像Aetna这样的公司每年面临的最大挑战之一，就是对其记录进行年度HEDIS(医疗保健效果数据和信息集)审查，以识别护理漏洞。对于大型全国性支付方来说，这一挑战的规模极其巨大。因此，Aetna部署了一个生成式AI驱动的文档智能平台，将人工审查的需求减少了65%。

“我们拥有大批经验丰富的专业医疗编码员，他们每天都在做这项工作，”Aetna的首席数字与技术官Nathan Frank表示，“这是为了通过加快流程来减轻他们的负担，以前可能需要数周或数月才能完成的工作，我们现在几天内就能完成。”

Healthcare Effectiveness Data and Information Set(HEDIS，医疗保健效果数据和信息集)是针对管理型医疗护理行业的一系列性能测量标准，HEDIS由非营利组织National Committee for Quality Assurance(NCQA，国家质量保证委员会)制定并维护，首个版本于1991年发布。

在HEDIS测量标准下，像Aetna这样的大型管理型医疗护理提供商每年需要审查超过1000万份病历，以识别护理漏洞，这些漏洞指的是遗漏或过期的预防性护理及慢性病管理检查，包括漏掉的癌症筛查、糖尿病患者的血糖检测、眼科检查和预防接种。弥补这些漏洞可以改善患者预后，而健康计划的绩效正是根据它们在这方面的表现来衡量的，但是，处理病历绝非易事。

“我们所说的是留白处填满手写笔记的病历，”Frank解释道，“这不仅仅是结构化数据，还有大量实物临床文档。”

数字背后的算术

Frank表示，大型提供商的行业标杆数据表明，年度审查流程大约需要50000个工作周，相当于近1000名全职专职员工的工作量。如果采用完全人工的流程，一个由50名审查人员组成的团队需要20多年才能完成一次年度审查。

由Aetna开发的AI Medical Chart Review平台应运而生，该平台利用云服务和生成式AI，自动从记录中提取临床相关数据，并根据措施填补的可能性和证据强度对记录进行优先级排序。

“大语言模型和生成式AI使我们能够训练模型来破解病历、识别高价值代码并建立关联。”Frank说道。

在大约六个月的时间里，Frank的团队构思了该平台，并设计训练了一个PoC(概念验证)，在短短两周内就处理了数百万份记录，因此，AI Medical Chart Review为Aetna赢得了IT创新领域的CIO 100 Award(CIO 100强奖)。

“现在我们已经处理了1400万份文档，”Frank说，“我们看到了人工工作量的减少，这些人力现在正转移到其他领域，比如质量控制以及确保自动化病历审查按预期运行。”

幕后机制

利用生成式AI，该平台会自动摄取并分析非结构化病历和临床文档。作为该流程的一部分，它会针对特定的HEDIS测量指标识别并提取临床相关信息，例如诊断代码、用药记录、化验结果和就诊文档。利用这些数据，平台会根据措施填补的可能性和临床证据的强度生成一组排好优先级的记录，然后提交给人工员工进行审查和验证。

Frank表示，该平台提高了漏洞填补率(从而改善了Star Ratings星级评级并获得了更高的赔付)，简化了工作流程，并使曾经专注于人工记录审查的团队能够将精力转移到更高价值的活动上。

Frank指出，构建该平台的很多速度和成功都归功于其设计和构建方式的转变。Aetna没有详尽地撰写规范和需求，而是组建了一个由工程师和业务领域专家组成的团队，他们共同努力以迭代方式构建功能。

“这让我们能够推进得更快，而且让业务领域专家与我们在同一个虚拟或实体房间里共事，为我们带来了好得多的结果，”Frank表示，“我们的产品模型、云计算模型和AI治理模型允许进行快速审查，以确保我们通过正确的护栏负责任地使用AI，它提高了从产品发布到正式上线的速度。”

他补充道，不必处理大量官僚作风的小型团队是快速推进的关键。

“你需要从第一天起就将安全性、合规性和AI的负责任使用作为核心原则进行设计，”他说，“从新构建的角度来看，我们所做的一切都始于思考如何使其具备云原生特性、如何以正确的弹性和速度进行构建，以及如何优化成本。”

他说，最关键的因素是与你的业务领域专家保持良好的关系。

“你可以拥有优秀的产品经理和工程师，但你真正需要的是对这项工作充满热情、并渴望改变流程的业务领域专家，”Frank表示，“一旦你把这三者结合起来，你就会看到这样的奇迹时刻发生。”

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