Dibimbing oleh pendiri miliarder dan CEO Judy Faulkner, Epic sedang membangun kumpulan 60 alat yang diharapkan dapat dijual ke ribuan rumah sakit di Amerika Serikat.
Oleh Katie Jennings, Staf Forbes
Kode diagnosa dan prosedur medis begitu banyak dan bervariasi sehingga Debbie Beall, manajer coding di Houston Methodist di Texas, memerlukan tim dengan 49 orang untuk menerjemahkan catatan medis yang ditulis oleh 1.600 klinisi sistem menjadi kode yang diperlukan untuk mendapat pembayaran dari asuransi.
Setiap anggota tim memproses sebanyak 70 hingga 250 klaim per hari, tergantung pada kompleksitasnya, katanya. Itulah mengapa Beall begitu antusias tentang kemungkinan menggunakan kecerdasan buatan untuk mempercepat pekerjaan.
“Ada kode medis untuk setiap skenario yang dapat dibayangkan – mulai dari ‘luka bakar karena permainan air ski terbakar’ hingga ‘tabrakan pesawat antar benda yang melukai penghuni’ – dan spesifikasinya menentukan seberapa banyak perusahaan asuransi membayar. Setiap anggota tim memproses sebanyak 70 hingga 250 klaim per hari, tergantung pada kompleksitasnya, katanya. Itulah mengapa Beall begitu antusias tentang kemungkinan menggunakan kecerdasan buatan untuk mempercepat pekerjaan.
“Beall adalah salah satu dari sekitar beberapa belas orang yang pertama kali menguji prototipe alat coding medis yang didukung kecerdasan buatan dari raksasa catatan kesehatan elektronik Epic Systems, yang memiliki pendapatan sebesar $4,6 miliar pada tahun 2022. Berdasarkan GPT-4, model bahasa besar yang menggerakkan chatbot viral ChatGPT, prototipe asisten coding Epic menyerap dan merangkum catatan klinisi kemudian menggagas kode diagnosis dan kode prosedur ‘paling mungkin’, beserta saran ‘kode potensial lain’, menurut perancangan yang dilihat oleh Forbes yang tidak mencakup informasi pasien nyata.
Untuk mengatasi kecenderungan GPT-4 untuk mengalami halusinasi, atau menciptakan informasi yang mungkin terdengar sah tetapi benar-benar palsu, alat tersebut juga mengaitkan kembali ke informasi yang mengarah pada suatu kode tertentu. Misalnya, jika seorang ahli bedah menulis “kegagalan hati” dalam catatan asli, alat tersebut menunjukkan bahwa kata-kata ini digunakan sebagai dasar untuk kode yang disarankan “K72.90 kegagalan hati hepatik.” Epic mengatakan kepada Forbes bahwa mereka berharap merilis alat ini pada bulan Mei, namun versi tersebut hanya bisa memberi saran kode dan memerlukan pengawasan manusia yang hati-hati. “Kami belum beralih sepenuhnya ke otomatisasi – setidaknya belum,” kata Ryan Krause, seorang wakil presiden di Epic yang mengawasi perangkat lunak terkait pendapatan. Pada akhirnya, akan tergantung pada pelanggan rumah sakit individu untuk menentukan kapan dan kode apa yang mungkin nyaman untuk tidak dilakukan tanpa campur tangan manusia di masa depan. “Tapi sangat menarik melihat bahwa sekarang ada teknologi yang memungkinkan ringkasan yang mudah dan membuat para coder jauh lebih cepat,” kata Faulkner.