有一个强有力的论点是通过在医疗保健的业务和管理方面取得突破

提供商组织和医疗计划都可以通过AI获得立竿见影的变革性成果，优化事先授权流程可能是引人注目的例子，多年以来，事先授权一直是必不可少的罪恶，“必需”因为它们旨在确保提供适当的护理并减轻医疗服务的过度利用；之所以说“邪恶”是因为它们被证明是管理效率低下的陷阱，并可能导致患者护理的延误，有84％的医疗服务提供者认为事先的授权过于繁重，而有91％的医疗服务提供者认为这会对患者的结局产生负面影响。74％的提供者表示，他们多等待三天才能响应先前的身份验证请求。

痛苦点主要不是先前的身份验证本身，而是请求和获取它们的手动或部分自动化过程

有82％的先前认证是手动提交的，报告继续说在健康计划中采用全自动电子先验认证的情况徘徊在8％左右，通常需要多个利益相关者提交和批准对医疗服务的请求，并且他们的许多工作都是多余的或重复的，或两者兼而有之。请求和审查要求因健康计划和提供者而异，这进一步使流程复杂化。不完整或过多的患者数据通常会激起电话和传真风暴，突然，一个简单的请求便成为医疗废物，患者不满和付款人提供者磨损的长期来源，问题如此严重，以至于今年早些时候，他们对改善医疗行业的共同承诺，事先的身份验证流程和以患者为中心的护理。

当今市场上的大多数解决方案（自动化先前验证的某些组件或利用健康计划门户网站）充其量只能解决重要的痛点，但通常会导致额外的管理负担和复杂性

由AI驱动的解决方案可以消除付款人的要求，程度地减少提供商的工作量，并使预先授权提交，验证和状态处理流程不仅得到优化，而且可以实时学习和改进，随后的每个请求都能获得更快，更准确的响应。

为什么AI是先前认证的未来

通过利用AI驱动的技术进行先前的身份验证流程，健康计划和提供商可以节省数亿元，然而尽管有这样的预后，医疗保健领域的AI仍然保留着一个神秘的光环，这可能会威胁到除虔诚的健康IT传播者以外的所有人，因此让我们稍微拉开窗帘。

AI是具有智能的自动化

根据过去的经验，完成任务，评估结果并做出改进。这正是人类学习的方式，除了AI在远远超出人类大脑能力范围的范围内实现这一目标，事前验证过程包含许多常规且重复的组件，但还包括高水平的变化和复杂性，例如从处方和CT扫描到择期手术和临床试验，以前的认证涵盖数千种医疗服务，此外根据惯例，服务和健康计划，用于获取事先认证的基于规则的体系结构和数据交换标准可能相差很大。

这些重复且复杂的任务非常适合AI监视和完善流程并进行预测以实现更高效率的能力

人工智能有可能将先前的身份验证转变为完全由患者驱动的过程，例如AI可以从实验室，药物和理赔数据中挖掘数据，以推荐合适的治疗方法并评估患者的治疗效果，尽管需要适当的治理和基础设施来突破AI的全新投资，但这项技术不一定像许多人想象的那样繁重。在过去的20年中，医疗保健部门一直在投资和完善解决方案，以数字方式捕获和存储每个患者的数十亿数据元素，下一个重要的领域是使这些数据起作用，以改善患者的治疗效果，提高效率并在医疗保健众多利益相关者之间实现无缝，安全的数据交换，通过实施自动化和改进现有身份验证流程的技术，卫生系统和卫生计划可以减少拒绝，通过提高运营效率和调度能力来提高产量，并提高患者，医生和员工的满意度。