UiPath, pemimpin global dalam agentic automation, meluncurkan solusi AI terbaru untuk industri kesehatan bagi penyedia layanan dan perusahaan penjamin (payers) pada konferensi ViVE 2026. Solusi ini mencakup peringkasan rekam medis, pencegahan dan penyelesaian penolakan klaim, serta prior authorization. Dengan memanfaatkan agentic automation, orkestrasi bisnis, dan agen AI yang dirancang khusus serta memenuhi standar kepatuhan, solusi ini bertujuan menghubungkan data, meningkatkan efisiensi, dan mempercepat manajemen siklus pendapatan.
Organisasi layanan kesehatan masih menghadapi tantangan besar dalam pengelolaan data dan informasi. Kekurangan tenaga kerja serta sistem yang sudah usang dan terpisah sering menimbulkan hambatan antara penyedia layanan kesehatan dan pihak penjamin. Hal ini terlihat jelas dalam manajemen siklus pendapatan, di mana penyedia layanan menghasilkan volume besar dokumentasi klinis yang kompleks dan harus segera diubah menjadi informasi terstruktur yang siap digunakan untuk pengambilan keputusan serta sesuai dengan standar data yang dibutuhkan oleh penjamin untuk proses penggantian biaya secara akurat. Ketika data klinis menjadi terstruktur dan dapat ditindaklanjuti, penyedia layanan dapat memberikan perawatan lebih cepat serta mengurangi piutang dan penghapusan tagihan, sementara pihak penjamin dapat menjaga akurasi dan integritas pembayaran.
Rangkaian solusi UiPath untuk organisasi kesehatan ini menyediakan layanan manajemen siklus pendapatan end-to-end yang didukung teknologi. Solusi awal yang diperkenalkan meliputi:
Medical Records Summarization (MRS): Mengubah rekam medis yang kompleks dan terfragmentasi menjadi ringkasan singkat dengan dukungan referensi, sehingga secara signifikan mengurangi waktu peninjauan dan mempercepat tindakan klinis sekaligus meningkatkan pengalaman pasien, penyedia layanan, dan penjamin.
Claim Denial Prevention and Resolution: Mengurangi penolakan klaim medis dan kerugian finansial dengan mendeteksi penyebab utama secara otomatis, memicu tindakan korektif, serta mengelola proses banding untuk melindungi pendapatan dan memastikan kepatuhan.
Prior Authorization: Mengurangi beban administrasi dengan mengotomatisasi verifikasi kelayakan dan manfaat, memetakan data klinis dengan aturan kebutuhan medis, mengarahkan permintaan peninjauan berdasarkan tingkat kompleksitas, serta memberikan pembaruan status secara real-time kepada penyedia layanan.
Menurut Benjamin Smith, Vice President of Technology di medlitix, setelah menerapkan solusi MRS dari UiPath, waktu rata-rata peninjauan ringkasan berkurang dari 70 menit menjadi hanya enam menit—peningkatan efisiensi sekitar 90%. Hal ini memungkinkan tenaga medis lebih fokus pada perawatan pasien dibandingkan meninjau dokumentasi.
Biju Samkutty, Chief Operating Officer untuk International & Enterprise Automation di Mayo Clinic, menyatakan bahwa penerapan otomasi cerdas merupakan langkah penting dalam mempercepat transformasi di sektor kesehatan. Dengan memanfaatkan teknologi dan platform baru, organisasi kesehatan dapat mengurangi beban administrasi sehingga tenaga medis dan staf dapat lebih fokus pada pelayanan pasien.
Untuk mendukung peluncuran ini, UiPath juga bekerja sama dengan para inovator di sektor kesehatan guna memasukkan keahlian industri ke dalam platform otomatisasinya. Dalam proyek ini, UiPath bermitra dengan Genzeon, perusahaan otomasi kesehatan berbasis AI yang dipilih oleh Centers for Medicare & Medicaid Services dalam program Wasteful and Inappropriate Service Reduction Model (WISeR). Didirikan pada tahun 2012, Genzeon memiliki pengalaman dengan lebih dari 100 klien layanan kesehatan, lebih dari 30 model klinis spesifik penyakit, serta kerangka kepatuhan yang dirancang untuk lingkungan yang sangat teregulasi.
Graham Sheldon, Chief Product Officer UiPath, menegaskan bahwa peluang transformasi berbasis agentic AI di sektor kesehatan sangat besar. Dengan tantangan seperti kekurangan tenaga kerja, meningkatnya biaya, dan regulasi yang semakin kompleks, teknologi otomasi dapat membantu menghubungkan data di seluruh organisasi, mempercepat alur kerja penting, serta mengurangi kesalahan yang mahal dan memakan waktu.
Share this post