例如，利用自然語言處理（NLP）和智能光學字符識別（iOCR）等智能自動化解決方案中的高級功能，醫療機構可以消除重復，費時的轉診，處理健康聲明，并記錄測試結果。這使員工能夠自由使用他們的技能，并提供更好的直接患者護理，而數字工作者以機器速度處理并消除錯誤。CIO發表的一篇文章指出，盡管智能自動化始于支付者，但它最終分散到醫療保健的其他部門，包括供應商和分銷商。但普及率或自動化投資水平最低的仍然是供應商。一項研究強調，只有33%的醫療保健提供者有可能在這一領域進行投資。

 

造成這種滯后的主要原因來自于一種妄想，即人工智能和機器人對就業構成威脅，它們被設計用來取代效率低下的人。然而，恰恰相反，通過人工智能和機器人，智能自動化可以與人類協同工作。這種融合有助于提高員工的滿意度。它還通過簡化流程來提高效率。最常見的用例是多個不同系統的集成，任何工具或應用程序的自動化都是通過IA實現的。這意味著你可以數字化表格填寫過程，然后通過人工智能進行驗證和裁決，然后對付款做出最終決定。此外，通過自動化這一循環，付款人可以確保通過患者細分，獲得正確的治療，而不管一次處理的患者數量是多少。此外，它使醫院能夠鞏固和提高其標準操作實踐，并在績效方面創造可持續的進步。

 

通過在定義規則和工作流時確保覆蓋所有關鍵步驟，智能自動化還有助于監管和合規性維護以及流程標準化。這使得醫療保健付款人能夠創建一個改進的系統來監控和審計系統，并設計基于角色的訪問控制，以保護患者數據的隱私及其在不同渠道的傳輸。此外，通過數字化，醫療機構可以防止潛在的泄漏，提供更高的透明度，從而改善患者的治療效果，并確保提供者的利潤。