PhyxUp Health今日宣布推出PhyxUp Billing人工智能計費方案，旨在自動化遠端治療監測（RTM）背後複雜的收入週期工作流程。該公司為門診診所構建智能營運平台。
PhyxUp Billing將臨床活動、病人參與、計費要求及付款人工作流程整合到單一系統。該平台自動化索償生命週期中的關鍵步驟，包括資格及福利驗證、索償生成、提交前驗證、索償提交、索償狀態追蹤及付款監控。
PhyxUp Health推出PhyxUp Billing，這是一個人工智能驅動的解決方案，可自動化門診診所的RTM計費及收入週期工作流程。(圖片：PhyxUp Health) AP圖片
新的計費方案建基於PhyxUp現有的RTM平台，該平台供門診復康診所使用，以管理病人覆診之間的情況、追蹤合資格的RTM活動、記錄治療管理及支援報銷。
PhyxUp並非將RTM計費視為獨立的行政程序，而是將護理期間產生的數據直接連接到收入週期。
專為RTM計費而設
RTM報銷在操作上可能很複雜。
診所需要在每個計費週期內追蹤多個數據點，包括設備使用天數、治療管理時間、病人與供應商溝通、服務日期、診斷編碼及CPT特定要求。
這些資訊通常分散在臨床系統、病人參與工具、試算表及計費軟件中。
PhyxUp正是圍繞此工作流程而構建。
該平台持續追蹤RTM活動，並將合資格的臨床及營運數據轉換為可供索償的資訊。PhyxUp Billing目前支援六個RTM CPT編碼，並利用平台內已擷取的數據，自動填寫超30個索償欄位。
提交前，計費引擎會對病人資訊、保險數據、CPT編碼、ICD 10診斷編碼、服務日期及RTM特定計費要求進行超40項驗證檢查。
符合所需條件的索償可繼續推進工作流程。資訊缺失或潛在問題的索償會自動轉交作額外審查。
這使計費團隊能夠擺脫手動審查每宗RTM索償的模式，轉向基於例外情況的工作流程，即軟件處理常規索償，而員工則專注於需要人手處理的個案。
從資格到報銷，一站式工作流程
PhyxUp Billing旨在管理RTM索償的完整營運工作流程。
該方案目前包括：
資格及福利驗證。
索償生成。
提交前驗證。
索償提交。
索償狀態追蹤。
付款監控。
透過整合這些工作流程，PhyxUp為診所提供從病人登記、RTM活動到索償提交及報銷的全面可視性。
該公司的目標是減少提供護理與獲得付款之間所需的行政步驟數量。
減少收入週期中的人手工作
在美國門診診所的早期部署中，PhyxUp已自動化約85%的常規RTM計費工作流程。
該公司估計，計費引擎已將計費團隊所需的人手審查量減少約80%。
在為期兩個月的試點期間，平均每名病人的索償準備時間從約10分鐘減少至約3分鐘。
PhyxUp亦報告，在試點期間，索償成功率高達96%。
該公司將此改進歸因於其在提交前驗證索償及在收入週期早期識別缺失資訊的能力。
PhyxUp的計費引擎旨在索償發送前捕捉潛在問題，而非等待付款人拒絕或否決。
RTM作為更廣泛人工智能營運平台的起點
儘管PhyxUp Billing目前已針對RTM進行優化，但該公司視RTM為門診醫療保健領域更廣泛機遇的起點。
RTM要求診所隨時間協調臨床文件、病人參與、持續監測、計費規則、員工工作流程及報銷。這使其成為門診復康中最複雜的營運工作流程之一。
透過圍繞此複雜性構建基礎設施，PhyxUp已發展出一個可擴展至更廣泛收入週期及診所管理工作流程的基礎。
隨著時間推移，該公司計劃將業務擴展至多個領域，包括資格、費用擷取、編碼、索償提交、拒絕預防、拒絕管理、匯款處理、付款核對、病人管理及其他診所營運。
更廣泛的願景是為門診診所創建一個人工智能驅動的營運系統，讓臨床、行政及財務工作流程能在單一系統中協同運作，並顯著減少人手工作。
PhyxUp並非為每個行政任務構建獨立的點解決方案，而是設計一個平台，讓病患護理期間擷取的數據能自動驅動下一個營運或財務行動。
PhyxUp Health創辦人兼行政總裁林尚元表示：「RTM是醫療保健營運如何變得碎片化的一個好例子。診所可能正確地提供護理，但仍需有人追蹤活動、確認計費要求、準備索償、驗證、提交並跟進付款。」
他續指：「我們的目標是自動化整個工作流程。透過PhyxUp，護理期間產生的數據可直接驅動計費過程，因此診所無需稍後重新創建相同的資訊。」
林尚元補充說：「我們從RTM開始，因為這是我們擁有深厚工作流程及計費專業知識的領域。但機會遠不止於此。我們相信相同的人工智能基礎設施最終可自動化門診醫療保健中大部分的診所管理及收入週期營運。」
關於PhyxUp Health
PhyxUp Health是一家醫療保健人工智能公司，為門診診所構建智能營運平台。
PhyxUp由林尚元於2024年創立，他曾是一名物理治療師及流行病學家，並在哈佛陳曾熙公共衞生學院獲得流行病學碩士學位。該公司最初專注於復康及遠端治療監測，並在此領域發展出深厚的臨床工作流程、病人參與及報銷專業知識。
現時，PhyxUp將RTM工作流程自動化、人工智能計費、病人管理及診所營運整合到單一平台中，旨在減少行政工作並協助門診供應商更高效地運作。
（美聯社）
Infinity（Infinity人工智能研究院）這間致力開發令任何人工智能晶片具備推論能力的軟件層的自動化人工智能研究公司，今日宣布兩名重要工程師加入其工程團隊。前Meta超級智能實驗室（MSL）高級軟件工程師Aditya Om，加入Infinity擔任推論優化工程師；而Elliot Arledge，其CUDA及大型語言模型（LLM）編程課程已教授超二百萬人，則加入擔任技術人員。
Infinity創辦人兼行政總裁Jeremy Nixon表示：「我們正招聘工程師，以解決我們這一代最重大的工程挑戰。」他指出，Aditya曾在Meta超級智能實驗室的晶片項目中，建立推論堆疊；Elliot則教授數百萬工程師核心（kernel）的實際運作方式。他續指，兩人現正建立自動化人工智能研究系統，以創造比人類以往任何時候都更強大的人工智能模型及推論框架，令每塊晶片都能運行尖端人工智能。
Infinity（Infinity人工智能研究院）宣布兩名重要工程師加入：Aditya Om（左），前Meta超級智能實驗室（MSL）高級軟件工程師，加入Infinity擔任推論優化工程師；Elliot Arledge（右），其CUDA及大型語言模型（LLM）編程課程已教授超二百萬人，加入擔任技術人員。 AP圖片
Om及Arledge在關鍵時刻加入Infinity，該公司正擴展其自主人工智能代理Ignition，它能將數年的晶片軟件開發時間壓縮至數天。Ignition的編程代理控制器能自主啟動晶片軟件堆疊的每一層。
加入Infinity前，Om曾領導Meta超級智能實驗室內部訓練及推論晶片的軟件堆疊開發，為Lightmatter的Passage建立集體通訊軟件堆疊，並在《自然》雜誌發表了Envise。他亦曾擔任英特爾（Intel）的物聯網系統設計工程師。Om擁有密歇根大學安娜堡分校的電機工程及電腦科學碩士學位。
Om表示：「加入這個團隊是理所當然的決定。」他形容推論已席捲全球，指出我們正處於一個關鍵轉變期，它將觸及我們生活的各個領域，類似於九十年代中期的互聯網。他續指，Infinity的使命是自動化推論優化研究，令軟件層能適應定制硬件，這正是我熱衷的開創性工作。
Arledge是一名自學成才的核心工程師及CUDA專家，年僅22歲的他已開發編程課程，教授數百萬人從零開始訓練大型語言模型及優化CUDA核心。Arledge表示：「晶片是我們時代的核心瓶頸，這正是我希望加入Jeremy及Infinity的原因。」他續指：「這需要一支由高技能、高度協調及雄心勃勃的人組成的堅韌團隊才能實現。」
Infinity正積極擴展其工程團隊，尋求最優秀的人工智能基礎設施及工程人才，以構建遞歸式自我改進人工智能系統的未來。
Infinity開發令任何人工智能晶片具備推論能力的軟件層。其自主人工智能代理Ignition能在數天而非數年內，為新晶片生成及優化推論軟件。Ignition是Infinity的人工智能研究代理，它能自主編寫、測試及優化決定晶片運行人工智能模型效率的低級運算核心。它透過真實世界的回饋循環持續改進，無需人類核心工程師介入。
英偉達（NVIDIA）的CUDA生態系統代表了二十年的推論軟件開發成果，競爭對手晶片製造商難以迅速複製。Infinity透過自動化軟件開發本身來彌補這一差距。在與d-Matrix發布的案例研究中，Infinity在首次硬件存取後的10小時內，使新晶片達到其理論峰值性能的92%，並在10天內端到端運行了三個尖端模型。
Infinity目前正與多間主要晶片公司積極洽談合作。Infinity的首個實時設計合作夥伴是d-Matrix，其Corsair晶片透過Infinity d-Matrix雲端運行生產推論。Infinity最近亦宣布與惠普（HP Inc.）合作。兩間公司一直合作，利用Infinity Autoresearch優化在由英偉達GB300 Grace Blackwell Ultra桌面超級晶片驅動的惠普ZGX Fury上運行英偉達Nemotron 3 Super模型。
Jeremy Nixon創立了Infinity。他是前Google Brain研究員，亦是三藩市人工智能社區AGI House的聯合創辦人，該社區已孵化數百間初創企業。Infinity最近已將Aditya Om（前Meta超級智能實驗室）及Elliot Arledge（CUDA及大型語言模型教育者）納入其工程團隊。Infinity繼續招聘矽谷頂尖的研究及推論庫工程師，以構建遞歸式自我改進（RSI）的未來。
Infinity（Infinity人工智能研究院）是一間自動化人工智能研究公司，致力開發令任何人工智能晶片具備推論能力的軟件層。其人工智能研究代理Ignition能自動生成、測試及優化決定晶片運行人工智能模型效率的低級運算核心，將推論軟件開發時間從數年壓縮至數天。Infinity與d-Matrix的實時設計合作推動了Infinity d-Matrix雲端，該公司目前正與其他主要晶片公司積極洽談合作。
Infinity於2025年8月成立，總部設於三藩市，是一間私人公司，獲Touring Capital及知名天使投資者支持，包括主要晶片公司高層、OpenAI及Anthropic研究員，以及Infinity行政總裁兼創辦人Jeremy Nixon。
（美聯社）
