स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को डेटा त्रुटियों और कर्मचारियों की कमी के कारण बढ़ते दावे के खंडन का सामना करना पड़ता है, इसकी क्षमता के बावजूद एआई को अपनाना कम है। Healthcare providers face rising claim denials due to data errors and staffing shortages, with AI adoption low despite its potential.

स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को बढ़ते दावे के खंडन और डेटा त्रुटियों का सामना करना पड़ता है, जिसमें 41 प्रतिशत ने 10 प्रतिशत या उससे अधिक की अस्वीकृति दर की सूचना दी है, जो अपूर्ण डेटा और कर्मचारियों की कमी से प्रेरित है। Healthcare providers face rising claim denials and data errors, with 41% reporting denial rates of 10% or higher, driven by incomplete data and staffing shortages. 67 प्रतिशत का मानना है कि ए. आई. मदद कर सकता है, लेकिन सटीकता और अनुपालन पर चिंताओं के कारण केवल 14 प्रतिशत ने ए. आई. उपकरणों को अपनाया है। Despite 67% believing AI can help, only 14% have adopted AI tools due to concerns over accuracy and compliance. खंडित प्रणालियाँ और हस्तचालित कार्यप्रवाह अक्षमताओं को बढ़ाते हैं, जबकि 73 प्रतिशत संग्रह में गिरावट का हवाला देते हैं। Fragmented systems and manual workflows exacerbate inefficiencies, while 73% cite declining collections. हालांकि शुरुआती अपनाने वालों को कम इनकार दिखाई देता है, व्यापक AI उपयोग सीमित रहता है, जो क्षमता और कार्यान्वयन के बीच की खाई को उजागर करता है। Though early adopters see reduced denials, widespread AI use remains limited, highlighting a gap between potential and implementation.