多年来，我们一直将医疗账单视为赛后总结。病人离开，抄写员起草一张便条，几天后，后台编码员试图从静态页面中解读临床的复杂性。但到了 2026 年，这种延迟对收入来说就等于被判了死刑。过去 24 个月里，付款人一直在使用人工智能来扫描索赔，以发现最轻微的“灰色地带”不匹配，结果是残酷的： 与编码相关的拒绝激增 去年超过120%。
我们不再处于“足够好”文档能够通过嗅探测试的时代。为了在 CMS 互操作性和定义的环境中生存 事先授权规则 和《一大美丽法案》（OBBBA），提供商正在转向 Agentic AI。与 2024 年的被动抄写员不同，这些是 “可雇用的”数字队友 这不只是记录发生的事情；他们积极捍卫它。
从被动抄写员到代理合作伙伴
今年的流行语不仅仅是营销废话；这是一个根本性的架构转变。传统人工智能会倾听和总结，而代理人工智能则使用上下文推理来做出实时执行决策。
“一个被动的人工智能抄写员记录了这次遭遇。它记录了所说的内容，但它不做出决定，也不保护声明，”首席执行官 Moghis Uddin 说道。 爱丽丝安人工智能。 “代理人工智能是不同的，因为它解释临床上重要的事情，优先考虑复杂性的真正驱动因素，然后以清晰、合理的理由推荐适当的代码。”
实际上，这意味着该系统不仅仅是一个数字速记员。它了解诊断背后的“原因”，并将其与 2026 年严格的编码标准保持一致。如果您在护理时没有抓住这一推理，那么您实际上是在让您的钱包敞开，等待自动付款人审核，以便在几周后将其清理干净。
将审计答辩搬到考场
传统的工作流程依赖于“稍后清理”的心态。但当索赔到达后台时，临床医生已经诊治了另外 20 名患者。细微差别消失了。实时审计防御通过在提供商仍在房间时发现文档缺陷来改变安全网。
“实时审计防御通过在临床医生仍然掌握背景信息的情况下发现差距来改变游戏规则，”Uddin 解释道。 “例如，提供者通常首先列出一个轻微的症状，而最复杂的问题则被埋在评估中。我们的系统可以识别真正导致临床复杂性的因素，并实时提示支持细节。”
通过按照审计师的方式准确评估遭遇：查看问题数量、审查的数据和药物管理，Agentic AI 确保索赔不仅经过编码，而且通过逻辑推理链证明是合理的。
结束“否认螺旋”
99.9% 的无罪索赔率并非偶然；它是缩小临床质量和文档质量之间差距的副产品。由于护理错误而导致的否认很少发生。它们的发生是因为记录含糊不清。
乌丁表示，“灰色地带”是现代付款人的主要目标。 “我们的系统通过在护理时询问缺少的东西来弥补这一差距。如果伤口代码需要注释中没有的特定深度或严重程度，则该索赔很容易受到攻击。我们提供“文档到代码的适合性检查”以及为什么匹配正确的理由。”
具备人工智能能力的编码员的崛起
人们一直担心自治系统会让医疗编码员变得过时。然而，2026 年实际上是 AI-Literate Coder 的一年。随着人工智能处理重复的、低杠杆的“清理”工作，人类专家正在被提升到更高价值的角色。
“人工智能将接管重复性工作。人类将接管需要判断、升级和问责的工作，”乌丁说。计费团队不再追寻医生的澄清，而是演变为人工智能系统本身的否认策略师和审计员。他们管理需要人性化的特殊情况和付款人特定政策的流沙。
面向未来：可追溯性要求
展望 2027 年，监管障碍只会越来越大。透明度不再是一个建议；而是一个建议。这是《无意外法案》和新 CMS 验证 API 的核心要求。
“下一个障碍是端到端的可追溯性，”乌丁预测。 “监管机构和付款人越来越希望验证整个链条：谁看了病人、何时、做了什么、以及文件和账单是否匹配。目标是保护提供者做正确的事情并消除虚假索赔的机会。”
2026 年的信息很明确：合规的未来不再是更多的文书工作，而是更多的文书工作。更强大的审计跟踪和系统使正确的工作流程成为最容易遵循的工作流程。
