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2020年9月14日——Change Healthcare宣布了创新的新举措人工智能(AI)模型，由专家医生训练，从电子病历的文本中提取有意义的诊断信息。这项技术的首次应用将是在室内质量间自动审查解决方案该软件利用来自电子病历的实时数据，将医疗必要性审查自动化。
进行医疗必要性审查是一个耗时的过程，包括从患者的记录中检索和审查临床数据，并手动完成审查。这项任务通常需要10-30分钟的时间，并且给高技能的临床工作人员带来了很大的管理负担。
的InterQual AutoReview通过直接从电子病历中提取结构化数据，如实验室、药物和生命体征，该解决方案已经减轻了这一负担——这代表减少了高达75%的管理审查负担。现在，由Change Healthcare的AI数据科学家、临床医生和放射科专家创建和训练的Change Healthcare AI自然语言处理模型可以从非结构化的放射学报告中识别诊断信息，例如是否存在肺炎、肠梗阻、胰腺炎和其他疾病。
由于许多医院每天进行数百次医疗检查，这种增强技术的影响是重大的。案例管理人员不仅摆脱了检索和审查信息的行政负担，还摆脱了解释叙述的行政负担，使他们能够专注于更复杂的案例。
Change Healthcare的客户策略、决策支持副总裁Nilo Mehrabian表示:“这对案例管理人员来说是一个非常有用的AI应用。InterQual AutoReview已经减少了病例管理人员完成医疗必要性审查的时间，现在它可以自动消除审查中最耗时和最主观的方面之一——解读放射科医生的报告。”
新的Change Healthcare AI模型使用临床数据进行训练，并由专家医生进行打磨。因此，InterQual AutoReview解决方案可以识别诊断信息，例如从非结构化的临床叙述中识别肺炎的存在，使得在通过结构化EHR数据已经完成的评论基础上自动完成额外20%的肺炎评论。这只是Change Healthcare开发的几个具有超高预测精度的AI模型之一，可用于改进Change Healthcare投资组合和医疗保健行业的流程。
2022年9月22日
