L’intelligence artificielle (IA) s’impose de plus en plus dans la gestion du cycle de revenus (MCR) des établissements de santé, mais les professionnels de la santé restent attachés à la supervision humaine. Une récente étude d’Experian Health révèle que si l’IA offre des gains d’efficacité et financiers considérables, des obstacles liés à la sécurité des données et à la fiabilité des résultats freinent encore son adoption généralisée.
Près des deux tiers des prestataires de soins de santé utilisent déjà l’IA dans leurs processus de MCR. Les applications les plus courantes concernent la vérification de l’éligibilité des patients et l’accès aux soins. Cependant, les décideurs restent prudents quant à l’utilisation de l’IA pour des décisions critiques, privilégiant une approche où l’humain conserve un rôle central.
L’étude met en évidence trois principaux freins à l’adoption de l’IA : la confidentialité et la sécurité des données, l’exactitude des résultats et le coût de mise en œuvre. La moitié des responsables du secteur de la santé citent les problèmes de confidentialité et de sécurité comme le principal obstacle, tandis que 41 % s’inquiètent de la fiabilité des résultats de l’IA.
Malgré ces réserves, les solutions basées sur l’IA, telles que Conservateur de l’accès aux patients™ (PAC) et AI Advantage™, démontrent leur efficacité en prévenant et en réduisant les rejets de demandes de remboursement, ce qui se traduit par une augmentation des revenus pour les établissements de santé.
L’IA offre un potentiel significatif pour optimiser le MCR, en automatisant des tâches répétitives, en minimisant les erreurs et en améliorant la gestion des réclamations. Selon un rapport récent de CAQH, la transition vers des transactions administratives électroniques, facilitée par l’IA, pourrait permettre à l’industrie de réaliser des économies d’au moins 20 milliards de dollars (environ 18,5 milliards d’euros).
Les avantages de l’IA dans le MCR ne se limitent pas aux économies financières. Les établissements de santé constatent également une amélioration de l’efficacité opérationnelle, notamment une rationalisation des processus de facturation, une réduction des rejets de réclamations grâce à l’analyse prédictive, et une vérification en temps réel de l’éligibilité des patients. L’IA permet également d’obtenir des informations précieuses à partir de vastes ensembles de données, facilitant ainsi la prise de décision.
« Au cours des six premiers mois suivant la mise en œuvre du Conservateur de l’accès aux patients, nous avons ajouté près de 15 % de revenus par test car nous obtenions désormais une éligibilité correcte et pouvions le faire très rapidement », témoigne Ken Kubisty, vice-président du cycle de revenus d’Exact Sciences.
Pour tirer pleinement parti de l’IA, les établissements de santé doivent commencer par identifier les domaines où cette technologie peut apporter le plus de valeur, en se concentrant sur les processus à forte intensité de données, tels que les soumissions de réclamations et la facturation des patients. Une approche stratégique et ciblée est essentielle pour choisir les solutions d’IA les plus adaptées à leurs besoins.
Selon les données d’Experian Health, plus de la moitié des prestataires (52 %) considèrent que l’éligibilité à l’assurance et la vérification des prestations représentent les principales opportunités d’application de l’IA. La planification et l’accès des patients suivent de près (45 %), ainsi que l’enregistrement des patients et la collecte de données (44 %).
Jason Considine, président d’Experian Health, souligne l’importance de l’IA comme outil d’amplification de l’expertise humaine : « La vision de l’avenir est claire : la technologie doit être utilisée pour amplifier l’expertise humaine, et non pour la remplacer. Le cycle des revenus n’a jamais été aussi complexe. Nous sommes confrontés à des pressions réglementaires croissantes, à des contraintes financières liées à la baisse des remboursements et à une pression constante pour faire plus avec moins. »
Bien que la confiance dans l’IA soit en augmentation, plus de la moitié des prestataires estiment que la surveillance humaine restera essentielle, en particulier pour les décisions à enjeux élevés. L’avenir du MCR repose sur une collaboration efficace entre l’IA et le personnel, trouvant un équilibre entre autonomie et supervision.