводит к дублированию тестов, противоречивым инструкциям по лекарствам и пробелам в уходе. Между назначениями, часто с интервалом в 3-6 месяцев, пациенты борются с приверженностью лекарствам, изменениями образа жизни и знанием того, когда симптомы требуют клинического внимания по сравнению с самоконтролем.

Органы здравоохранения могут сосредоточиться на решении этой критической проблемы, используя агенты ИИ. Они работают как постоянная поддержка между клиническими встречами, поддерживая непрерывность, которую традиционные модели эпизодической помощи не могут обеспечить. Они отслеживают данные о здоровье пациентов из мониторов глюкозы, манжеты артериального давления и журналы симптомов, выявляя тенденции, которые указывают на ухудшение контроля.

Кроме того, эти агенты ИИ отправляют персонализированное образование на основе индивидуальных моделей: если каждое утро у пациента с диабетом скачки глюкозы, агент предоставляет целевой контент о феномене рассвета и выборе завтрака. При необходимости они координируют между поставщиками, поддерживая комплексный план ухода, определяя, когда назначены рекомендации специалистов, и обеспечивая, чтобы результаты тестов были сообщены всем соответствующим клиницистам.

10.Приложения для оперативной оптимизации

Опыт пациентов страдает, когда операции неоптимальны. Время ожидания ЭД, хирургические задержки и быстрые выписки наносят ущерб удовлетворенности, которые все больше связаны с возмещением. Традиционное оперативное управление опирается на исторические средние значения и ручную координацию; следовательно, оно может пропустить динамическую оптимизацию, которую позволяют данные в реальном времени.

При использовании ИИ-агенты могут помочь оптимизировать работу больниц и систем здравоохранения, прогнозируя спрос, управляя ресурсами, координируя рабочие процессы и выявляя операционную неэффективность.

Агенты ИИ могут помочь обрабатывать несколько потоков данных, таких как обработка нескольких потоков данных одновременно, таких как прибытие пациентов, заполняемость кровати, доступность персонала, хирургические графики, показатели использования поставок и даже внешние факторы, такие как погода, сезон гриппа и события в сообществе, для прогнозирования спроса и оптимизации распределения ресурсов.

Таким образом, это помогает в улучшении использования мощностей и эффективности ИЛИ, уменьшении стоимости предложения и оптимизации затрат на рабочую силу.

Категория	Агент Искусственный Искусственный
Диагностическая поддержка	Анализирует данные пациентов для выявления закономерностей, вероятных диагнозов и уменьшения диагностических ошибок.
Клиническая документация	Транскрипция консультаций, автоматическое заполнение EHR и сокращение времени документации врача.
Персонализированные планы лечения	Использует геномику и данные пациентов, чтобы рекомендовать индивидуальные, основанные на фактических данных методы лечения.
Дистанционный мониторинг пациентов	Отслеживает данные о состоянии здоровья в режиме реального времени, чтобы предсказать ухудшение и предотвратить повторную госпитализацию.
Управление доходами и претензиями	Автоматизирует рабочие процессы выставления счетов, проверяет правила плательщиков и сводит к минимуму отказы в удовлетворении требований.
Медицинское кодирование и биллинг	Предлагает точные коды МКБ/КПТ и улучшает документацию для возмещения расходов.
Мониторинг мошенничества и соблюдения	Флаги выставляют счета за аномалии и обнаруживают мошенничество или нарушения соблюдения на ранней стадии.
Виртуальные помощники по здоровью	Задействует пациентов через чат или голос для планирования, напоминаний и поддержки самопомощи.
Хроническое лечение заболеваний	Мониторинг текущих данных о здоровье и координация ухода за несколькими поставщиками.
Оперативная оптимизация	Прогнозирует спрос, оптимизирует штатное расписание и упрощает рабочие процессы в больницах.

Примеры лучших агентов ИИ в здравоохранении в реальном мире

По мере того, как поставщики медицинских услуг переходят от теории к реализации, несколько платформ агентов ИИ, таких как Sully AI, Innovaccer и Notable, устанавливают ориентиры для автоматизации, точности и клинической эффективности.

Давайте узнаем об этих реальных примерах агентов ИИ в здравоохранении, преобразующих оказание медицинской помощи:

1. Салли Ай

Sully AI - это платформа AI Agent, поддерживаемая Y-комбинатором, которая предлагает продукты с различными функциями здравоохранения, такими как:

• AI Receptionist управляет вызовами пациентов, планированием назначений и общими коммуникациями в фронт-офисе.
• AI Scribe автоматически транскрибирует и структурирует разговоры пациентов и клиницистов для создания чистых клинических записей, исключая выгорание из ручной документации.
• AI Medical Coder анализирует заметки о посещении, чтобы предложить точные медицинские коды (ICD-10 и CPT) для более быстрого и совместимого выставления счетов.
• Медсестра помогает с приемом пациентов, скринингом симптомов и сортировкой перед приемами. Они также могут выполнять такие задачи, как заказы на лекарства, последующие наблюдения и направления.
• AI Medical Assistant помогает врачам, отвечая на клинические вопросы и проводя быстрые медицинские исследования.

В результате, это уменьшает бумажную работу, ускоряет составление графиков и позволяет поставщикам проводить больше времени с пациентами.

Sully AI доверяют организации здравоохранения Tebra, Midi, Apogee, AdvantageCare Physician и многие другие. Все они добились многообещающих результатов.

2. Инновационные

Innovaccer - это компания по активации и аналитике данных в области здравоохранения, которая помогает поставщикам, плательщикам и государственным организациям унифицировать фрагментированные данные, обеспечивать принятие активных решений и повышать эффективность обслуживания пациентов и операционной эффективности.

Его агенты ИИ поддерживают документацию, консультации, идеи и прогноз результатов, обеспечивая до 3-х более точных идей.

Платформа также предлагает предварительно обученных и настраиваемых агентов ИИ для конкретных задач здравоохранения, включая:

• Агент планирования, который автоматизирует бронирование встреч, перепланировку и напоминания.
• Агент по приему пациентов оптимизирует посадку на борт и собирает данные о пациентах.
• Реферальный агент управляет рефералами для закрытия циклов ухода.
• Агент авторизации обрабатывает предыдущие разрешения и отслеживает утверждения.
• Агент по контролю ЭД координирует своевременное наблюдение за пациентами после ЭД.
• Агент по закрытию пробелов в уходе обнаруживает пробелы в уходе и привлекает пациентов к профилактической помощи.
• Агент кодирования рисков оптимизирует возмещение путем вскрытия точных кодов риска.
• Агент FAQ мгновенно отвечает на обычные запросы пациентов и персонала.

Innovaccer помогает таким учреждениям здравоохранения, как Kaiser Permanente, Dignity Health, Banner Health, Baptist Health South Florida и многим другим крупным компаниям улучшить уход за пациентами, операционную эффективность и финансовые показатели.

3.Примечательно.

Notable Health - это платформа ИИ, предназначенная для автоматизации рабочих процессов в области здравоохранения, повышения операционной эффективности и ухода за пациентами. Его рабочая сила AI Agent позволяет организациям управлять увеличенными рабочими нагрузками без дополнительного персонала, способствуя росту объема пациентов при контроле затрат.

• Он автоматизирует сквозные рабочие процессы в области здравоохранения, такие как улучшение качества, корректировка риска, доступ пациентов, цикл доходов и многое другое.
• Это устраняет необходимость ручных административных задач, чтобы сосредоточиться на более ценной помощи.
• Его предварительно созданные агенты ИИ и интерфейс с низким кодом предлагают настройку агента ИИ с учетом их конкретных потребностей.
• Он предоставляет панели инструментов и аналитику для оценки производительности, оптимизации рабочих процессов и демонстрации возврата инвестиций (ROI).

Это помогает организациям здравоохранения, таким как система здравоохранения Флориды, устойчивое здоровье, план безопасности и здоровья и многим другим, достичь большей эффективности, масштабируемости и расширенного ухода за пациентами.

Как интеллект-инвентаризация расширяет возможности медицинских организаций с помощью агентов ИИ

Зная преимущества агентов ИИ в здравоохранении, это действительно возможность для организаций здравоохранения реализовать их в своих рабочих процессах. Но чтобы сделать это правильно, учитывая конкретный случай использования, вам нужна экспертная поддержка со стороны профессионала. Компания по разработке AI/ML.

Вот где приходит MindInventory. У нас есть специальная команда Разработчики AI для найма Они помогают организациям здравоохранения проектировать, создавать и интегрировать агентов ИИ с учетом уникальных потребностей.

Будь то автоматизация административных рабочих процессов, поддержка врачей с передовой диагностикой или обеспечение персонализированного взаимодействия с пациентами. Наши решения AI Они созданы для того, чтобы оказывать измеримое воздействие.

Мы помогаем достичь этого путем:

• Оценка рабочих процессов, источников данных и операционных задач для выявления высокоценных возможностей агента ИИ.
• Разработка агентов ИИ, которые соответствуют вашим клиническим и операционным целям.
• Бесшовная интеграция их с EHR, платформами телемедицины и операционными системами, обеспечивающими Взаимодействие данных здравоохранения и плавное усыновление.
• Обеспечение HIPAA, HITECH, FHIR и других региональных и медицинских отраслевых стандартов.

FAQs об AI Агенте в здравоохранении