Klinische Kodierung reformieren für bessere Genauigkeit

Klinische Kodierung ist der Prozess, bei dem detaillierte klinische Notizen, wie sie während der Patientenbesuche geschrieben werden, in einen Satz von Codes umgewandelt werden, die Diagnosen und Verfahren darstellen. Diese Codes sind wichtig für verschiedene Aufgaben, einschliesslich der Abrechnung im Krankenhaus und der Verfolgung der Krankheitsprävalenz. Allerdings kann die traditionelle Methode der klinischen Kodierung ziemlich arbeitsintensiv und fehleranfällig sein. Das hat zu einem Anstieg von Forschungen geführt, die darauf abzielen, diesen Prozess zu automatisieren, um Genauigkeit und Effizienz zu verbessern.

#Die Herausforderung der aktuellen Methoden

Obwohl mehrere Studien sich auf die Automatisierung der klinischen Kodierung konzentriert haben, verwenden viele dieser Studien Methoden, die nicht wirklich widerspiegeln, was in realen klinischen Umgebungen passiert. Zum Beispiel betrachten einige Bewertungen nur die 50 gebräuchlichsten Codes und lassen die Tausenden anderen Codes, die für die genaue Kodierung in der Praxis wichtig sein könnten, aussen vor. Diese Vereinfachung schafft eine Lücke zwischen den Forschungsergebnissen und den tatsächlichen Bedürfnissen im Gesundheitswesen.

#Empfehlungen zur Verbesserung

Angesichts dieser Mängel wird es notwendig, die KI-Kodierungsforschung enger an die realen Herausforderungen anzupassen, mit denen klinische Kodierer konfrontiert sind. Um diese Lücke zu schliessen, haben Experten acht spezifische Empfehlungen vorgeschlagen. Diese sollen bestehende Bewertungsmethoden verfeinern und neue KI-gesteuerte Lösungen erkunden, die klinische Kodierer in ihren Arbeitsabläufen unterstützen könnten.

#Was ist falsch mit den aktuellen Bewertungsmethoden?

Eine kritische Überprüfung bestehender Studien zeigt, dass viele automatisierte Kodierungsansätze nur auf einer begrenzten Menge gängiger Codes bewertet werden. Die meisten Kodierer in der Praxis müssen mit einer viel grösseren Anzahl von Codes umgehen und die richtige Reihenfolge dieser Codes verstehen, was in Studien oft ignoriert wird. Das führt zu Metriken, die die tatsächliche Leistung der Kodierungssysteme nicht erfassen.

Ausserdem können beliebte Bewertungsmetriken wie die Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve (AUC-ROC) im Kontext unausgewogener Datensätze, was ein typisches Szenario in der klinischen Kodierung ist, irreführend sein. In vielen Fällen könnte ein automatisiertes Kodierungssystem zwar gut abschneiden, tut dies aber hauptsächlich, weil es die häufigsten Codes vorhersagt, während es Schwierigkeiten hat, seltene Diagnosen genau zu kodieren.

#Die Bedeutung der genauen Kodierung

Die Kodierung richtig zu machen, ist nicht nur ein Zahlen-Spiel; sie ist entscheidend für die Gesundheitsversorgung. Kodierung beeinflusst die Abrechnung, die Ressourcenallokation und sogar die Forschung zu Krankheitsmustern. Ein einziger Fehler kann zu unnötigen Kosten oder unzureichender Patientenversorgung führen. Das zeigt, wie wichtig Systeme sind, die nicht nur die Kodierung automatisieren, sondern auch menschlichen Kodierern helfen, indem sie Fehler reduzieren und sicherstellen, dass sie die richtigen Werkzeuge haben, um ihre Arbeit effektiv zu erledigen.

#Verständnis des klinischen Kodierungsablaufs

Der klinische Kodierungsablauf umfasst typischerweise mehrere Schritte. Wenn ein Patient in ein Krankenhaus aufgenommen wird, werden alle relevanten Informationen in seine elektronische Patientenakte (EHR) eingetragen. Nach der Entlassung fasst der behandelnde Arzt den Aufenthalt des Patienten zusammen, einschliesslich Diagnosen und Behandlungen. Klinische Kodierer arbeiten dann daran, Internationale Klassifikationen der Krankheiten (ICD) Codes basierend auf diesen Informationen zuzuweisen.

Für Abrechnungszwecke werden diese ICD-Codes oft in einen Diagnosis Related Group (DRG) Code gruppiert, der bestimmt, wie viel das Krankenhaus für die Behandlung erstattet bekommt. Dieser Prozess kann je nach den Richtlinien und Praktiken des Krankenhauses erheblich variieren.

#Verbesserung der Aufgabenzuweisung

Da viele Gesundheitseinrichtungen mit Rückständen bei der Kodierung zu kämpfen haben, ist es entscheidend, wie Fälle priorisiert und zugewiesen werden. Kodierer arbeiten oft unter Druck, und die Optimierung, wie Fälle zugewiesen werden, kann helfen, Stress abzubauen und die Ergebnisse zu verbessern. Es gibt Tools, die helfen können, Arbeitslasten vorherzusagen und die Fallzuweisung basierend auf der Expertise und Erfahrung der Kodierer zu optimieren.

Bei der unterstützten Kodierung, wo menschliche Kodierer Software nutzen, um ihre Bemühungen zu unterstützen, ist es besonders vorteilhaft, Fälle basierend auf den Stärken der einzelnen Kodierer zuzuweisen. Ebenso können bei KI-basierten Lösungen Fälle je nach Komplexität automatisierten oder unterstützten Wegen zugewiesen werden.

#Unterstützte Kodierung

Werkzeuge zur unterstützten Kodierung können die Menge an manueller Eingabe, die von Kodierern benötigt wird, erheblich reduzieren. Diese Tools beinhalten oft Funktionen, die es den Nutzern ermöglichen, nach Codes zu suchen und zu navigieren, was hilft, die richtigen Codes schnell zu finden und bewährte Praktiken zu befolgen. Sie können Codes basierend auf früheren Einträgen vorschlagen und Regeln für die Automatisierung der Kodierung basierend auf bestimmten Kriterien anbieten.

Aber obwohl diese Tools die Effizienz verbessern können, erfordern sie auch, dass die Kodierer wachsam bei ihrer Arbeit sind. Beweise zeigen, dass trotz Automatisierung menschliche Kodierer ein wesentlicher Teil des Prozesses bleiben und mit der Technologie integriert sein müssen, um eine qualitativ hochwertige Kodierung sicherzustellen.

#Die Rolle der automatisierten Kodierung

Automatisierte Kodierung zielt darauf ab, die richtigen diagnostischen und prozeduralen Codes ohne menschliches Eingreifen zuzuweisen. Systeme wie CodeAssist haben sich in verschiedenen Krankenhäusern dafür etabliert. Allerdings sind die meisten automatisierten Kodierungssysteme nur so effektiv wie die Daten, auf die sie angewiesen sind, die in vielen Fällen auf Entlassungszusammenfassungen beschränkt sind.

Forschungen haben verschiedene Modelle hervorgebracht, die darauf abzielen, die Genauigkeit der automatisierten Kodierung zu verbessern, wie z.B. solche, die fortschrittliche Algorithmen verwenden, um sich auf Schlüsselsektionen von Texten zu konzentrieren, die für bestimmte ICD-Codes relevant sind. Dennoch haben diese automatisierten Systeme nach wie vor Schwierigkeiten mit weniger häufigen Codes, was ein bedeutendes Hindernis darstellt, das angegangen werden muss.

#Der Bedarf an Code-Auditing

Trotz der Fortschritte in der automatisierten Kodierung können immer noch Fehler auftreten. In den USA können Kodierungsfehler die Krankenhäuser jährlich Milliarden kosten. Einige Fehler können sogar zu Betrugsanklagen führen und Gesundheitsdienstleister rechtlich belangen. Das hat zur Entwicklung von Prüfungstools geführt, die dazu dienen, Fehler zu erkennen und die Einhaltung von Kodierungsstandards zu gewährleisten.

Einige Tools konzentrieren sich auf Batch-Audits für grosse Mengen von Patientenforderungen, während andere dynamischere Audits während des Kodierungsprozesses ermöglichen. Diese Tools zielen darauf ab, die Genauigkeit zu erhöhen und die mit Fehlern verbundenen Kosten zu senken, um letztlich den Kodierungsablauf zu verbessern.

#Empfehlungen für zukünftige Forschung

Die Analyse der bestehenden Forschung hebt die Notwendigkeit eines nuancierteren Ansatzes zur Bewertung automatisierter Kodierungsmodelle hervor. Experten empfehlen, den Fokus von nur den Top 50 Codes abzulenken und sich mehr auf eine diversifizierte Bewertung zu konzentrieren, die die gesamte Palette der in der Praxis verwendeten Codes berücksichtigt. Das würde eine praktischere Sicht auf die Wirksamkeit eines Modells bieten.

Darüber hinaus werden ausgefeiltere Metriken empfohlen, die Fehlerkosten und Klassenungleichgewichte berücksichtigen, um ein klareres Bild davon zu bekommen, wie gut automatisierte Systeme menschliche Kodierer unterstützen können. Aktuelle Methoden übersehen oft gängige menschliche Kodierungsmetriken, die tiefere Einblicke in die realen Anwendbarkeit automatisierter Kodierungsmodelle bieten könnten.

Ausserdem gibt es einen Aufruf zu mehr Forschung, die sich mit der Entwicklung von KI-Tools befasst, die spezifische Komponenten des klinischen Kodierungsablaufs unterstützen, einschliesslich der Aufgabenverteilung und der Code-Audits. Durch die Fokussierung auf diese Bereiche können Forscher Systeme schaffen, die tatsächlich die klinische Kodierung verbessern.

#Der Einfluss der Code-Sequenz

Ein weiterer kritischer Aspekt der klinischen Kodierung ist die Reihenfolge der zugewiesenen Codes. In vielen Fällen spielt die Reihenfolge, in der Diagnosen und Verfahren kodiert werden, eine wichtige Rolle. Richtlinien legen fest, dass bestimmte zugrunde liegende Bedingungen vor anderen verwandten Diagnosen kodiert werden müssen.

Wenn die Reihenfolge der Codes, was oft bei automatisierten Kodierungsstudien der Fall ist, vernachlässigt wird, bedeutet das, dass die daraus resultierenden Bewertungen möglicherweise nicht genau die realen Herausforderungen widerspiegeln, mit denen Kodierer konfrontiert sind. Zukünftige Studien müssen diese Informationen einbeziehen, um eine umfassendere Bewertung zu ermöglichen.

#Neue Ansätze zur Kodierung

Als Antwort auf die Einschränkungen traditioneller automatisierter Kodierungsmodelle entstehen neue Methoden. Ein Ansatz behandelt die Kodierungsaufgabe als ein Empfehlungssystem anstatt als ein einfaches Klassifikationsproblem. In diesem Setup kann das System menschlichen Kodierern helfen, anstatt sie zu ersetzen.

Einige Systeme könnten zum Beispiel Codes basierend auf zuvor zugewiesenen Codes vorschlagen, sodass menschliche Kodierer die relevantesten Optionen auswählen können. Dadurch entsteht eine kollaborative Umgebung, in der menschliche Expertise und maschinelle Effizienz Hand in Hand arbeiten, um die Kodierungsergebnisse zu verbessern.

#Herausforderungen bei seltenen Codes angehen

Eine spezifische Herausforderung in der klinischen Kodierung ist der Umgang mit seltenen Codes, die möglicherweise nicht häufig in bestehenden Datenbeständen dokumentiert sind. Forschungen zeigen, dass selbst die besten automatisierten Modelle mit diesen seltenen Diagnosen kämpfen, was die Notwendigkeit eines gezielteren Ansatzes deutlich macht.

Die Nutzung immer umfassenderer Datensätze, die eine breitere Palette von Patientenfällen abdecken, könnte den Modellen helfen, diese seltenen Fälle zu erkennen und genau zu kodieren. Ausserdem könnte es hilfreich sein, Teilmengen von Patientenfällen zu berücksichtigen, die besser für die Automatisierung geeignet sind, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

#Fazit

Klinische Kodierung ist zweifellos ein komplexer Prozess, der eine wichtige Rolle im Gesundheitswesen spielt. Während Fortschritte in der KI und im maschinellen Lernen grosses Potenzial für die Automatisierung dieser Aufgabe bieten, schneiden die aktuellen Methoden oft nicht gut genug ab, um die Realitäten, mit denen Kodierer in der Praxis konfrontiert sind, zu erfassen.

Durch die Verfeinerung der Bewertungskriterien und die Erkundung neuer Kooperationen zwischen KI-Systemen und menschlichen Kodierern können wir auf einen effizienteren und genaueren klinischen Kodierungsprozess hinarbeiten. Die vorgeschlagenen Empfehlungen zielen darauf ab, nicht nur die Forschung in diesem Bereich zu verbessern, sondern auch sicherzustellen, dass die praktischen Bedürfnisse klinischer Kodierer in einer sich schnell entwickelnden technologischen Landschaft erfüllt werden.

Gesundheitsfachkräfte können nur von einer Zukunft profitieren, in der menschliche Intelligenz und maschinelle Effizienz zusammenkommen, um die wichtige Arbeit der klinischen Kodierung zu unterstützen. Schliesslich ist Präzision im Gesundheitswesen der Schlüssel – es sei denn, man zählt die Anzahl der Witze, die man an einem Tag erzählen kann; dann ist es wirklich egal.