لقد حققت الرعاية الصحية تقدماً حقيقياً في مجال قابلية التشغيل البيني، ولكننا لا نزال نحل المشكلة الخاطئة. لدينا واجهات برمجة التطبيقات (APIs)، والمعايير، والمزيد من البيانات التي يتم نقلها بين الأنظمة أكثر من أي وقت مضى، ومع ذلك تستمر الصناعة في النضال مع شيء أكثر جوهرية: ما تعنيه هذه البيانات فعليًا.
إن المشكلة بالنسبة للذكاء الاصطناعي هي التفسير والسياق، وليس الاتصال وحده. هذه الفجوة واضحة للغاية وقابلة للقياس في الترميز الطبي، وهي النقطة التي يتم فيها ترجمة التفسير السريري إلى نتائج مالية. يزعم تقرير حديث صادر عن جمعية BlueCross BlueShield حول ارتفاع كثافة الترميز أنه حدد 663 مليون دولار من الإنفاق الإضافي للمرضى الداخليين، مما يثير مخاوف من أن الترميز المعتمد على الذكاء الاصطناعي قد يؤدي إلى تضخيم السداد. كان رد الفعل متوقعا: هل تقدم هذه التقنيات معلومات غير دقيقة، أم أنها تلتقط أخيرا تعقيدات المريض التي لم يتم تمثيلها بشكل كافٍ في السابق؟ الجواب يكمن في كلا الحجتين.
في الوقت الحالي، تعمل هذه الفجوة بين السياق وقابلية التشغيل البيني على التخفيف من الأتمتة التي تفتقر إلى الأساس. في الترميز الطبي، على سبيل المثال، يحمي السياق المفقود المرضى من المبالغة في الفواتير، ويحمي الدافعين من المطالبات غير الدقيقة وعمليات التدقيق المكلفة، ويخفف الأطباء من عبء تثليث وثائق الرعاية عبر متطلبات متعددة ومتضاربة في كثير من الأحيان خاصة بالدافع.
قبل وقت طويل من تبادل البيانات، يتم تشكيلها. تقوم الأنظمة الصحية بتكوين السجلات الصحية الإلكترونية الخاصة بها بشكل مختلف، بما في ذلك قوالب الوثائق ومجموعات الطلبات وقوائم المشكلات وسير عمل الترميز وتعيينات البيانات. علاوة على ذلك، يقوم مقدمو الخدمة بتوثيق الرعاية بشكل مختلف. هذه سلوكيات تشغيلية شائعة، ولكنها تقدم تنوعًا عبر النظام البيئي. التوثيق السريري سردي وسياقي، في حين يتم تلخيص بيانات دورة الإيرادات وتحسينها لسداد التكاليف الخاصة بالدافع. بحلول الوقت الذي يتم فيه تحويل البيانات السريرية من أجل السداد، غالبًا ما تكون النتيجة القادمة من نفس قصة المريض مختلفة تمامًا من حيث الدلالة عن بعضها البعض.
ولهذه الفجوة عواقب حقيقية. فهو يغذي التوتر بين الدافعين ومقدمي الخدمات حول الدقة، و”كثافة الترميز”، ويثير الشكوك حول الإفراط في الترميز من أجل سداد أعلى. تعمل هذه الفجوة أيضًا على إبطاء الأتمتة وتحد من قدرة الذكاء الاصطناعي على التوسع بطريقة موثوقة ودائمة.
خذ بعين الاعتبار سيناريو شائعًا: التفاوت الذي قد يتم من خلاله ترميز مريض السكري ومضاعفاته. يمكن لأحد الأنظمة أن يرمز إلى مرض السكري لدى المريض لتلبية الحد الأدنى من متطلبات الضرورة الطبية للدافع، في حين يقوم نظام آخر بترميز الحالة بالخصوصية الموثقة من قبل مقدم الخدمة، وهي مرض السكري من النوع 2 مع مرض الكلى المزمن والاعتلال العصبي. يمكن الدفاع عن كليهما، لكن أحدهما فقط يعكس الصورة السريرية الكاملة ويؤدي إلى النتائج الصحيحة عبر السداد، وقرارات الرعاية، والتحليلات. وبدون معيار مشترك، يمكن أن يتعايش كلاهما، ويمكن تصنيفهما على أنهما دقيقان.
هذا التباين في الخصوصية يعيق الذكاء الاصطناعي من تحقيق إمكاناته. ويتعين علينا أن ندرب الذكاء الاصطناعي مع السياق الإضافي والخصوصية، للسماح له بإنتاج الحد الأدنى من المجموعة الفرعية لتلبية القيود الخاصة بالدافع، مع ضمان التفسير الدقيق لرعاية المرضى وحالات استخدام الأبحاث. في الواقع، مع زيادة الدافعين لاستخدامهم للذكاء الاصطناعي لتطوير متطلباتهم للموافقة على المطالبات وطلبات الترخيص المسبق، فإنهم يطلبون أيضًا ترميزًا أكثر تحديدًا للموافقة على المطالبات.
إن الموجة الأخيرة من اعتماد الذكاء الاصطناعي في سير العمل السريري خارج نطاق الفواتير تؤدي إلى تفاقم هذه الفجوة. ستعمل التطبيقات التي تعمل على أتمتة عملية التوثيق السريري على إنشاء مجموعات تعليمات برمجية بدون سياق طولي من التاريخ الطبي الثابت للمرضى، مما يؤدي إلى مخرجات قد لا تتماشى مع التعقيد الفعلي للمريض. من خلال محاولة أتمتة الترميز باستخدام تطبيقات متباينة دون سياق مشترك عبر مؤسسة الرعاية الصحية، سيمثل الذكاء الاصطناعي استنتاجات متضاربة وربما يشارك معلومات خاطئة مع النظام البيئي الأكبر للرعاية الصحية.
واليوم، نعتمد على التعريفات المحلية للجودة والدقة التي تشكلها إرشادات الترميز اليدوي الحالية لمقدمي الخدمة، وسير العمل الفردي، والممارسات التاريخية. والنتيجة يمكن التنبؤ بها: الذاتية. تصل نسبة الاتفاق على الدقة بين المبرمجين إلى حوالي 50%، حتى بين المبرمجين ذوي الخبرة والمعتمدين بالكامل. وفي تلك البيئة، لا يمكن لقابلية التشغيل البيني وحدها تحقيق المواءمة.
والمطلوب هو طبقة فوق قابلية التشغيل البيني، وإطار موضوعي للسياق والجودة يعمل على ترسيخ الفهم المشترك. هذا الإطار لا يلغي الاختلاف؛ فهو يعمل على تطبيعها، وإنشاء مخرجات متسقة وموثوقة عبر حالات الاستخدام السريرية والتشغيلية والمالية.
بالإضافة إلى ذلك، يجب إدارة الإطار بشكل موحد. تعمل هذه الطبقة كمحرك امتثال، وتضمن أن الرموز ليست صحيحة من الناحية الفنية فحسب، بل مناسبة عبر حالات الاستخدام السريرية والمالية والتحليلية. عند استيفاء هذا المعيار، تصبح الرموز أكثر من مجرد عناصر فواتير؛ فهي تصبح تمثيلاً موثوقًا لتاريخ المريض ونقطة دخول ثابتة إلى السجل السريري الأوسع، بغض النظر عن مصدر البيانات. وبمرور الوقت، يؤدي هذا إلى تقليل الاحتكاك عبر النظام، بما في ذلك عمليات التدقيق، وحالات الرفض التي يتم عكسها في النهاية، وعبء الترخيص المسبق.
لقد بدأنا نرى الحركة عبر المكدس. تعمل منصات التوثيق على تضمين التوجيهات، وتقترب محركات المعرفة من سير العمل، وتبدأ الأنظمة في إنشاء الرموز ذات الصلة تلقائيًا. ومع ذلك، فمن دون إطار موضوعي يحكم كيفية تفسير السياق وقياس الجودة، فإن هذه التطورات تهدد بتفاقم التجزئة بدلا من حلها.
وتتمثل الفرصة والمسؤولية في مواءمة هذه الطبقات من خلال تعريف مشترك للجودة والدقة. كما هو الحال مع الترجمة عبر اللغات التي تتيحها Rosetta Stone، تحتاج الصناعة إلى إطار عمل يمكنه ترجمة الفروق الدقيقة السريرية إلى تمثيل متسق وموثوق به عبر الأنظمة وحالات الاستخدام.
وعندما يحدث ذلك، تصبح قابلية التشغيل البيني أكثر من مجرد تبادل للبيانات؛ يصبح محاذاة. المزيد من البيانات والأنابيب الأسرع لن تحل هذه المشكلة من تلقاء نفسها. وبدون إطار موضوعي للسياق والجودة والامتثال، سنستمر في نقل المعلومات بشكل أكثر كفاءة، بينما تتسرب التفاصيل المهمة في الترجمة، ودون الاتفاق على ما تمثله.
هذا هو التحول الذي تحتاجه الرعاية الصحية بعد ذلك: فهم مشترك يرتكز على الدقة الموضوعية والمتوافقة.
الصورة: إيشينغر جوليان، غيتي إيماجز
يشغل حميد طباطبائي منصب الرئيس التنفيذي ورئيس مجلس الإدارة في CodaMetrix. لقد كان في طليعة الابتكار في مجال المعلوماتية الطبية لأكثر من 30 عامًا. وقد ساعدت رؤيته وخبرته وبصيرته في إطلاق وتنمية عدد من الشركات الناشئة الناجحة في مجال التكنولوجيا الصحية. قبل انضمامه إلى الشركة، كان المؤسس وشغل منصب الرئيس التنفيذي في lifeIMAGE، الخدمة السحابية الأكثر استخدامًا لتبادل معلومات التصوير التشخيصي. وقبل ذلك، كان أول رئيس تنفيذي في AMICAS ونقل الشركة من المفهوم إلى الشركة الرائدة في إدارة الصور في غضون أربع سنوات. بدأ حياته المهنية في مجال ريادة الأعمال في عام 1993 كمؤسس ومدير تنفيذي لشركة Systems Concepts (SCA)، وهي شركة استشارات تنفيذ HIT سريعة النمو.
تم تكريم حامد كأفضل مبتكر في مجال الرعاية الصحية في مجلة Boston Business Journal وتم اختياره ضمن قائمة فوربس لأفضل الرؤساء التنفيذيين للتكنولوجيا الصحية الذين يجب مراقبتهم، مما يعكس تأثيره المستمر على تطور تكنولوجيا الرعاية الصحية. يشغل حاليًا منصب عضو مجلس إدارة ومستشار للعديد من الشركات الناشئة في مجال التكنولوجيا والمنظمات غير الربحية.
تظهر هذه المشاركة من خلال المؤثرون في MedCity برنامج. يمكن لأي شخص نشر وجهة نظره حول الأعمال والابتكار في مجال الرعاية الصحية على MedCity News من خلال MedCity Influencers. انقر هنا لمعرفة كيف.
