خط أتمتة المطالبات¶

نظرة عامة¶

يحول خط أتمتة المطالبات من برينسايت عمليات دورة الإيرادات اليدوية إلى سير عمل ذكي مدعوم بالذكاء الاصطناعي. يصف هذا المستند الهندسة والمكونات والتنفيذ لمنصتنا الآلية.

هندسة الخط¶

graph LR
    A[استيعاب البيانات] --> B[التحقق]
    B --> C[معالجة الذكاء الاصطناعي]
    C --> D[التقديم لنفيس]
    D --> E[معالجة الاستجابة]
    E --> F[التحليلات]

مراحل الخط¶

المرحلة 1: استيعاب البيانات¶

المصادر: - نظام معلومات المستشفى (HIS) - السجلات الطبية الإلكترونية (EMR) - نظام إدارة الممارسة (PMS) - تحميلات Excel - تكاملات API

التنسيقات المدعومة: - حزم FHIR R4 - رسائل HL7 v2 - ملفات CSV/Excel - مستندات PDF - واجهات برمجة تطبيقات مخصصة

المرحلة 2: طبقة التحقق¶

فحوصات ما قبل التقديم:

قواعد العمل¶

• التحقق من أهلية المريض
• التحقق من التفويض المسبق
• الامتثال للتقديم في الوقت المناسب
• فحص تغطية المنافع
• التحقق من حالة الشبكة

جودة البيانات¶

• اكتمال الحقول المطلوبة
• التحقق من نوع البيانات
• توحيد التنسيق
• كشف التكرار

التحقق من الترميز¶

• دقة ICD-10-AM
• صلاحية CPT/HCPCS
• ملاءمة المعدّلات
• قواعد التجميع/فك التجميع
• منطق الرمز إلى الرمز

المرحلة 3: معالجة الذكاء الاصطناعي¶

تحليل كليم لينك¶

الوظائف: 1. تسجيل المخاطر - التنبؤ باحتمالية الرفض 2. اقتراح الرموز - التوصية بالرموز المثلى 3. مراجعة التوثيق - تحديد المعلومات المفقودة 4. تحسين الدافع - تطبيق القواعد الخاصة بالدافع

نماذج التعلم الآلي:

المرحلة 4: التقديم لنفيس¶

عملية التقديم:

1. إنشاء الحزمة
2. إنشاء مورد Claim
3. تضمين مرجع Coverage
4. إضافة معلومات داعمة

5. إرفاق المستندات

6. المصادقة

7. شهادة mTLS
8. رمز OAuth 2.0

9. بيانات اعتماد مقدم الخدمة

10. منطق إعادة المحاولة

11. تراجع أسي
12. حد أقصى 3 محاولات
13. نمط قاطع الدائرة

المرحلة 5: معالجة الاستجابة¶

أنواع الاستجابة:

المرحلة 6: التحليلات والتقارير¶

لوحات المعلومات الفورية: - حجم التقديم - معدلات القبول - أنماط الرفض - استرداد الريال

مؤشرات الأداء المتتبعة:

التنفيذ التقني¶

هندسة النظام¶

graph TB
    subgraph "طبقة الاستيعاب"
        A[بوابة API]
        B[معالج الملفات]
        C[معالج التدفق]
    end

    subgraph "طبقة المعالجة"
        D[محرك التحقق]
        E[خدمات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي]
        F[مولّد FHIR]
    end

    subgraph "طبقة التكامل"
        G[موصّل نفيس]
        H[واجهات الدافعين]
    end

    subgraph "طبقة البيانات"
        I[قاعدة بيانات المطالبات]
        J[مخزن التحليلات]
    end

    A --> D
    B --> D
    C --> D
    D --> E
    E --> F
    F --> G
    G --> H
    D --> I
    E --> J

مكدس التقنية¶

• الخلفية: Python، Node.js
• الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي: TensorFlow، PyTorch
• قاعدة البيانات: PostgreSQL، MongoDB
• الطابور: Redis، RabbitMQ
• API: FastAPI، GraphQL
• البنية التحتية: Kubernetes، Docker

مقاييس الأداء¶

المستندات ذات الصلة¶

• دورة حياة المطالبة
• وكيل كليم لينك
• مرجع API لنفيس
• DevOps CI/CD

آخر تحديث: يناير 2025