Duomenų analizės vaidmens tyrimas gerinant sveikatos priežiūros paslaugų teikėjų derybų dėl mokėtojų strategijas | Simbo AI

Mokėtojo sutartis yra tada, kai sveikatos priežiūros paslaugų teikėjai sudaro sandorius su draudimo bendrovėmis ir kitais mokėtojais. Šie sandoriai apima mokėjimo įkainius, padengtas paslaugas, laukiamus rezultatus ir taisykles, kaip viskas turėtų vykti. Tai, kaip geros yra šios sutartys, gali pakeisti tai, kiek pinigų teikėjai gauna, kaip lengva pacientams gauti priežiūrą ir kaip gerai teikiamos paslaugos.

Sveikatos priežiūra pereina nuo mokėjimo paslaugų teikėjams už kiekvieną paslaugą prie mokėjimo, pagrįsto priežiūros kokybe ir pacientų rezultatais. Senasis būdas, vadinamas honoraru už paslaugą, moka už paslaugų skaičių. Naujesnis būdas, vertybėmis pagrįsta priežiūra, susieja mokėjimą su priežiūra. Dėl šios priežasties paslaugų teikėjai turi pakeisti sutarčių sudarymo būdą. Jie dažnai turi pridėti būdų, kaip įvertinti kokybę, efektyvumą ir pacientų pasitenkinimą.

Kad sudarytų geras sutartis, paslaugų teikėjai turi žinoti, kaip veikia mokėjimai, kaip veikia mokėtojai ir ką daro rinka. Duomenų analizė čia labai naudinga. Tai padeda paslaugų teikėjams sudaryti sandorius naudoti tikrus faktus, o ne spėlioti. Tai suteikia jiems tvirtesnę poziciją derybose.

Kaip duomenų analizė pagerina derybas su mokėtojais

• Našumo metrikos stebėjimas

Gerai valdyti sutartis reiškia žiūrėti svarbius skaičius, turinčius įtakos pinigams. Tai apima atsisakymo tarifus, mokėjimo įkainius, išankstinių leidimų greitį, švarių ieškinių rodiklius ir mokėjimo tikslumą. Tai padeda paslaugų teikėjams rasti modelius, kai mokėtojai gali vėluoti arba per mažai mokėti.

Pavyzdžiui, didelė ligoninė nustatė, kad jai buvo mokama 3,2 mln. USD mažiau nei turėtų. Šių duomenų naudojimas derybose padėjo ligoninei kasmet pridėti apie 4,8 mln. Kita gydytojų grupė per 18 mėnesių pelną padidino 3,2 proc., sutelkdama dėmesį į sutartis su išsamiais duomenimis.

Vadovaudamiesi šiais skaičiais, paslaugų teikėjai gali matyti, kurie mokėtojai moka gerai, o kurie ne. Tada jie gali sutelkti dėmesį į gerus mokėtojus arba pabandyti pagerinti sandorius su kitais.

• Kompensavimo normų lyginamoji analizė

Lyginamoji analizė reiškia mokėjimo tarifų palyginimą su tuo, ką moka kiti rinkos dalyviai. Tai gali būti pagal regioną ar specialybę. Tai padeda paslaugų teikėjams įsitikinti, kad sandoriai yra sąžiningi ir atitinka kitus.

Naudodami lyginamosios analizės duomenis, paslaugų teikėjai, pratęsdami sutartis, gali prašyti padidinti tarifą nuo 2 iki 2,5 %. Tyrimai rodo, kad šių duomenų naudojimas padeda paslaugų teikėjams protingai prašyti geresnių įkainių. Tai taip pat padeda išvengti blogų sutarčių, kurios gali pakenkti tiekėjo pinigams ar vietai rinkoje.

• Administracinės naštos mažinimas

Kai kurios išlaidos atsiranda dėl papildomo darbo, pvz., išankstinių leidimų ir atmestų pretenzijų tvarkymo. Pavyzdžiui, vieno mokėtojo pretenzijoms išnagrinėti prireikė po 3,2 darbo valandos, o kitam – tik 0,8 valandos. Tai didelis skirtumas.

Duomenų analizė parodo, kur kyla šios problemos. Tada teikėjai gali paprašyti pakeisti sutartį, kad išspręstų šias problemas. Tai taupo darbuotojų laiką, sumažina išlaidas ir pagreitina pinigų srautą.

• Sutarčių valdymo tobulinimas

Geri sutarčių valdymo įrankiai naudoja duomenų analizę, kad visos sutartys būtų vienoje vietoje, siunčiami įspėjimai prieš pasibaigiant sutarčių galiojimui ir stebima, ar laikomasi taisyklių. Tai padeda paslaugų teikėjams išvengti terminų praleidimo, aiškiai matyti sutartis ir patikrinti, kaip sutartys veikia realiu laiku.

Šių sistemų naudojimas sumažina klaidų skaičių, padeda greitai reaguoti į pokyčius ir išlaikyti organizuotas derybas.

Strateginis duomenų panaudojimas derybose

Geroms deryboms su mokėtojais reikia daug aiškių duomenų. Ekspertai teigia, kad paslaugų teikėjai turėtų pradėti derybas likus 12 mėnesių iki sutarčių pabaigos. Šis laikas leidžia atlikti tyrimus, rinkti duomenis ir planuoti.

Sandoriai, sudaryti naudojant aiškius duomenis, turi didesnį svorį, nes jie pagrįsti tikrais rinkos faktais. Teikėjai taip pat gali iškelti kitus klausimus, pvz., senas neapmokėtas sąskaitas, atmestas pretenzijas ir papildomą darbą. Dėl to santykiai su mokėtojais tampa labiau bendradarbiaujantys ir mažiau mušamasi.

Jei derybos įstringa, geriausius mokėtojų lyderius, tokius kaip generaliniai direktoriai, gali padėti rasti aukso vidurį.

Iššūkiai, su kuriais susiduria teikėjai diegdami duomenų analizę

• Duomenų integravimas ir standartizavimas: Gali būti sunku sujungti duomenis iš sveikatos įrašų, atsiskaitymo ir finansų sistemų. Duomenys turi būti vienodi, kad būtų naudingi.
• Suinteresuotųjų šalių įpirka: Gali būti sunku priversti lyderius ir darbuotojus skirti laiko ir pinigų analitikai, jei rezultatai nepasirodo greitai.
• Teisės aktų laikymasis: Kad paciento informacija būtų saugi, įrankiai turi atitikti privatumo įstatymus, pvz., HIPAA.
• Technologijos ir personalo mokymai: Darbuotojus reikia apmokyti naudotis naujomis priemonėmis, o tai reikalauja laiko ir pinigų.

Teikėjai, kurie gerai sprendžia šias problemas, dažnai gauna naudos per 12–18 mėnesių ir gauna 2–5 % daugiau grynųjų pinigų, pagerindami mokėjimus ir sumažindami nuostolius.

AI ir darbo eigos automatizavimas: mokėtojo derybų procesų optimizavimas

Dirbtinis intelektas (AI) ir automatizavimas keičia tai, kaip paslaugų teikėjai tvarko derybas su mokėtojais ir pinigų srautus. AI gali numatyti ir automatizuoti užduotis. Tai sumažina rankų darbą ir padidina tikslumą.

AI nuspėjama analizė: AI sistemos gali atspėti, ar pretenzijos gali būti atmestos prieš jas išsiųsdamos. Jie tikrina praeities duomenis ir įspėja paslaugų teikėjus apie riziką. Tai padeda sutvarkyti pretenzijas ar dokumentus, kad pagerintų patvirtinimo galimybes. Tai veikia geriau nei problemų sprendimas po atsisakymo, pinigų taupymas ir pagalba derybose su mokėtojais.

Sutarčių valdymo automatizavimas: Automatizavimo įrankiai renka sutartis, siunčia atnaujinimo įspėjimus ir tikrina sutarčių taisykles. Tai sumažina klaidų skaičių ir leidžia greičiau apdoroti mokėtojų užklausas. Tai padeda deryboms vykti sklandžiai.

Integravimas su vertybėmis pagrįstos priežiūros modeliais: AI taip pat padeda pereiti prie mokėjimo už kokybę. Jis susieja paciento rezultatus su pinigų duomenimis. Sistemos stebi kokybės standartus, kad paslaugų teikėjai galėtų patenkinti mokėtojo poreikius dėl mokėjimų paketų ir pasidalijimo rizika.

AI platformas naudojančios įmonės teigia, kad jos pagerina atmestų ieškinių apeliacijų sėkmę 15 proc., o pradinių atmetimų skaičių sumažina 20 proc. Šie įrankiai sujungia sutarčių valdymą, duomenų analizę ir dirbtinį intelektą, kad pagerintų finansinius rezultatus.

Strategijų pritaikymas JAV sveikatos priežiūros aplinkai

JAV medicinos praktika dirba su daugybe skirtingų mokėtojų, įskaitant privačius draudikus ir vyriausybines programas, tokias kaip Medicare ir Medicaid. Kiekvienas turi savo sutarčių, paslaugų, mokėjimų ir dokumentų tvarkymo taisykles.

Duomenimis pagrįstų strategijų naudojimas reiškia, kad paslaugų teikėjai turi ištirti vietinius mokėtojus ir rinkos tendencijas savo regione ir specialybėje. Jie turėtų sutelkti dėmesį į sutartis, kurios tinka pacientams, kuriuos jie aptarnauja.

Teikėjai taip pat turi laikytis daugiau vyriausybės taisyklių, pavyzdžiui, įstatymų, reikalaujančių aiškių ir atvirų sutarties sąlygų. Naudojant duomenų analizę lengviau subalansuoti šias taisykles ir gauti gerus mokėjimus.

JAV sveikatos priežiūrai pereinant nuo mokamų paslaugų prie verte pagrįstų priežiūros programų, paslaugų teikėjai prie sutarčių turi įtraukti klinikinio efektyvumo matavimus kartu su finansinėmis sąlygomis.

Konsultantai padeda medicinos praktikai išnagrinėti sutartis atlikdami lyginamąją analizę ir priežiūros valdymo peržiūras. Taip galite rasti nesumokėtų sumų ir papildomų pajamų. Ekspertai ir duomenų analizė padeda paslaugų teikėjams sudaryti geresnius pasiūlymus.

Medicinos praktikos administratorių ir IT vadovų geriausia praktika

• Pradėkite anksti: rinkite duomenis ir tyrinėkite bent 12 mėnesių iki sutarčių pabaigos.
• Naudokite analizės įrankius, kurie sujungia duomenis iš atsiskaitymo, sveikatos įrašų ir pajamų sistemų.
• Išmokykite darbuotojus skaityti analizę ir naudoti AI įrankius.
• Derėtis dėl daugiau nei mokėjimo tarifų – įtraukite dokumentus, ieškinių procesus ir kokybės priemones.
• Palyginkite sutartis, kad atitiktų dabartinius mokėjimo standartus.
• Palaikykite gerą ryšį su mokėtojais, kad sukurtumėte pasitikėjimą ir komandinį darbą.
• Naudokite dirbtinį intelektą ir automatizavimą, kad nuspėtumėte atsisakymus ir greičiau valdytumėte sutartis.
• Suplanuokite sutartis, kad atitiktų vertybėmis pagrįstos priežiūros ir kokybės ataskaitų teikimo taisykles.

Santrauka

Jungtinių Valstijų sveikatos priežiūros paslaugų teikėjams geriau sekasi, kai derybose su mokėtojais naudoja duomenų analizę. Stebėdami svarbius skaičius, lygindami įkainius su kitais, gerindami administracinį darbą ir naudodami AI įrankius, paslaugų teikėjai gali sudaryti geresnes sutartis. Šie veiksmai padeda išlaikyti stabilius finansus ir prisitaikyti prie mokėjimo sistemos pokyčių.