Réduire les rejets de créance grâce à l'analyse des dossiers médicaux par IA : Un guide pour l'optimisation des revenus

CONTENU :

Introduction : Le coût caché des rejets de créance dans le secteur de la santé

Les rejets de créance demeurent l'une des sources les plus persistantes – et évitables – de pertes financières dans le système de santé américain. Dans les hôpitaux, les réseaux de santé et les groupements de médecins, les taux de rejet se situent généralement entre 10 et 15 % de toutes les demandes de paiement soumises, une part significative étant attribuable à des problèmes de documentation, de codage et administratifs plutôt qu'à un réel manque de nécessité médicale. Les effets en aval vont au-delà d'une simple demande de paiement rejetée : les rejets augmentent le nombre de jours de créances (A/R), consomment le temps du personnel via les retouches et les appels, retardent la clarté de la facturation pour les patients et créent des flux de trésorerie imprévisibles qui compliquent la planification opérationnelle.

L'ampleur du problème est considérable. Des milliards de dollars sont immobilisés chaque année en créances rejetées ou retardées, et une partie devient irrécupérable lorsque les délais de dépôt, les dossiers d'appel incomplets ou une documentation insuffisante empêchent des annulations réussies. Même lorsque les revenus sont finalement recouvrés, le coût de recouvrement augmente en raison de flux de travail gourmands en main-d'œuvre et de transferts fragmentés entre les équipes cliniques, de gestion de l'utilisation et de gestion du cycle de revenus.

L'analyse traditionnelle des dossiers médicaux — souvent rétrospective, effectuée manuellement et dépendante d'un personnel surchargé — joue un rôle démesuré dans le risque de rejet. Les examinateurs humains sont fréquemment confrontés à :

Un volume élevé de dossiers et des délais serrés
Des notes cliniques non structurées avec une qualité de documentation variable
Des mises à jour fréquentes des politiques des payeurs et une interprétation incohérente des règles
Une visibilité limitée sur les raisons pour lesquelles les rejets se répètent selon les services, les payeurs ou les lieux de soins

L'IA, lorsqu'elle est appliquée de manière réfléchie, offre un moyen de transformer l'analyse des dossiers médicaux d'une activité réactive, a posteriori, en une capacité proactive de prévention des rejets. En extrayant et en validant les éléments cliniques et administratifs clés avant la soumission d'une demande de paiement — et en soutenant les flux de travail d'autorisation préalable — l'analyse des dossiers médicaux par IA peut réduire les rejets de créance, accélérer la récupération des revenus et permettre aux responsables du cycle de revenus de déplacer les ressources de la retouche vers la prévention.

Comprendre les causes profondes des rejets de créance

La réduction des rejets nécessite une compréhension claire de leurs causes. Bien que le comportement des payeurs, les termes des contrats et les critères de couverture changeants y contribuent, la plupart des catégories de rejets sont liées à un ensemble gérable de facteurs opérationnels. L'IA est plus efficace lorsqu'elle cible directement ces facteurs.

1) Lacunes documentaires et informations cliniques incomplètes

Les rejets liés à la documentation proviennent souvent d'informations manquantes, incohérentes ou non spécifiques dans le dossier du patient. Les pièges courants incluent :

Manque de justification claire de la nécessité médicale liée aux symptômes du patient, aux résultats d'examen et à la gestion conservatrice antérieure
Indications de procédure manquantes ou l'incapacité à documenter l'échec de la thérapie séquentielle lorsque nécessaire
Diagnostics ambigus (par exemple, codes non spécifiés) lorsqu'une spécificité plus élevée est nécessaire
Notes opératoires, résumés de sortie ou notes d'évolution incomplets qui ne soutiennent pas les services facturés
Lien insuffisant entre les ordonnances, les résultats et l'évaluation du clinicien

Parce que la documentation clinique est fréquemment narrative et répartie sur plusieurs types de notes, les « preuves à l'appui » peuvent exister mais rester difficiles à trouver rapidement — ou peuvent ne pas être formulées d'une manière qui corresponde aux critères des payeurs.

2) Échecs d'autorisation préalable et problèmes de délais

L'autorisation préalable reste une source majeure de rejets automatiques, en particulier pour l'imagerie coûteuse, les procédures ambulatoires, certains médicaments et les services post-aigus. Les échecs se produisent généralement en raison de :

Autorisation préalable entièrement manquante (aucune autorisation obtenue)
Autorisation obtenue pour un code CPT/HCPCS différent de celui facturé
Autorisation non liée au bon prestataire, établissement ou lieu de service
Services rendus en dehors de la plage de dates autorisée
Documentation clinique non soumise ou insuffisante au moment de la demande d'autorisation
Autorisations expirées en raison de changements d'horaire ou de retards

Ces rejets ont souvent moins à voir avec la nécessité médicale et plus avec la synchronisation opérationnelle — l'identification rapide des exigences, l'exhaustivité de la soumission et le suivi continu via la planification et la prestation de services.

3) Erreurs de codage et discordance clinico-documentaire

Les rejets liés au codage sont fréquemment causés par des écarts entre ce qui s'est passé cliniquement et ce qui est représenté dans les données codées et la demande de paiement. Les exemples incluent :

Codes CPT/HCPCS non étayés par les procédures documentées ou les seuils de temps
Codes de diagnostic ne justifiant pas la nécessité médicale selon la politique du payeur
Utilisation abusive de modificateurs (par exemple, modificateur -25 manquant le cas échéant, ou modificateurs de latéralité incorrects)
Problèmes de regroupement/dégroupement et éditions du National Correct Coding Initiative (NCCI)
Informations inexactes sur le lieu de service ou la spécialité du prestataire

Même les équipes de codage hautement qualifiées peuvent avoir des difficultés lorsque la documentation n'est pas claire, lorsque plusieurs cliniciens contribuent à un dossier, ou lorsque de nouvelles modifications de payeur sont introduites sans préavis suffisant.

4) Exigences spécifiques aux payeurs et multiples ensembles de règles

Une réalité opérationnelle majeure est que la « nécessité médicale » et l'adéquation de la documentation ne sont pas uniformes. Les organisations doivent souvent gérer :

Les déterminations de couverture des payeurs et les politiques médicales qui diffèrent selon les régimes
Les modifications et règles de codage des payeurs locaux et nationaux
Les exigences contractuelles pour les références, les autorisations ou des éléments de documentation spécifiques
Les différences dans les attentes d'examen avant service vs. après service

Le même service peut être approuvé et payé par un payeur, tandis qu'il est refusé par un autre en raison d'un élément de documentation défini de manière étroite ou d'une nuance de politique.

5) Politiques et normes de conformité en évolution rapide

Les politiques des payeurs changent fréquemment, tout comme les attentes réglementaires et de conformité en matière de documentation et de facturation. Les équipes du cycle de revenus et les équipes cliniques sont confrontées à des défis pour maintenir leurs flux de travail alignés avec :

Les politiques médicales et les critères de gestion de l'utilisation des payeurs mis à jour
Les changements de directives de codage et les mises à jour trimestrielles/annuelles des jeux de codes
Les nouveaux axes d'audit (par exemple, les médicaments coûteux, les services de perfusion, le codage de l'évaluation et de la gestion, le statut d'observation vs. d'hospitalisation)
Les normes de conformité internes et les meilleures pratiques de documentation

Dans cet environnement, la réduction des rejets est moins une question de solutions ponctuelles et plus une question de construction d'un système d'apprentissage qui s'adapte rapidement — un domaine où l'IA, associée à la gouvernance et à la surveillance, peut offrir un avantage.

Comment l'analyse des dossiers médicaux par IA transforme la prévention des rejets

L'analyse des dossiers médicaux par IA est la plus précieuse lorsqu'elle réduit les frictions dans les flux de travail quotidiens tout en améliorant la précision et la cohérence. Plutôt que de remplacer le jugement clinique ou l'expertise en codage, une IA bien conçue augmente les capacités des équipes en trouvant des preuves pertinentes, en signalant les lacunes et en priorisant les cas à haut risque.

La PNL pour extraire les données cliniques clés des notes non structurées

Une proportion significative du risque de rejet se cache dans le texte non structuré : antécédents de la maladie actuelle (HPI), évaluation et plan, notes opératoires, rapports de radiologie et documentation du consultant. Le traitement du langage naturel (PNL) peut aider à extraire et à normaliser :

Les diagnostics et listes de problèmes (y compris la spécificité et la chronicité)
Les symptômes, la gravité et les limitations fonctionnelles
Les traitements antérieurs et les chronologies de thérapie conservatrice
Les résultats d'imagerie et les conclusions de tests pertinents
Les indications de procédure, les détails opératoires et le statut post-opératoire
Les éléments de décision médicale liés aux critères du payeur

En convertissant les notes narratives en signaux structurés, l'IA peut soutenir un examen plus cohérent à grande échelle — en particulier pour les services ayant des exigences documentaires strictes.

Identification en temps réel des lacunes documentaires avant la soumission de la demande de paiement

L'analyse traditionnelle des dossiers médicaux a souvent lieu après la prestation du service et parfois après la soumission de la demande de paiement. L'IA permet un examen anticipé en identifiant les éléments manquants plus tôt, tels que :

Déclarations de nécessité médicale manquantes
Résultats de tests de soutien absents
Documentation incomplète basée sur le temps
Manque de lien entre le diagnostic et la procédure
Latéralité, dates ou prestataires d'ordonnances incohérents

Lorsque les lacunes sont signalées avant la facturation (ou même avant le service), les équipes peuvent combler les lacunes tant que l'information est fraîche et les cliniciens peuvent encore ajouter des documents clarificateurs. Cela réduit les retouches, raccourcit les cycles d'A/R et augmente les taux de demandes de paiement sans erreur.

Soutien automatisé à l'autorisation préalable : prédire les exigences et signaler les éléments manquants

L'autorisation préalable est à la fois un facteur de rejet et un goulot d'étranglement opérationnel. L'IA peut soutenir la gestion de l'utilisation en :

Identifiant les rencontres susceptibles de nécessiter une autorisation préalable en fonction du payeur, du régime, du service, du lieu de soins et du diagnostic
Vérifiant les prérequis courants (par exemple, durée de la gestion conservatrice, résultats d'imagerie, consultation spécialisée, thérapie séquentielle)
Incitant le personnel à recueillir et soumettre le bon dossier de documentation du premier coup
Signalant les changements d'horaire qui pourraient invalider les fenêtres d'autorisation
Aidant les équipes à vérifier si les détails d'autorisation correspondent aux codes facturés prévus

Bien que les organisations aient toujours besoin de portails des payeurs, de surveillance humaine et de processus formels de gestion de l'utilisation (UM), l'IA peut réduire considérablement les « rejets administratifs » liés aux exigences d'autorisation préalable manquantes ou incohérentes.

Reconnaissance de motifs pour identifier les tendances de rejet et les problèmes systémiques de flux de travail

La prévention des rejets s'améliore lorsque les organisations cessent de traiter les rejets comme des événements isolés et identifient plutôt les causes profondes récurrentes. L'IA peut aider à détecter des motifs tels que :

Un payeur spécifique refusant une ligne de service en raison d'un élément de documentation manquant
Une discordance récurrente entre la sélection du diagnostic et les exigences de la politique du payeur
Une augmentation des rejets après un changement de flux de travail, une mise à jour de modèle d'EHR ou un changement de personnel
Une variation au niveau du lieu de service ou du prestataire en termes d'exhaustivité de la documentation
Des grappes de rejets liées à des procédures, modificateurs ou parcours de référence spécifiques

Cette analyse soutient des interventions ciblées — mises à jour de modèles, éducation clinique, directives de codage ou listes de contrôle avant service — plutôt qu'une reconversion large et inefficace.

Intégration avec les systèmes EHR pour une analyse proactive des dossiers médicaux

L'utilité pratique de l'IA repose sur son adaptation aux flux de travail. L'analyse des dossiers médicaux par IA est la plus efficace lorsqu'elle est intégrée aux outils cliniques et de cycle de revenus afin que :

Les invites apparaissent dans les files d'attente de travail existantes
Les résultats de l'examen sont directement liés aux preuves sous-jacentes dans le dossier
Les équipes peuvent acheminer les tâches au propriétaire approprié (clinicien, codeur, infirmière UM, facturation)
Les boucles de rétroaction améliorent les performances du modèle et mettent à jour les règles locales

Qu'elle soit intégrée via des intégrations EHR, des API ou des flux de travail de plateforme RCM, l'objectif est le même : faire de la « bonne action » l'action la plus facile. Des solutions comme Arkangel AI se concentrent de plus en plus sur cette réalité opérationnelle — soutenant l'analyse des dossiers médicaux comme un flux de travail continu et collaboratif plutôt qu'un exercice d'analyse déconnecté.

Stratégies pratiques pour la mise en œuvre de solutions d'analyse des dossiers médicaux par IA

L'IA peut réduire les rejets de créance, mais seulement lorsque les organisations abordent l'implémentation comme une initiative de gestion du changement et de gouvernance — et non uniquement comme un achat technologique. Les stratégies suivantes aident les dirigeants de la santé à traduire la capacité de l'IA en une récupération de revenus mesurable.

1) Évaluer la préparation organisationnelle et identifier les cas d'utilisation à fort impact

Les organisations devraient commencer par une base de référence des rejets et une carte d'opportunités priorisées. Les étapes clés incluent :

Quantifier les taux de rejet par payeur, ligne de service et catégorie de rejet (par exemple, autorisation, codage, nécessité médicale, dépôt en temps opportun)
Estimer les rejets évitables et le coût de main-d'œuvre associé (retouches, appels, examens par les pairs)
Identifier les processus à « forte friction » où le volume d'analyse des dossiers est élevé et la variabilité de la documentation est significative
Sélectionner les cas d'utilisation initiaux avec des métriques de succès claires, tels que :
- Vérifications de la préparation à l'autorisation préalable pour l'imagerie ou les procédures ambulatoires
- Exhaustivité de la documentation avant facturation pour les demandes de paiement coûteuses
- Soutien à la validation des DRG pour les demandes de paiement hospitalières (le cas échéant)
- Extraction de preuves de nécessité médicale pour les services courants sujets aux rejets

Les premières réussites renforcent la confiance et aident à standardiser la manière dont les équipes interagissent avec les résultats de l'IA.

2) Constituer des équipes interfonctionnelles : parties prenantes du cycle de revenus, cliniques et informatiques

La prévention des rejets se situe à l'intersection de la documentation clinique, de la gestion de l'utilisation, du codage et de la facturation. Le déploiement réussi de l'IA nécessite une appropriation partagée. Une structure de gouvernance pratique inclut :

Sponsor exécutif (Directeur financier, VP Cycle de revenus ou COO) pour aligner les priorités et lever les obstacles
Champion(s) clinique(s) pour s'assurer que les directives de documentation sont cliniquement solides et réalisables
Direction du cycle de revenus pour aligner les flux de travail, le personnel et les KPI
Leaders HIM/codage pour valider les recommandations liées au codage et gérer les mises à jour des politiques
Informatique/sécurité pour superviser l'intégration, les contrôles d'accès et la gestion des risques fournisseurs
Conformité/juridique pour soutenir la préparation à l'audit et les politiques d'utilisation appropriées

L'alignement interfonctionnel réduit également le risque d'« adoption d'outil sans changement de comportement », un mode d'échec courant dans les projets technologiques RCM.

3) Former le personnel à travailler avec les outils d'IA pour des gains d'efficacité maximaux

L'analyse des dossiers médicaux par IA modifie la façon dont le travail est distribué. La formation doit être spécifique aux rôles et opérationnelle, en se concentrant sur :

Comment interpréter les signaux de l'IA (lacunes documentaires, risque d'autorisation, discordance de codage)
Ce qui constitue une preuve acceptable dans le dossier pour un payeur/service donné
Comment documenter les addenda de manière appropriée et dans le respect des directives de conformité
Quand ignorer les suggestions de l'IA et comment fournir des retours
Comment escalader les cas complexes (par exemple, aux médecins-conseils, à la conformité ou aux représentants des payeurs)

Les organisations devraient anticiper une courbe d'apprentissage et planifier un soutien de « hypercare » après la mise en service, y compris des heures de bureau, des guides de référence rapide et un mécanisme clair de retour d'information des utilisateurs.

4) Établir des KPI pour mesurer la réduction des rejets de créance et l'amélioration de la récupération des revenus

Les projets d'IA en optimisation des revenus réussissent lorsque les résultats sont définis en amont et suivis de manière transparente. Les KPI utiles incluent :

Taux de rejet global et par catégorie (autorisation, codage, nécessité médicale, documentation)
Taux de demandes de paiement sans erreur et taux de résolution au premier passage
Jours d'A/R et coût de recouvrement
Taux d'annulation d'appel et durée du cycle d'appel
Délai d'exécution de l'autorisation préalable et taux d'approbation
Taux d'achèvement de la documentation avant facturation pour les services ciblés
Mesures de productivité du personnel (dossiers examinés par heure ; temps de récupération des preuves)

Les dirigeants devraient également suivre les conséquences imprévues (par exemple, charge accrue de documentation pour les cliniciens) et ajuster les flux de travail pour s'assurer que l'IA réduit les frictions plutôt que de déplacer le travail en amont sans bénéfice net.

5) Assurer la conformité, la transparence et la sécurité des données

Parce que les systèmes d'IA peuvent influencer les décisions liées à la facturation, la gouvernance et la surveillance sont essentielles. Les meilleures pratiques incluent :

Utiliser l'IA comme aide à la décision, les humains conservant la responsabilité des décisions finales de codage et de facturation
Maintenir des pistes d'audit montrant quelles preuves ont été utilisées et quels signaux ont été générés
Valider les modèles sur des données locales et surveiller la dérive de performance au fil du temps
Mettre en œuvre un contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) robuste et un accès au moindre privilège
Assurer le chiffrement en transit et au repos, et confirmer la posture de sécurité du fournisseur
S'aligner sur les exigences HIPAA et les politiques organisationnelles pour le traitement des PHI
Établir des politiques claires pour les mises à jour de modèles, le contrôle des changements et la réponse aux incidents

Les dirigeants du secteur de la santé devraient également prendre en compte l'équité et la cohérence : si l'IA priorise l'analyse des dossiers médicaux, la logique de priorisation doit être transparente et cliniquement appropriée pour éviter de sous-examiner systématiquement certaines populations ou types de services.

Points clés pratiques

Quantifiez le problème d'abord : décomposez les rejets de créance par payeur, ligne de service et motif de rejet pour isoler les catégories les plus évitables.
Commencez là où l'impact est le plus élevé : priorisez l'analyse des dossiers médicaux assistée par l'IA pour les créances à forte valeur, les services sujets aux rejets et les flux de travail à forte intensité d'autorisation.
Anticipez l'analyse des dossiers : concentrez-vous sur la détection avant service et avant facturation des documents manquants et des incohérences d'autorisation pour améliorer les taux de demandes de paiement sans erreur.
Construisez un modèle opérationnel interfonctionnel : incluez la gestion de l'utilisation, le codage/HIM, les cliniciens, la conformité et l'IT pour éviter les solutions cloisonnées.
Concevez pour le flux de travail, pas pour les tableaux de bord : intégrez les résultats de l'IA dans les files d'attente de travail avec une responsabilité claire et des voies d'escalade.
Mesurez les résultats en continu : suivez le taux de rejet par catégorie, la résolution au premier passage, les jours d'A/R et les délais du cycle d'autorisation préalable.
Maintenez les garde-fous de conformité : traitez l'IA comme une aide à la décision avec auditabilité, surveillance humaine et processus de contrôle des changements.

Perspectives d'avenir : La prochaine phase de l'IA dans la gestion du cycle de revenus

L'IA dans la gestion du cycle de revenus évolue rapidement de l'analyse rétrospective vers une prévention prospective, intégrée aux flux de travail. Plusieurs tendances sont susceptibles de façonner les 2 à 5 prochaines années.

Analyse prédictive pour la notation du risque de rejet avant la prestation de services

Les organisations recherchent de plus en plus la notation du risque de rejet au moment de la planification ou de la saisie des commandes, permettant aux équipes de :

Identifier les rencontres à haut risque en fonction du payeur, du régime, du service, du diagnostic et des résultats historiques
Déclencher des flux de travail d'autorisation proactive ou des invites de documentation
Acheminer les cas complexes au personnel UM senior ou aux médecins-conseils avant la prestation des soins

Cette approche soutient une intervention plus précoce, réduit les appels en aval et améliore l'expérience patient en minimisant les retards de facturation surprise.

De la gestion réactive des rejets à l'optimisation proactive des revenus

Historiquement, la gestion des rejets a été traitée comme une fonction de nettoyage en arrière-plan. L'avenir est un système en boucle fermée dans lequel :

Les rejets alimentent les aperçus des causes profondes
Les aperçus entraînent des changements ciblés de flux de travail (modèles, listes de contrôle, formation)
L'IA surveille le respect et signale les exceptions en temps réel
Les tableaux de bord de direction suivent les métriques de prévention, pas seulement les résultats d'appel

Ce changement soutient une réduction durable des rejets plutôt que des « pics d'appels » cycliques.

Stratégies de payeur personnalisées éclairées par les performances historiques

À mesure que la maturité des données s'améliore, les organisations peuvent adapter les stratégies opérationnelles par payeur :

Identifier quels payeurs refusent le plus fréquemment des services spécifiques et pourquoi
Ajuster les dossiers de documentation et les flux de travail d'autorisation en conséquence
Éclairer les discussions contractuelles avec des preuves de la charge administrative, des taux d'annulation et des impacts sur les délais
Optimiser les décisions de lieu de service lorsque cela est cliniquement approprié et contractuellement aligné

Avec le temps, de tels plans d'action spécifiques aux payeurs peuvent réduire la variabilité et améliorer la prévisibilité dans la récupération des revenus.

Modèles d'apprentissage continu et adaptation rapide aux nouvelles règles

Les politiques des payeurs, les critères de nécessité médicale et les modifications de codage continueront de changer. Les systèmes d'IA qui intègrent l'apprentissage continu — associés à une gouvernance solide — peuvent aider les organisations à :

Détecter plus tôt les motifs de rejet émergents
Mettre à jour les listes de contrôle et les invites à mesure que les règles des payeurs évoluent
Réduire le décalage entre le changement de politique et l'adoption opérationnelle
Soutenir l'application cohérente des normes de documentation dans les différents sites et par les cliniciens

Cependant, l'apprentissage continu doit être abordé avec prudence dans les environnements de soins de santé. Les dirigeants devraient exiger la gestion de versions, la validation et la surveillance pour s'assurer que les mises à jour des modèles n'introduisent pas de nouveaux modes d'erreur ou de risques de conformité.

Limitations importantes et considérations de risque

L'IA n'est pas une panacée pour les rejets de créance. Les limitations clés à reconnaître incluent :

Contraintes de qualité des données : une documentation incomplète ou incohérente limite ce que l'IA peut inférer
Complexité du flux de travail : le succès dépend de l'intégration et de l'adoption, pas seulement de la précision du modèle
Ambigüité des politiques : les règles des payeurs peuvent être opaques, appliquées de manière incohérente ou sujettes à une interprétation a posteriori
Risque de dépendance excessive : les organisations doivent maintenir la responsabilité humaine et le jugement clinique
Coûts de gouvernance : le suivi, l'audit et le contrôle des changements sont essentiels et nécessitent des ressources

Les organisations les plus performantes traiteront l'IA comme une composante d'une stratégie plus large de prévention des rejets qui inclut la refonte des processus, l'amélioration de la documentation, l'engagement des payeurs et la gestion continue de la performance.

Conclusion : Agir pour récupérer les revenus perdus

Les rejets de créance ne sont pas simplement un désagrément administratif — ils représentent une menace substantielle et récurrente pour la stabilité financière et l'efficacité opérationnelle. Avec des taux de rejet généralement rapportés entre 10 et 15 %, l'impact cumulatif des flux de trésorerie retardés, des retouches du personnel et des revenus non recouvrés peut être significatif. Bon nombre des rejets les plus coûteux remontent à des problèmes évitables : lacunes documentaires, défaillances d'autorisation préalable, discordances codage-documentation et exigences spécifiques aux payeurs qui sont difficiles à suivre manuellement.

L'analyse des dossiers médicaux par IA offre une voie pragmatique pour réduire les rejets de créance en extrayant des preuves cliniques pertinentes des notes non structurées, en identifiant les lacunes avant la soumission des demandes de paiement, en soutenant l'exhaustivité de l'autorisation préalable et en découvrant les motifs systémiques qui entraînent des rejets récurrents. Lorsqu'elle est mise en œuvre avec une gouvernance interfonctionnelle, des KPI clairs et des pratiques solides de conformité et de sécurité, l'IA peut aider les organisations à passer d'une gestion réactive des rejets à une optimisation proactive des revenus.

Les dirigeants du secteur de la santé qui recherchent une récupération plus rapide des revenus et une charge administrative réduite devraient commencer par évaluer leur composition actuelle de rejets, en identifiant les catégories les plus évitables, et en pilotant l'analyse des dossiers médicaux assistée par l'IA dans des flux de travail ciblés et à fort impact. Les solutions dans ce domaine, y compris Arkangel AI, reflètent un changement plus large de l'industrie : l'intégration de l'intelligence directement dans les processus d'analyse des dossiers médicaux et d'autorisation afin que la prévention des rejets fasse partie des opérations routinières — et non une course effrénée après coup.