AI驱动的医疗编码：初创企业如何应对医疗保健的$250B 索赔危机

美国医疗体系每年因索赔拒付而流失数十亿美元。每年近$265 亿的索赔被拒绝，医疗机构正越来越多地转向人工智能，以简化操作流程并保护收入来源。

索赔拒付增加的根本原因

问题的规模令人震惊。错误的医疗编码占据了超过40%的索赔拒付，而延迟提交则占了另外35%。资格验证和事先授权问题进一步加剧了这些挑战。对于医院管理者和收入周期团队来说，这些拒付不仅意味着收入的流失，还带来了日益增加的运营摩擦。

近年来，编码的复杂性急剧增加。诊断编码分类从ICD-9的19,000个选项膨胀到ICD-11的近120,000个。跟上NCCI编辑、Medicare政策变化以及支付方特定要求的步伐，几乎不可能由规模庞大的人工团队完成。

RapidClaims以310万美元启动，革新医疗编码自动化

认识到这一系统性痛点，RapidClaims已正式从隐形状态中推出，获得310万美元的种子资金，用于企业级医疗编码自动化。此次融资由$250 Together Fund(领投，这是一家)百万级全球软件投资机构，得到Better Capital、Neon Fund、Peercheque和DeVC的支持。

公司的领导团队——Dushyant Mishra (CEO)、Jot Sarup Sahni (CTO)和Abhinay Vyas (CDO)——结合了深厚的医疗行业专业知识和成熟的产品扩展能力。Mishra于2018年在雅培医疗工作时首次发现这一机会，亲眼目睹医院在碎片化的收入周期流程中挣扎。随着全国拒付率飙升以及大型语言模型展现出解决编码难题的明显潜力，这一概念在2022年变得尤为紧迫。

值得注意的是，RapidClaims已组建了一支由美国知名医疗机构代表组成的咨询网络，包括Mass General的执行董事Oscar Benavidez (，Infinitus的创始人兼CEO Ankit Jain )，以及Scan Health的总裁兼CEO Sachin Jain (。

为收入周期量身定制的三款AI产品

RapidClaims推出了三款针对不同医疗编码工作流程环节的解决方案：

RapidCode 提供全自动医疗编码，消除手工录入瓶颈，通过端到端自动化降低行政工作量，同时提升准确性。

RapidAssist 作为现有编码团队的智能层，审查病历文档，标记差距，并构建由智能规则引擎驱动的定制查询工具，以提升人工编码员的生产力，而非取代他们。

RapidRisk 利用先进的AI计算风险调整指标)HCC和RAF评分(，并根据与领先的临床文档改进专家合作开发的框架，建议改进文档。

市场动能与早期验证

时机具有战略意义。贝恩公司（Bain & Company）与KLAS的联合分析发现，80%的美国医疗提供者正在扩大IT和软件预算，AI技术获得优先投资。收入周期转型始终位居医疗系统高管的首要运营重点，以控制行政开支和恢复丢失的收入。

RapidClaims在2023年6月Beta版本推出后两个月内完成了六个试点部署，验证了产品市场契合度，目前已有五个试点排队待部署。

Together Fund的联合创始人Manav Garg表示：“AI在简化收入周期中的行政工作流程方面具有深远的转型潜力。RapidClaims团队展现了罕见的深厚医疗系统知识与真正的AI执行能力的结合——这正是释放规模价值所需的。”

Dushyant Mishra补充道：“我们在成本降低、处理速度和净收入改善方面通过AI取得了切实的成果。虽然自动化至关重要，但我们也认识到，专业的人工编码员在应对复杂法规和边缘案例时仍然不可或缺。RapidAssist代表了我们增强——而非取代——熟练编码员的承诺。”

面对拒付量激增、编码人力有限以及行政负担日益加重的医疗机构，AI驱动的解决方案如RapidClaims正代表着行业在应对这一持续性运营瓶颈方面的结构性变革。