《病人保护和平价医疗法案》(ACA)在很大程度上改变了现状卫生保健提供者可以得到补偿保险公司。他们现在是根据准则规定的补偿值基于采购（VBP）模型。这种类型的支付模式根据医疗服务提供者对受保人的工作质量对其进行补偿。
在这篇文章中，我们将看看到人工智能和机器学习解决方案，可提供给医疗保健提供者，希望管理他们的数据基础设施和遗留文件，以最佳遵守和使最佳的负担得起的医疗法案。
我们将通过覆盖四家公司提供的数据管理做到这一点，具有人工智能功能的商业智能软件如预测分析。首先，我们将我们将为ACA提供AI能力的概述。
AI的合理医疗费用法案 - 洞察锋线
医疗服务提供者和负责任的关怀组织（助理文书主任）需要能够找到自己最突出的价值指标，才能有自己的报销申请被接受，而那些价值指标可以来自各个业务领域。
降低运营成本会增加一个供应商能够提供保健价值，如可以消除浪费和多余的支出。通过分析医疗操作的结果可以创造更加一致的和有价值的护理以及护理的标准化和最佳实践。
这是因为如果一个供应商可以找出一组最佳实践，培养他们的所有现有的和新的工作人员，他们可以保证他们的保健服务是跨护理人员价值高。跟踪这一切和标记每一个可能的机会，报销可为企业领导一个艰巨的挑战，这就是为什么有些公司提供的软件可以帮助医疗保健公司遵守法律。
我们发现，在大多数情况下，对ACA管理AI解决方案围绕以下：
- 提高操作效率
- 尽量向保险公司发还款项
- 收集患者数量指标以采取行动改善患者护理
本报告所涉及的公司都在下面列出，随着价值，他们声称提供给医疗服务提供者，如医院:
- 维的洞察力,数据可视化和确定哪些客户业务领域是在浪费时间和金钱
- 健康催化剂 -决定哪些病人服务有资格获得保险公司的赔偿
- 改变医疗保健——章节式索赔分组，以确定运营成本的峰值，使供应商能够找出在哪里改进他们的运营
- HealthQx -使用预测分析管理患者数量指标，如疾病和死亡率
我们将开始分析AI在管理和遵守ACA方面的能力空间。
提高操作效率
泓维
泓维提供了潜水员平台软件该公司表示，这可能会有所帮助医疗保健公司适应基于价值的医院报销使用预测分析。潜水员平台还包含各种图表和表格类型，用户可以根据自己的数据结果创建自定义可视化。
该公司指出，需要从客户的业务和病人数据，用于训练的潜水员平台使用的机器学习模型电子病历(电子病历)和财务记录。这些数据将涉及资源使用、公司支出和提供者的患者群体的整体健康状况。然后，Dimensional Insight或某个公司的数据科学家会将算法暴露给这些数据。
这将训练算法在数据点和医疗实践之间形成相关性，从而产生最多和最少的浪费，最大程度地改善病人的健康。它还能够将公司支出与患者健康状况联系起来，以显示哪些地方的支出可能需要重新分配。
然后，该软件将能够预测的业务需要哪些方面进行更新，以提供有价值的护理，如产生的废物量高的护理方法。这还可以包括降低成本，尽可能地要求在使用资源上更好的文档。
例如，如果使用的输液袋不准确地测量，健康护理提供者可能不能够权利要求报销的钱正确的金额。这可能要求客户在运行分析之前，关于最近是否更改了医疗协议或新获得的资源投入到软件的数据上传。
泓维索赔医疗客户可以将软件集成到多和不同的数据库或数据仓库中持有医院支出和资源使用数据。
下面是一段1分钟的简短视频，展示了高管仪表板上的内容多维透视的潜水平台可以的样子。
泓维声称有帮助西方马里兰州卫生系统彻底改革其商业智能系统，基于价值的护理工作。西方马里兰州卫生系统集成泓维的软件EMR、EHR和财务信息的现有数据源。根据案例研究，马里兰州西部卫生系统在实施了潜水员平台并组织了基于价值的补偿后，损失从120万美元增加到130万美元。
泓维还列出了伦道夫医院和医生中心医院作为一些他们过去的客户。
斯坦利Zanarotti是联合创始人兼CTO在泓维。他持有女士在计算机科学从麻省理工学院。Zanarotti拥有Dimensional Insight所有解决方案背后的技术专利。
改变医疗保健公司。
改变医疗保健公司。提供了软件称为HealthQx该公司表示，这可能会有所帮助医疗保健机构过渡到基于价值的关怀和报销使用预测分析。
HealthQx利用AI除了几个工具，一起使用时，可以帮助医疗保健提供商转换到基于价值的关怀，如情节要求分组。这使得软件来检测其中的运营成本上升的开始和结束的日期和标签的这一段时间作为一个“小插曲”。客户医疗服务提供者可以使用情景要求分组集中在成本的具体激增，发现他们能到底有多少可以报销。
幕权利要求分组组织的方法，通常会容易出现人为错误，在这种情况下可能会导致医疗服务提供者到较低的量偿还。那么软件的预测分析部分可以采取这些事件，并用它们来寻找进一步的分析项目的见解。这就是所谓的情景分析。
背后HealthQx可能需要机器学习模型要在成千上万的客户医疗服务提供者的记录，如患者数据，电子病历，索赔数据和财务数据训练。所有这些数据将涉及资源和操作成本、患者健康和满意度，以及可由ACA报销的项目或服务。
然后，更改医疗保健或客户端的数据科学家将通过运行软件的机器学习算法的数据。这将训练算法来确定哪些数据点关联到基于价值的机会，报销和医疗实践，提高患者人群健康。
然后，该软件将能够作出预测约哪些服务或项目可以报销成本，以及哪些医疗实践或业务操作可以更改以增加患者的健康。然而，这可能需要针对用户上传数据新的业务运营或最近更改患者病史事先输入软件。
改变医疗索赔用户可以将软件集成到现有的电子病历和医疗商业智能数据库。
我们无法找到如何展示的演示视频HealthQx作品。
改变医疗保健不提供任何案例研究，显示医疗服务提供者或保险公司的成功与软件。
改变医疗保健号称是目前正在使用的健康计划涵盖其基于价值的解决方案，如HealthQx33%的商业保险公民在美国。然而,他们不会为HealthQx列出任何大客户的名字。
尼克Giannasi是首席AI官在改变医疗保健。他持有博士学位在分子、行为和形态进化从威尔士大学。先前，Giannasi担任生命科学产品战略副总裁在甲骨文。
尽量向保险公司发还款项
健康的催化剂
健康的催化剂提供了健康触媒数据操作系统(DOS)软件该公司表示，这可能会有所帮助医疗保健机构从他们的数据中找到重要的见解。用户可以管理人口健康并适应以价值为基础的保健使用预测分析。
该公司指出软件背后的机器学习模型被训练数以万计的医疗服务提供者的记录，如财务数据，患者信息，以及诸如从电子病历的临床数据。然后，这些数据将通过软件的机器学习算法运行。这将训练算法识别哪些数据点与在患者人群，最低的运营成本，并有资格报销服务，最高和最低的健康风险。
然后，该软件将能够预测哪些患者在最危险或最需要照顾，这做法是可以改变的，以减少废物和多余的成本，项目或服务的客户端可以报销。这可能需要也可能不需要用户上传他们的信息未来病人的健康倡议或最近修改的医疗协议事先输入软件。
健康的催化剂医疗保健机构可以将软件集成到现有的数据库拿着电子病历，财务文件，以及患者病史。
以下是Health Catalyst网站的图片，展示了DOS平台提供的所有功能和服务:
健康的催化剂声称有帮助Acuitas健康过渡到基于价值的服务系统。Acuitas综合健康的催化剂”的软件纳入其EMR。根据案例研究，阿基塔斯成为了能够获得的个别医疗案例完整描述和基于可操作的数据决定改善预后。Acuitas也可以开始跟踪他们正在进行的活动及其结果如何影响健康和财务状况。
健康的催化剂还列出了使命卫生和健康Acuitas作为一些他们过去的客户。
伊利亚Stupka是首席分析官和生命科学业务的高级副总裁在健康的催化剂。他持有博士学位在计算机科学从荷兰莱顿大学。先前，Stupka担任数据科学和生物信息学的高级总监在Dana-Farber癌症研究所。
赢得患者群体指标
HBI解决方案
HBI解决方案提供了名为Spotlight分析平台的软件该公司表示，这可能会有所帮助医疗服务提供者和ACOs提高患者人群健康和降低成本使用预测分析和自然语言处理。
下面是一张来自HBI解决方案网站的图片，展示了HBI解决方案仪表板的样子:
Spotlight分析机器学习模型需要根据数据进行培训客户公司的数据库包含电子病历、索赔数据、账单数据和临床数据。这将涉及公司支出、保险索赔、处方药和病人病史。
然后，数据科学家将通过机器学习算法运行数据。这将训练算法识别哪些数据点相互关联哪些患者最需要护理，哪些患者患病风险更高，哪些患者使用了更多资源，哪些患者的死亡率更高。
然后软件就可以进行预测疾病，死亡，未来资源利用和病人群体中的成本。该软件也将能够预测哪些患者应该由于其风险水平进行优先排序。这可能要求用户上传有关最近的变化到病人的病史或新的业务运营数据进入运行最好的结果分析之前该软件。
HBI解决方案指出，他们的焦点分析平台使用自然语言处理，从电子病历，出院小结，和体检记录，提取病人的健康和症状的数据。正因为如此，我们可以推断，他们的软件需要上千种从客户端的患者人群临床文档进行培训。
将与患者健康、经历或症状相关的文档中的关键字标记为这样，然后通过机器学习算法运行标记的文档。这将训练它识别文字和文本链，这些对人类大脑来说，可能被解释为一种症状或记录在病人病史中的经历。
然后，该软件将能够在电子病历和因素他们中的新的数据点识别到的分析结果。
HBI解决索赔他们的软件可以与整合“任何和所有数据”训练为焦点分析的机器学习算法。但是，应该指出的是，他们没有声称拥有内置到解决方案中的任何机器视觉或光学字符识别软件。所以这是不可能的，他们能够处理从图片或视频数据。
HBI解决方案根本不提供显示医疗保健公司与软件的成功无论如何研究，但它列出圣若瑟医疗作为其过去的客户之一。
Le郑是数据科学主任在HBI解决方案。他持有博士学位从清华大学。然而，应该指出的是，他的学术领域没有列入HBI解决方案网站或正的LinkedIn页面。我们提醒读者寻找AI解决方案时要考虑到这一点。
标题图片来源:Fstoppers
