La American Medical Association (AMA) ha estado trabajando para ampliar los códigos estandarizados de Terminología Procedimental Actual (CPT) para soluciones clínicas de inteligencia artificial (IA). A medida que la IA se vuelve cada vez más popular en el campo de la salud, es importante contar con un conjunto más amplio de códigos para describir el trabajo realizado por las máquinas en los servicios y procedimientos médicos.
Desarrollos recientes en la codificación de IA CPT
En diciembre de 2021, NPJ Digital Health publicó un artículo titulado desarrollo de códigos de terminología procedimental actual que describen el trabajo realizado por las máquinas (enlace), que resumió el trabajo que la Casa de Delegados de la AMA ha estado realizando para desarrollar una taxonomía más amplia para la IA. La AMA formó un grupo de trabajo con experiencia en IA dentro del Grupo Asesor de Pago de Medicina Digital (DMPAG) para abordar los desafíos de la codificación para IA/ML.
El grupo de trabajo de la AMA concluyó que la estandarización de la IA clínica requiere terminología y categorización para los descriptores de los códigos de IA CPT que sean consistentes con las características tecnológicas del dispositivo o su salida, caractericen la interacción entre el dispositivo y el médico, fomenten una valoración, cobertura y pago correctos, y respalden una gama razonable de modelos de negocio y lugares de servicio.
Creación de una taxonomía más amplia para soluciones de IA/ML
El grupo de trabajo de la AMA llevó a la creación de la Taxonomía de Inteligencia Artificial para Servicios y Procedimientos Médicos, que es aplicable tanto a los códigos CPT de Categoría I como a los de Categoría III. El propósito de la taxonomía es facilitar una codificación adecuada y precisa de la IA CPT y garantizar que la integración de la IA en los sistemas de seguimiento, cobertura y pago evolucione de manera consistente, reflejando la contribución tanto de las máquinas como de los médicos.
La taxonomía de IA caracteriza el trabajo realizado por las máquinas como asistencial, augmentativo y autónomo. La capacidad de la taxonomía para proporcionar descriptores discretos y diferenciables puede ayudar a caracterizar adecuadamente las inferencias clínicas (salidas) y cómo se pueden utilizar en la toma de decisiones clínicas por parte de los proveedores.
Poner en práctica
Para los desarrolladores de IA clínica (como Bayesian Health), será cada vez más importante consultar la taxonomía de IA al desarrollar descriptores para nuestro software. Es crucial proporcionar los detalles técnicos necesarios para respaldar la conclusión del Panel Editorial de CPT sobre dónde encaja la tecnología en la jerarquía definida por CPT de asistencial, augmentativo y autónomo. Esto permitirá (eventualmente) a los profesionales de la salud codificar de manera precisa y consistente el trabajo realizado por las máquinas para una facturación y pago adecuados.
Una mayor estandarización de la codificación de IA clínica ayudará a los hospitales a lograr un retorno de la inversión real para las soluciones clínicas de IA que implementen, lo que conducirá a una mejora en los resultados de los pacientes, un aumento en la eficiencia operativa y resultados financieros más sólidos.
Te animo a seguir el enlace y leer más en NPJ Digital Health (enlace) -
¡Cuéntanos qué opinas sobre el trabajo de la AMA en la codificación de CPT para IA/ML!
Si quieres conocer otras notas parecidas a Estandarización de códigos cpt para ia cpt puedes visitar la categoría Inteligencia.