AI - Beoordeling Tekstverslagen (Ziekenhuizen)
Inleiding
De partijen in de zorg hebben in het Integraal Zorgakkoord (IZA) afgesproken om de zorg voor de toekomst goed, toegankelijk en betaalbaar te houden. Er dient te worden ingezet op passende zorg, digitale zorg, betere processen en minder dure medicijnen. ValueCare ondersteunt ziekenhuizen bij deze transformatie op diverse gebieden. Daarnaast wil ValueCare de zorg helpen door transparant te zijn en kennis te delen.
Deze openbare wiki pagina geeft de details over de mogelijkheden om digitale technieken in te zetten voor de transformatie opgave waar de ziekenhuizen nu en de komende jaren voor staan.
Bibliotheek normen Artificial Intelligence
In de zorgsector is nauwkeurige verslaglegging niet enkel een administratieve handeling, maar vormt het ook de basis voor het vaststellen van de rechtmatigheid van geregistreerde zorg, evenals het identificeren van mogelijke gemiste registratie van geleverde diensten. Het manueel doorlopen en controleren van deze omvangrijke verslagleggingen is echter een arbeidsintensief proces, dat zowel tijdsgebonden als kostbaar kan zijn. ValueCare erkent de behoefte aan een efficiëntere aanpak en heeft daarom geïnvesteerd in de kracht van Artificial Intelligence.
AI beoordeling van tekstverslagen volledigheid
Met behulp van geavanceerde AI-modellen kunnen verslagen snel en accuraat worden geanalyseerd. De AI modellen worden getraind op historische data en classificeren de data, inclusief betrouwbaarheid. ValueCare toont het resultaat in actielijsten inclusief deze betrouwbaarheid en onderbouwing in het ValueCare portaal. ValueCare is begonnen met het inzetten van AI-modellen op SEH-verslagen, omdat dit bij uitstek een afdeling is waar door de verscheidenheid aan taken, verantwoordelijkheden en niet-planbare zorg de zorgactiviteiten onvolledig worden geregistreerd. Voorbeelden hiervan zijn onder andere gemiste ATLS en wondbehandeling. Daarnaast zijn er AI-modellen getraind op verschillende onderwerpen in OK-verslagen, klinische en poliklinische verslagen. In het volgende overzicht presenteren we de normen die gebruik maken van de getrainde AI-modellen die specifiek zijn ontwikkeld om de volledigheid van de registratie te waarborgen:
- AI-analyse van verslaglegging bij afspraak duidt op gemist declarabel telefonisch consult (N5100)
- AI-analyse van verslaglegging SEH duidt op gemist ATLS subtraject (N5340)
- Verslaglegging bij opname duidt op gemiste IC-dag (N5400)
- AI-analyse van verslaglegging bij afspraak duidt op gemiste scopie (N5110)
- AI-analyse van verslaglegging bij afspraak duidt op gemist consult (N5120)
- LBZ - Dagopname met onvolledige ICD10-codering (N5410)
- AI-analyse van verslaglegging SEH duidt op gemiste zorgactiviteit wondbehandeling (N5500)
- AI-analyse van verslaglegging duidt op gemiste ICC of medebehandeling (N5510)
- AI-analyse van verslaglegging bij diagnostische scopie duidt op gemiste therapeutische scopie (N5310)
AI beoordeling van tekstverslagen rechtmatigheid
Naast de volledigheid van registratie onwikkelt ValueCare ook AI-modellen ten behoeve van verantwoording op de rechtmatigheid (feitelijke levering), waarbij de steekproeven die voor horizontaal toezicht nu worden uitgevoerd, vervangen kunnen worden door integrale controles. Dit mitigeert niet alleen het financiële risico, maar levert ook veel tijdsbesparing op doordat de steekproeven niet meer handmatig hoeven te worden uitgevoerd. In het volgende overzicht presenteren we de normen die gebruik maken van de getrainde AI-modellen die specifiek zijn ontwikkeld om de rechtmatigheid van de registratie te waarborgen: