Dimensione del mercato AI nella codifica medica, per modalità (esternalizzata, interna), applicazione; Uso finale: trend di crescita, quota regionale, intelligence competitiva, rapporto previsionale 2025-2037

L’intelligenza artificiale nel mercato della codifica medica: fattori di crescita e sfide

Fattori di crescita

• Richiesta di gestione ottimale dei dati sanitari: il volume crescente di dati sanitari è un fattore chiave per un potente motore per un utilizzo più rapido dell'intelligenza artificiale nel complesso campo della codifica medica. Le istituzioni del settore sanitario devono far fronte a un flusso costante di dati che includono cartelle cliniche dei pazienti, rapporti diagnostici, registri dei trattamenti e dettagli amministrativi. I sistemi basati sull’intelligenza artificiale sono eccellenti nel gestire questo diluvio di dati; possono analizzare le informazioni in modo rapido e accurato, identificare i codici rilevanti e applicarli con facilità a contesti diagnostici e procedurali.
  
  Questo metodo automatizzato riduce la probabilità di errori e aumenta la velocità e l'efficienza della codifica, promuovendo al tempo stesso la coerenza. Inoltre, l’adozione diffusa delle cartelle cliniche elettroniche (EHR) contribuisce in modo determinante al pool di dati sanitari in continua espansione. L’intelligenza artificiale funziona in perfetta armonia con i sistemi EHR, recuperando e codificando facilmente i dati dal mondo dei record digitali. La necessità di soluzioni di codifica accurate ed efficaci, abilmente abilitate dall'AI, è destinata a crescere con la crescita inarrestabile dei dati sanitari, posizionandoli saldamente come un fattore chiave per la crescente intelligenza artificiale nel mercato della codifica medica.
• Emersione della codifica AI nei team di Revenue Cycle Management (RCM): la crescente adozione di RCM per garantire la sostenibilità finanziaria delle aziende sanitarie ha stimolato investimenti, fusioni e acquisizioni, consentendo alle aziende di trarre vantaggio da questa tendenza. I team RCM elaborano le richieste in modo più rapido ed efficace semplificando il processo di codifica con soluzioni di codifica AI. Rimborsi più rapidi e migliore flusso di cassa sono i risultati per le organizzazioni sanitarie. Le soluzioni di codifica AI possono anche aiutare i team RCM a identificare modelli di codifica e opportunità di ottimizzazione, il che può comportare guadagni ancora maggiori in termini di prestazioni del ciclo dei ricavi.
• Crescente necessità di sistemi avanzati di codifica e fatturazione: un sistema di fatturazione e codifica più efficiente e pratico sta diventando sempre più richiesto. Quando si tratta di mantenere una documentazione uniforme tra le diverse strutture mediche, la codifica medica è essenziale. Le amministrazioni sanitarie possono valutare la frequenza e l’efficacia dei trattamenti all’interno delle loro strutture con l’aiuto delle aziende di codifica medica. Ciò è particolarmente cruciale per le strutture mediche più grandi come gli ospedali di assistenza terziaria. Si prevede che le frequenti introduzioni di prodotti alimenteranno l’intelligenza artificiale nell’espansione del mercato della codifica medica. Ad esempio, Athenahealth ha presentato il sistema athenaOne Medical Coding nel marzo 2021. Questo sistema di codifica delle cartelle cliniche elettroniche (EHR) ha lo scopo di ridurre l'affaticamento del medico riducendo al minimo lo sforzo associato alla codifica.

Sfide

• Problemi di sicurezza e privacy dei dati: l'intelligenza artificiale nel mercato della codifica medica sta incontrando notevoli limiti di sviluppo a causa di problemi di privacy e sicurezza. I dati sensibili dei pazienti, comprese le informazioni personali e l’anamnesi medica, sono di responsabilità del settore sanitario. I sistemi di intelligenza artificiale (AI) che gestiscono questi dati devono seguire attentamente le rigide leggi sulla privacy, inclusa l’HIPAA negli Stati Uniti, e anche istituire solide misure di sicurezza. Il rischio di accesso non approvato e violazione dei dati è abbastanza reale e anche piccole violazioni della sicurezza potrebbero avere gravi ripercussioni legali e finanziarie per le organizzazioni sanitarie. La possibilità che i dati dei pazienti vengano compromessi può minare la fiducia e danneggiare la reputazione di un'organizzazione.
• Mancanza di programmatori medici qualificati: la crescente complessità dei sistemi di codifica medica, l'elevato turnover dei dipendenti e le lunghe procedure di formazione e certificazione sono le cause principali della scarsità di programmatori medici qualificati. A causa della grave mancanza di personale qualificato, ospedali e cliniche stanno subendo ritardi e fatturazioni imprecise. Ad esempio, la crescente disparità nella domanda e nell'offerta di programmatori medici qualificati è stata messa in luce dall'American Health Information Management Association (AHIMA).