每年，Myriad Genetics处理约150万个诊断测试。感谢Myriad Genetics。Myriad Genetics每年处理约150万个诊断测试，包括遗传性癌症和产前状况筛查、肿瘤分析以及基因如何影响身体对精神健康药物反应的评估。位于盐湖城的分子诊断测试公司需要几个月来处理所有获取付款所需的文书工作，这一过程被称为收入周期管理，要求像Myriad这样的医疗组织投入人员来管理软件、医疗编码和合规性，以管理医疗服务的账单。为了加快文档处理，Myriad内部开发了一种人工智能工具，以实现公司的诊断、保险和报销操作。在2024年推出的该工具的一个版本证明维护成本过高后，Myriad引入了云计算巨头亚马逊网络服务，以降低项目的持续费用。凭借新的人工智能能力，Myriad的端到端文档处理时间从每个文档平均10分钟减少到20秒。这有助于加速偿付周期，Myriad的软件工程高级主管Martyna Shallenberg表示。“我们越早收到现金，就越好，”Shallenberg告诉《商业内幕》。她表示，通常，像Myriad这样的公司可能需要长达18个月的时间才能获得测试订单的全额报销，这主要是由于处理保险索赔的复杂性。Shallenberg与Myriad的首席技术官、他的前任以及AWS的一位专家一起，与《商业内幕》谈论了该项目在近三年间的发展。技术方面，Myriad在2023年第四季度构思了一种可以使用人工智能对病理报告进行分类、自动标记文档和提取医疗保险关键词的工具，Myriad前首席技术官Kevin Haas在3月接受《商业内幕》采访时表示。在与《商业内幕》交谈一周后，Haas（在Myriad工作了八年，担任首席技术官五年）离职，成为癌症诊断公司Veracyte的首席开发和技术官。Haas表示，他希望利用人工智能加快事前授权的过程，即医生在为患者订购其中一种Myriad的测试之前先获得保险提供商的批准。一旦医生提出这一请求，授权专员就必须从处理这些索赔的数千个健康计划和保险支付者中进行整理。Myriad也需要迅速行动。一旦医生收集了样本，通常在几天甚至几小时内就需要获得事前授权，以确保患者获得健康保险覆盖，Shallenberg表示。如果未获得诊断测试的事前授权，保险公司可能会拒绝索赔，这可能会延误患者的护理或导致Myriad的收入损失，她补充道。在2024年第二季度，Haas和Myriad与咨询巨头PwC合作建立了其智能文档处理工具的第一个版本，称为Image Genius，它使用机器学习服务Amazon Textract和自然语言处理服务Amazon Comprehend来自动化文档分类、从病理报告中提取数据、处理保险卡，并减少手动文档处理，Shallenberg表示。Myriad在2024年第三季度推出了针对其遗传性癌症业务的Image Genius，以自动化医疗文档分类和简化收入周期工作流，Myriad的一位发言人告诉《商业内幕》。Myriad Genetics的总部位于盐湖城。感谢Myriad Genetics的一个成本和数据意识转变。2024年第四季度，随着Myriad计划将Image Genius扩展到其他业务单位，它遇到了一些关于成本、处理时间比预期更长、以及从密集的病理报告中提取正确临床信息的挑战，Haas表示。Haas说Myriad确定内部开发的人工智能工具需要持续维护和升级。“输入的数据量大约与我们每年收到的数百万个样本一样庞大，”Haas说。Myriad还发现，该人工智能系统并不总是足够敏锐，以区分测试订单和医生的医疗记录，Shallenberg说。“实际上，分离这些文档是过程中的最困难部分，”她补充道。Shallenberg表示，Myriad在2025年第一季度花时间优化人工智能模型的提示，以提高输出的准确性。他们还提供了更多数据样本，以为系统提供更大的上下文，但决定当前这一版本的Image Genius的结果不值得成本，Shallenberg说。AWS Comprehend使用机器学习来识别临床笔记、病理报告、保险信息及来自非结构化文本和数据的其他数据，“非常昂贵”，她说。Myriad