随着远程医疗的兴起，电子医疗账单问题变得愈加复杂。
远程医疗账单呈现出一个两难局面。
远程医疗的使用激增——利用数字通信工具在医生与患者未能面对面时提供医疗服务——导致了显著的账单挑战。目前的账单方法未能充分反映医疗提供者之间的医学知识和经验的不同程度。
根据辛辛那提大学卡尔·H·林德纳商学院的副教授东吉尔·高（Dong-Gil Ko）博士的说法，这导致了俄亥俄州的远程医疗账单系统，类似于全国各地的系统，变得不可持续。
高博士正在借助人工智能和电子健康记录来应对这一挑战。他最近发表在《美国医学信息学协会期刊》上的研究试图建立一个更公正和高效的账单框架。
现有基于时间的账单方法存在的问题是，导致了不公平的补偿，高博士指出。经验丰富的医生能够迅速且准确地回答问题，却可能比那些反应较慢的医生赚得更少。
据高博士说，这种方法不合理地激励了低效运作，并未充分重视专业判断和专业知识的重要性。因此，尽管提供了更出色的护理，有能力的医生可能会得到不足的薪酬。
为了解决这些问题，高博士与UC Health的首席数字健康官乌姆贝托·塔基纳尔迪（Umberto Tachinardi）博士以及UC医学院的内科医生和研究员埃里克·J·沃姆（Eric J. Warm）博士进行合作。他们共同利用人工智能和UC Health的电子健康记录，设计一个新的账单模型，该模型除了考虑医生在处理患者咨询时投入的时间外，还考虑医生的临床判断和专业知识。
高博士质疑道：“是否可以根据医生的专业知识和身份来评估他们的价值？”“医生经过广泛的培训，以获得专业知识。我们应该确认并量化这一点，从而创建一个既考虑他们的时间又考虑他们的医学专业知识的账单模型。”
俄亥俄州目前的医疗账单代码于2023年实施，按照医疗提供者花费在安全消息平台上回应查询的时间进行补偿。如果回应少于五分钟，则被视为免费服务。相反，如果时间超过五分钟，医生就开始获得报酬，回应时间越长，费用越高。
高博士解释道：“经验丰富的从业者能够迅速回应，正因如此，他们赚得较少，因为账单系统优先考虑时间而非技能。”相反，刚毕业的住院医生可能需要更长的时间来回答类似问题，这使得他们能够向患者收费。
“这导致了系统性的问题。按照美国医学协会的指导方针，经验较少的医生获得补偿，而专家可能被忽视。”
除了可能低估专家的贡献外，现行系统还可能损害医生与患者之间的信任。它迫使医疗提供者在没有可靠工具来准确评估自己工作的情况下，做出账单决定。
高博士指出：“医生并不是用秒表来计时回应的，有些查询可能需要多次互动，这使得账单变得更加复杂。”他是辛辛那提大学首个研究实验室的创建者。
此外，潜在账单的复杂性可能会让患者不愿联系医疗专家，从而破坏护理的连续性，延误治疗，并可能导致健康结果不佳。
高博士表示：“我们需要平衡。账单必须反映已投入的时间和涉及的医学专业知识。”
展望未来，高博士认为，随着生成性人工智能进一步融入医疗实践，远程医疗账单问题将愈加突出。虽然人工智能可以提供更快速的解决方案，但医生仍需验证其输出并投入时间进行系统管理——这些工作应该得到补偿，以防止医疗专业人员的职业倦怠加剧，高博士指出。
高博士说：“在初期阶段，验证人工智能生成的响应至关重要。”
他的人工智能系统可以分析医生的行为，以增强对其专业知识的理解和衡量，提供一个公平补偿的框架。他的机器学习模型测试显示出一致的结果，展示了更精确评估医生专业知识和他们投入患者咨询时间的潜力。
高博士强调：“目前这种以时间为中心的度量是有限的，这种模型在长远来看是不可行的，尤其是在生成性人工智能出现的情况下。”
未来，高博士计划扩展他研究的应用。他设想创建一个系统，可以在患者提交问题之前预测他们是否会产生费用，并旨在从患者数据中获取见解以改善健康结果。
通过人工智能的整合和开创性的研究，高博士的倡议可能彻底改变远程医疗账单，确保医生获得公平的补偿，同时提高患者护理水平。他计划在2025年与健康系统启动试点项目。
