Webinar Implementasi Koding dan Kepatuhan Terhadap Clinical Pathway Berbasis AI batch 1

Dalam era digital saat ini, sektor kesehatan mengalami transformasi signifikan berkat penerapan teknologi, termasuk kecerdasan buatan (AI), untuk meningkatkan efisiensi dan kualitas pelayanan medis. Salah satu inovasi penting yang dapat membawa perubahan besar dalam sistem kesehatan adalah implementasi koding medis dan kepatuhan terhadap clinical pathway yang berbasis AI. Koding medis merupakan proses pengkodean diagnosis, prosedur medis, dan layanan yang diberikan kepada pasien dalam bentuk kode yang standar, yang sangat penting untuk administrasi, pengajuan klaim, serta pemantauan kualitas layanan kesehatan.
Namun, tantangan terbesar dalam praktik koding medis adalah tingginya tingkat kesalahan dalam pengkodean, yang dapat berujung pada klaim yang salah, pembayaran yang tidak tepat, serta penurunan kualitas layanan. Oleh karena itu, penerapan teknologi seperti AI dalam koding medis menjadi solusi yang diharapkan dapat meningkatkan akurasi dan efisiensi. AI dapat membantu dalam otomatisasi proses koding, memberikan saran yang lebih tepat berdasarkan data klinis pasien, dan meminimalisir kesalahan manusia dalam pengkodean.

Tujuan Umum:

Tujuan umum dari implementasi koding dan kepatuhan terhadap clinical pathway berbasis AI adalah untuk meningkatkan kualitas dan efisiensi pelayanan kesehatan dengan memanfaatkan teknologi kecerdasan buatan (AI) dalam dua aspek utama: koding medis yang akurat dan kepatuhan terhadap jalur klinis yang berbasis bukti.

Tujuan Khusus:

1. Meningkatkan Akurasi Koding Medis melalui Teknologi AI Menerapkan sistem AI yang dapat mengotomatisasi dan memvalidasi proses koding medis, sehingga mengurangi kemungkinan kesalahan manusia dalam penentuan kode diagnosis dan prosedur medis sesuai dengan standar yang berlaku.

2. Meningkatkan Kepatuhan Terhadap Clinical Pathway Berbasis Bukti Mengintegrasikan sistem AI yang dapat memberikan rekomendasi tindakan medis yang sesuai dengan clinical pathway yang telahdisusun berdasarkan bukti medis terkini, guna memastikankesesuaian antara perawatan yang diberikan dan pedoman klinis

3. Mengoptimalkan Proses Administrasi dan Pengelolaan Klaim
Mengurangi beban administratif dengan menggunakan sistem berbasis AI untuk mempercepat proses pencatatan, verifikasi, dan pengajuan klaim medis secara otomatis, sehingga meningkatkan efisiensi operasional fasilitas kesehatan.

4. Meningkatkan Pengambilan Keputusan Klinis Berbasis Data
Memanfaatkan teknologi AI untuk menyediakan informasi yang lebih tepat dan akurat dalam pengambilan keputusan klinis oleh tenaga medis, yang berkontribusi pada perawatan pasien yang lebih baik dan sesuai dengan kondisi kesehatan mereka.

5. Meningkatkan Pengawasan dan Pemantauan Kualitas Layanan Kesehatan
Menerapkan sistem yang memungkinkan pengawasan lebih ketat terhadap pelaksanaan clinical pathway dan koding medis, serta memberikan laporan atau analisis yang dapat digunakan untuk menilai kinerja fasilitas kesehatan dalam menjaga standar perawatan.

6. Mengurangi Biaya Pengelolaan Layanan Kesehatan
Dengan meningkatkan akurasi koding dan kepatuhan terhadap clinical pathway berbasis AI, diharapkan dapat mengurangi biaya yang tidak perlu, baik dari sisi pengobatan yang tidak sesuai maupun pengajuan klaim yang salah, yang berpotensi mengurangi pemborosan sumber daya.

7. Meningkatkan Kepuasan Pasien
Dengan memastikan layanan kesehatan yang lebih terstandarisasi, tepat, dan berbasis bukti, diharapkan pasien akan mendapatkan perawatan yang lebih cepat, efisien, dan sesuai dengan kebutuhan medis mereka, sehingga meningkatkan tingkat kepuasan pasien terhadap layanan yang diterima.

Waktu:

Webinar berlangsung selama 1 hari
sabtu, 03Mei 2025 08.30 – 16.45 WIB

Jadwal:

Daring via Zoom Meeting

LMS KEMENKES

*Note: Setelah meminta akses di LMS KEMKES, silahkan registrasi pada link yang ada di pengumuman