Automatisering af fakturering inden for sundhedsvæsenet: Casestudie

I sundhedsforsikringsbranchen, hvor moderne teknologier som AI, big data-behandling og machine learning hurtigt tages i brug, er der fortsat en betydelig afhængighed af manuel behandling. Virksomheder fortsætter med at ansætte mennesker i stedet for robotter til opgaver som registrering, fakturering, skadesbehandling og andre forsikringsrelaterede processer.

Men er automatiserede systemer virkelig ringere end menneskelige medarbejdere? Er automatisering værd at implementere? Dette spørgsmål er tveægget. I denne artikel vil vi udforske et eksempel fra vores praksis hos JetBase, hvor vi succesfuldt erstattede manuel arbejdskraft med automatiserede faktureringsprocesser, til gavn for alle involverede. Du kan være sikker på, at ingen blev fyret; i stedet fik alle gavn af denne overgang.

Læs videre for at forstå, hvordan forsikringsautomatisering kan strømline og forbedre arbejdsprocessens effektivitet.

Dokumentation for behandling er en afgørende komponent i sundhedsforsikringsøkosystemet. Det er en essentiel betingelse i policen eller kontrakten mellem den forsikrede og forsikringsselskabet.

Typiske betingelser i en sundhedsforsikringspolice

Dokumentation for behandling kan omfatte lægerecepter, klinikregninger eller andre medicinske optegnelser. Nøjagtigheden og den rettidige levering af disse dokumenter er afgørende. Imidlertid opstår der mange tilfælde, hvor repræsentanter for medicinsk faktureringsstyring mister dokumenter på grund af den store datamængde, et dårligt styringssystem eller menneskelige fejl.

Det er her, automatisering kommer ind. Den sigter mod at reducere manuelt arbejde under fakturering og skadesbehandling, politikopdatering og andre forsikringsrelaterede opgaver.

For at illustrere hvordan automatisering virker, vil vi præsentere en casestudie, hvor vi reducerede behandlingstiden for faktureringsdata fra to uger til én dag.

Databehandlingstid for faktureringsautomatisering

Anvendte data

I vores casestudie omfatter de behandlede data lægernes tidsforbrug på patientjournaler. Denne tid registreres i sekunder, og når den når omkring 20 minutter (1200 sekunder), tildeler systemet en CPT-kode (Current Procedural Terminology). Disse koder giver en standardiseret nomenklatur for kodning af medicinske procedurer og tjenester.

Forsikringsselskabet modtager rapporter, der indeholder disse koder og patientens behandlingshistorik, herunder opkald, konsultationer og medicinske recepter. Nøjagtig kodning er afgørende for fakturering, og før automatisering beregnede en dedikeret leder manuelt tusindvis af koder, hvilket tog uger og krævede flere verificeringsrunder.

Med automatisering overgik denne person til andre opgaver, hvilket eliminerede behovet for manuel dokumentbehandling.

Sikring af datatilsyn

At sikre nøjagtigheden af alle data er kritisk. Vores ansvar omfatter at verificere, at registrerede arbejdstimer stemmer overens med virkeligheden, hvilket kræver menneskeligt tilsyn. Vi implementerede elektroniske signaturer for læger, som skal godkende foreløbige rapporter for at bekræfte deres nøjagtighed.

Teknisk stack for faktureringsautomatisering

Vi valgte de mest relevante tekniske tjenester baseret på vores projektinfrastruktur for at sikre HIPAA-overholdelse. Projektet er baseret på AWS, der anvender Amazon EventBridge Scheduler med Lambda til at initiere processer, samt SQS til at sætte processerne i kø. Lambda hjalp os med at behandle logiske operationer og generere Excel-rapporter, mens S3 blev brugt til at gemme Excel-rapporterne.

Udfordringer ved automatisering

At arbejde med talrige og gentagne data var udfordrende. Udvikling af en simpel algoritme tog tid til analyse og testning. Integration af data med tredjepartstjenester var også vanskelig. Vi overvandt dog disse udfordringer og opnåede 100 % nøjagtighed. Vi dobbeltkontrollerede de oprindelige optegnelser efter automatisering mod manuel databehandling, hvilket bekræftede vores tilgangs høje nøjagtighed.

Afviste sundhedskrav koster læger mange penge hvert år – 65 % af kravene genindsendes aldrig, trods mange afslag kan genvindes (Kilde).

Ikke alle klinikker eller forsikringsudbydere kræver automatisering. Manuel styring af medicinske journaler er stadig udbredt. For at bestemme behovet for automatisering, skal du vurdere procentdelen af afviste krav og fejlprocenten.

Hvis procentdelen af afviste krav overstiger 5 %, kan automatisering hjælpe ved at forbedre realtidsvalidering og reducere fejl.

For at sikre en succesfuld automatisering af faktureringsprocessen skal du følge disse trin:

1. Analyser den medicinske faktureringsproces.
2. Opdel processen i dele.
3. Automatiser hver del trin for trin.
4. Test og verificer.
5. Opdel automatiseringsprocesser i håndterbare cyklusser.
6. Test og verificer igen.
7. Fortsæt med den endelige lancering.

Automatisering tilbyder adskillige fordele for sundhedspersonale:

• Reducerer afviste krav.
• Undgår gentagne fejl.
• Sparer tid på rapportoprettelse.
• Forbedrer kundetilfredsheden.
• Aflaster arbejdsbyrden for sundhedspersonale og faktureringsledere.

Hvis du overvejer, om du skal implementere automatisering i faktureringsprocessen, er svaret – baseret på vores JetBase-erfaring – et rungende ja. Automatisering reducerer rutinepræget databehandling, frigør menneskelige ressourcer uden at ofre nøjagtighed og øger tilfredsheden for både patienter og læger.

Vi håber, at denne casestudie har været nyttig. Hvis du har spørgsmål om implementering af automatisering i dit sundhedsprojekt, er du velkommen til at kontakte os for en gratis konsultation med vores eksperter.