Diagnoss lanza su asistente de codificación para facturación médica

Diagnoss lanza su asistente de codificación para facturación médica

Diagnoss, la startup con sede en Berkeley, California, respaldada por el estudio de startups centrado en el aprendizaje automático The House, ha lanzado su asistente de codificación para facturación médica, dijo la compañía.

El software proporciona información en tiempo real sobre la documentación y la codificación.

Los problemas de codificación pueden ser la diferencia entre el éxito y el fracaso de los hospitales, según Diagnoss. Los proveedores de atención médica fueron diezmados por el brote de COVID-19, con hospitales operando por debajo del 60% de su capacidad y una cuarta parte de ellos enfrenta el potencial de cerrar en un año si la pandemia continúa interrumpiendo la atención.

Las presiones de costos significan que cualquier error de codificación puede ser el empujón financiero que empuja a un proveedor de atención médica al límite.

“Por cada encuentro con un paciente, un médico dedica un promedio de 16 minutos a la administración, lo que equivale a varias horas todos los días. Además, los códigos ingresados ​​a menudo son incorrectos (hasta una tasa de error del 30%), lo que resulta en reembolsos perdidos o retrasados. Creemos que, con el gran progreso que hemos visto con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, finalmente podemos abordar algunas de estas ineficiencias que están provocando el agotamiento de los médicos y la tensión financiera ”, dijo Abboud Chaballout, fundador y director ejecutivo de Diagnoss, en una declaración.

El diagnóstico actúa como una herramienta de revisión gramatical, pero su software de procesamiento del lenguaje natural se centra en leer las notas del médico. Las herramientas de la empresa pueden proporcionar un código de evaluación y gestión para los encuentros con los pacientes; señalar la información que falta en las notas de los médicos; y proporcionar predicciones sobre los códigos de diagnóstico y procedimiento que podrían aplicarse después de revisar las notas del médico.

En un estudio de 39.000 gráficos EHR no identificados, la compañía descubrió que su servicio de codificación de máquina era aproximadamente un 50% más preciso que los codificadores humanos, según una revisión de Diagnoss.

Los consultorios médicos ya están utilizando el servicio de Diagnoss a través de una asociación previamente anunciada con el proveedor de EHR móvil, DrChrono.


Source link