Cas d'utilisation clés : comment l'IA automatise l'administration des soins de santé
Une enquête réalisée en 2025 par l'AHA et le secrétaire adjoint à la politique technologique a révélé que la facturation et la planification étaient les deux cas d'utilisation de l'IA dans les soins de santé qui connaissent la croissance la plus rapide. Vous trouverez ci-dessous un examen plus approfondi de la manière dont les systèmes de santé apportent une automatisation basée sur l’IA à ces fonctions administratives clés, ainsi qu’à quelques autres. Les recherches de Gartner co-écrites par Potts aident à fournir des définitions et des exemples.
Facturation, traitement des réclamations et automatisation RCM
Les outils de codage automatisés peuvent analyser les données du DSE et d'autres systèmes cliniques et attribuer les codes de diagnostic ou de procédure appropriés. Cela réduit le temps nécessaire pour coder correctement une visite de patient. Les réclamations peuvent être soumises plus rapidement, ce qui signifie que les organisations sont remboursées plus rapidement.
Selon Gartner, tenir les humains informés est une partie importante de ce processus. Si le logiciel détermine un code pour un service médical qui ne répond pas à un niveau de confiance prédéterminé, le code sera signalé pour un examen manuel.
Automatisation des autorisations préalables
Ici, les outils d’IA analysent de la même manière les dossiers des patients, ainsi que les directives cliniques et les exigences préchargées du payeur, pour décider si une procédure ou un médicament nécessitera une autorisation préalable. À partir de là, note Gartner, le logiciel peut créer la documentation dont il estime qu'un payeur aura besoin pour conclure qu'un service est médicalement nécessaire.
Ce cas d'utilisation prend une importance accrue dans le contexte de la pression en faveur d'une autorisation préalable électronique de la part des Centers for Medicare & Medicaid Services. C'est également un domaine dans lequel l'AHA préconise d'avoir un clinicien au courant, en particulier du côté du payeur, dit Holloman. Si les hôpitaux et les systèmes de santé sont obligés d’examiner les refus et de faire appel, ils se retrouvent confrontés à une charge administrative excessive.
Planification et communication avec les patients
L'IA est bien placée pour aider les organisations à optimiser les horaires en analysant la demande des patients, en projetant les ressources nécessaires pour répondre à cette demande et en recommandant les niveaux de personnel nécessaires, explique Holloman. Ceci est particulièrement utile pour gérer la capacité de la salle d’opération, où une orchestration minutieuse des chirurgiens, de l’espace physique et de l’équipement est nécessaire pour planifier les procédures.
Pendant ce temps, différents outils d’IA peuvent aider les hôpitaux à communiquer avec les patients pour lesquels des interventions sont programmées. Gartner note que les cas d'utilisation peuvent inclure la fourniture aux patients de matériel pédagogique personnalisé, la génération de plans de traitement, l'offre d'instructions et de rappels avant la visite, la synthèse de la rencontre clinique et la création d'instructions post-visite. Même si Gartner décrit les gains financiers et opérationnels de ces cas d'utilisation comme étant largement marginaux, le cabinet de conseil note un impact positif sur la satisfaction des patients.
Gestion et documentation du DSE
L'écoute ambiante et la documentation sont l'une des utilisations les plus prometteuses de l'IA dans l'administration des soins de santé, explique Holloman. La prise en charge de la transcription et la création de notes cliniques structurées réduisent la charge pesant sur le personnel pour accomplir ces tâches, en particulier pendant les « moments de pyjama » après les heures de travail, tant décriés.
Potts est d'accord : « Cela résout plusieurs problèmes à la fois. » Les recherches de Gartner qualifient les scribes ambiants de « victoire probable » pour un système de santé, notant qu'ils peuvent améliorer le codage et le remboursement, gagner du temps, atténuer les risques juridiques et réglementaires, améliorer la satisfaction au travail et même faciliter les efforts de recrutement de cliniciens.
Gestion de la chaîne d'approvisionnement
Comme pour la planification, l’utilisation de l’IA pour gérer les chaînes d’approvisionnement des hôpitaux commence par l’évaluation de la demande d’équipements médicaux, de médicaments et de toutes fournitures générales utilisées dans les procédures ou pour soutenir les soins quotidiens des patients. L’analyse des modèles d’utilisation des approvisionnements peut aider à réduire le surstockage, note Potts. Il permet également aux organisations de standardiser les commandes afin de pouvoir acheter des articles en gros, réduisant ainsi les coûts ainsi que la variabilité des articles disponibles.
