AI ir mašininio mokymosi įtaka pajamų ciklo valdymo strategijų optimizavimui | Simbo AI

Besikeičiančiame sveikatos priežiūros pasaulyje medicinos praktikos administratoriai, savininkai ir IT vadovai sprendžia nuolatinę pajamų didinimo ir veiklos neefektyvumo mažinimo problemą. Pajamų ciklo valdymas (RCM) yra labai svarbus sveikatos priežiūros organizacijų finansiniam stabilumui. Tai apima viską, nuo pacientų registracijos iki pretenzijų apdorojimo ir mokėjimų surinkimo. Didėjant sąskaitų išrašymo ir draudimo išlaidoms, kurios dabar sudaro apie 470 mlrd. Šios technologijos pagerina RCM pastangas, supaprastina darbo eigą, sumažina veiklos išlaidas ir padidina pacientų įsitraukimą.

AI būtinybė valdant pajamų ciklą

Sveikatos priežiūros paslaugų atsiskaitymo procesas gali būti sudėtingas ir netinkamai valdomas organizacijoms gali sukelti finansinių problemų. Didžiausias susirūpinimas pramonėje yra didėjantis ieškinių atsisakymų skaičius. Ataskaitos rodo, kad iki 50 % ligoninių gautinos sumos viršija 100 mln. USD už senesnes nei šešių mėnesių pretenzijas. Daugelis organizacijų reguliariai susiduria su daugybe atmestų pretenzijų. AI vaidina svarbų vaidmenį sprendžiant šiuos iššūkius. Naudodamos istorinius duomenis ir nuspėjamąją analizę, AI sistemos padeda sveikatos priežiūros organizacijoms įgyvendinti aktyvias atsisakymo valdyti strategijas. Tai sumažina atmestų ieškinių skaičių ir pagerina finansinius rezultatus.

Dirbtinio intelekto valdomų RCM sprendimų pranašumai

• Nuspėjamoji neigimo valdymo analizė
  Dirbtinio intelekto valdomos platformos naudoja mašininio mokymosi algoritmus, kad prognozuotų paraiškų atmetimą prieš jiems įvykstant. Nagrinėdamos istorinius duomenis ir atpažindamos atmestų pretenzijų modelius, šios sistemos suteikia praktinių įžvalgų, padedančių organizacijoms sumažinti riziką ir padidinti pretenzijų pateikimo tikslumą. Naudodami nuspėjamąją analizę, sveikatos priežiūros administratoriai gali išspręsti problemas, kol jos nepasiduoda atsisakymui, todėl mokėjimai bus greičiau atlikti ir administracinės išlaidos mažesnės.
• Supaprastinti kodavimo ir atsiskaitymo procesai
  Medicininis kodavimas yra vienas iš daugiausiai laiko reikalaujančių RCM aspektų. AI naudoja natūralios kalbos apdorojimo (NLP) technologiją, kad automatiškai priskirtų atsiskaitymo kodus pagal klinikinius dokumentus. Tai sumažina rankinių klaidų skaičių ir leidžia programuotojams sutelkti dėmesį į sudėtingesnes užduotis, o ne į pakartotinį kodavimą. Tokios įstaigos kaip Auburn Community Hospital praneša, kad dėl dirbtinio intelekto naudojimo kodavimo produktyvumas padidėjo daugiau nei 40%.
• Sustiprintas pacientų įsitraukimas
  AI technologijos pagerina pacientų finansinę patirtį siūlydamos patogius savitarnos įrankius. Kai šios platformos yra integruotos su elektroniniais sveikatos įrašais (EHR), pacientai gali peržiūrėti savo atsiskaitymo informaciją, atlikti mokėjimus ir sudaryti mokėjimo planus realiuoju laiku. Šis skaidrumas padidina pacientų pasitenkinimą ir pagerina pajamų surinkimą. Didesnis pacientų įsitraukimas per skaitmeninius kanalus yra susijęs su trumpesnėmis gautinų sumų trukmėmis.

Specifiniai AI taikymai RCM

Keletas AI programų pajamų ciklo valdymui keičia sveikatos priežiūros organizacijų veiklą:

• Atsisakymo valdymas: AI pagerina galimybę identifikuoti, sekti ir išspręsti atmestus reikalavimus. Tokie įrankiai kaip „Sift Healthcare’s Denials Dashboard“ padeda pajamų ciklo valdytojams prognozuoti ir priimti pagrįstus sprendimus dėl skundų dėl skundų. Veiksmingas atsisakymo valdymas gali užkirsti kelią pajamų praradimui ir padidinti pinigų srautus.
• Išankstinės autorizacijos automatizavimas: Daugiau nei 80 % gydytojų nurodo, kad išankstiniai leidimai daro didelį spaudimą jų darbo eigai. AI supaprastina šį procesą automatizuodamas užklausas ir stebėdamas jų būsenas. „MidLantic Urology“ bendrosios pajamos padidėjo 18 %, įdiegus dirbtinio intelekto pagrįstą finansinio patvirtinimo darbo eigą, kuri pagreitina išankstinius leidimus.
• Pajamų prognozavimas: AI įrankiai naudoja mašininio mokymosi algoritmus, kad pateiktų tikslesnes pajamų prognozes analizuodami tendencijas ir nustatydami skirtumus. Šis metodas pagerina biudžeto planavimą, todėl administratoriai gali efektyviai paskirstyti išteklius pagal numatomas pajamas.

Darbo eigos tobulinimas naudojant automatizavimą

Dirbtiniu intelektu pagrįstos automatikos pritaikymas RCM buvo veiksmingas gerinant sveikatos priežiūros operacijas. Organizacijos automatizavimą vertina kaip būdą taupyti laiką ir sumažinti išlaidas.

• Administracinių užduočių optimizavimas: Sąskaitų užklausų, apeliacijų ir draudimo klausimų tvarkymas gali užtrukti laiko, kurį reikėtų skirti aukštesnio lygio administracinėms pareigoms. Dirbtinis intelektas automatizuoja šiuos procesus, todėl darbuotojai gali sutelkti dėmesį į strategines iniciatyvas, tokias kaip pacientų sąveikos gerinimas ir pajamų srautų optimizavimas.
• Dokumentų valdymas: Klinikinių ir atsiskaitymo dokumentų tvarkymas yra būtinas siekiant atitikties ir veiklos efektyvumo. AI pagrįstos dokumentų valdymo sistemos tiksliai tvarko įrašus, atitinka atsiskaitymo standartus ir užtikrina teisingą dokumentų pateikimą. Tai pagerina pretenzijų pateikimo tikslumą ir sumažina dokumentų tvarkymo klaidų.
• Integracija su esamomis sistemomis: Sėkmingas AI sistemų integravimas su EHR skatina geresnį bendravimą tarp klinikinių ir finansų skyrių. Ši integracija leidžia realiuoju laiku atnaujinti pacientų paskyras, kodus ir pretenzijas, taip padidinant bendrą darbo eigos efektyvumą. Teikėjai, įgyvendinantys tokias integracijas, gali greitai nustatyti neatitikimus ir juos išspręsti.

Atsilikimas nuo technologijų pažangos

Kadangi daugelis sveikatos priežiūros organizacijų pradeda taikyti AI, administratoriams svarbu suvokti technologijas, kurios yra šios pažangos pagrindas. Naujos technologijos, tokios kaip generacinės AI programos, pradeda keisti RCM:

• Automatizuotas apeliacijų generavimas: Sistemos, kurios gali kurti apeliacinius laiškus ir tvarkyti išankstinius leidimus, tampa įprastos. Generacinės AI programos padeda paslaugų teikėjams supaprastinti apeliacijų valdymo procesus, sumažindamos priklausomybę nuo specializuotų išteklių ir sumažindamos išlaidas. Ateityje RCM greičiausiai bus naudojamas platesnis šių generavimo įrankių naudojimas, o tai rodo, kad sveikatos priežiūros administratoriai turi būti pasirengę šiems pokyčiams.
• Duomenų privatumo ir atitikties svarstymai: Didėjant AI pritaikymui, didėja griežto duomenų saugumo poreikis. Sveikatos priežiūros organizacijos turi įgyvendinti protokolus, kad atitiktų taisykles, pvz., HIPAA, ir apsaugotų paciento informaciją. Tai apima reguliarius atitikties auditus ir nuolatinius darbuotojų mokymus, kad jie būtų atnaujinami apie teisinius reikalavimus, susijusius su pacientų duomenimis.

Iššūkiai diegiant AI sprendimus

Nepaisant AI pranašumų RCM, jį įgyvendinant kyla iššūkių. Veiksniai apima kapitalo investicijų poreikį, darbo eigos operacijų koregavimą ir nuolatinį personalo mokymą, kad šios technologijos būtų kuo geriau išnaudotos. Be to, sveikatos priežiūros organizacijos turi valdyti būtinus pakeitimus, kad užtikrintų, jog visas personalas suprastų ir veiksmingai naudotų naujas priemones.

Sveikatos priežiūros organizacijos išgyvena pramonės masto pokyčius, tikimasi, kad per ateinančius penkerius metus pajamų ciklo valdyme bus įdiegti platūs dirbtinio intelekto sprendimai. Atsižvelgiant į svarbius sveikatos priežiūros skaitmeninės transformacijos aspektus, administratoriai, savininkai ir IT vadovai turi priimti pagrįstus sprendimus dėl savo AI strategijų.

Ateities perspektyvos ir tendencijos

RCM ateičiai įtakos turi kelios tendencijos, rodančios, kaip technologijos ir toliau keisis veiklos ir strategiškai:

• Į pacientą orientuotas atsiskaitymas: Sveikatos priežiūrai vis labiau orientuojantis į pacientą, labai svarbios sistemos, kurios padidina sąskaitų išrašymo skaidrumą ir padeda pacientams suprasti savo finansines pareigas. Perėjus prie didelės atskaitos sveikatos planų (HDHP), pacientai turi daugiau finansinių pareigų. Šiuolaikinės finansinio dalyvavimo platformos greičiausiai taps itin svarbios praktikoje, kuria siekiama išlaikyti pacientų įsitraukimą ir pasitenkinimą.
• Partnerystė su technologijų pardavėjais: Bendradarbiaudami su technologijų įmonėmis, kurios daugiausia dėmesio skiria AI ir mašininiam mokymuisi, sveikatos priežiūros organizacijoms gali pasiūlyti pritaikytus sprendimus. Organizacijos turėtų apsvarstyti partnerystes, kurios atitiktų jų veiklos tikslus, kad galėtų pasinaudoti naujausiomis turimomis technologijomis.
• Teisės aktų laikymasis: Tobulėjant technologijoms, tobulėja ir reguliavimo standartai. Prisitaikyti prie šių taisyklių labai svarbu organizacijoms, norinčioms išlikti konkurencingoms. Sveikatos priežiūros paslaugų teikėjai taip pat turi būti informuoti ir laikytis valstijos ir federalinių taisyklių, susijusių su AI technologijos naudojimu.
• Nuolatinis tobulėjimas ir mokymasis: Pritaikius dirbtinio intelekto sistemas, būtina pakeisti organizacijos kultūrą nuolatinio mokymosi ir tobulėjimo link. Darbuotojai turėtų reguliariai mokytis apie naujas technologijas ir geriausią praktiką, kad padidintų jų efektyvumą ir našumą.
• Duomenimis pagrįstas sprendimų priėmimas: Perėjimas prie duomenimis pagrįstų strategijų lems, kaip organizacijos ateinančiais metais optimizuos savo pajamų ciklą. Naudodami sistemas, siūlančias nuspėjamąją analizę ir veiksmingą informaciją, vadovai gali priimti pagrįstus finansinius sprendimus, kurie palaiko tvarumą ir pelningumą.

Key Takeaways

AI ir mašininio mokymosi integravimas į pajamų ciklo valdymą nėra tik patobulinimas; tai gyvybiškai svarbi strategija sveikatos priežiūros organizacijoms, siekiančioms sumažinti išlaidas, pagerinti veiklos efektyvumą ir pasiekti finansinės sėkmės. Inovatyvus automatizavimas ir pažangi analizė leidžia sveikatos priežiūros specialistams efektyviai valdyti pajamų ciklus ir valdyti atsiskaitymo sudėtingumą. Administratoriams, savininkams ir IT vadovams laikas pritaikyti šias technologijas. Tai užtikrina, kad jie galėtų veiksmingai konkuruoti besivystančioje sveikatos priežiūros finansavimo srityje.