Optimering af omsætningscyklussen i sundhedsvæsenet: Otte måder til din virksomhed

Enhver institution eller virksomhed har brug for penge for at holde sig kørende og levere sine tjenester. Sundhedssektoren er ingen undtagelse. Optimering af omsætningscyklussen hjælper med at sikre, at virksomheden behandler patienter effektivt og gennemfører faktureringsprocesserne lige så hurtigt. Det er vigtigt at finde en balance mellem at drive en velsmurt betalingsmekanisme og at yde tilstrækkelig pleje til patienterne. I dag lærer vi dig, hvordan du gør netop det.

JetBases guide til optimering af omsætningscyklussen vil lære dig, hvordan du overvinder de almindelige udfordringer inden for styring af omsætningscyklussen (RCM). Vi vil gennemgå de bedste praksisser, der strammer omsætningscyklusserne op, samt pille RCM's kernekomponenter fra hinanden. Som det ofte er tilfældet, er det den bedste måde at opnå fremragende resultater på at stole på moderne teknologi.

Enkelt sagt er optimering af omsætningscyklussen en samling af handlinger, som en virksomhed tager for at forbedre effektiviteten af patientbehandling og fakturering. Det handler ikke om at haste patienten igennem hospitalssystemet, men snarere om at gøre den bureaukratiske side af tingene mindre presserende.

Ting som forsikringsverifikation, kravindsendelse og masser og masser af papirarbejde er besværlige, både for hospitalet og patienten. Strømlining af disse processer og lade læger fokusere på behandling og berolige patienterne er en dobbelt fordel. Optimering af omsætningscyklussen her handler ikke kun om at automatisere trin, men om at give personalet værktøjerne til at gøre deres egen indsats mere effektiv.

Mens rapporter viser en generel stigning på op til 15 % i hospitalsindtægter og bedre marginer, er det afgørende at forstå, at dette er resultatet af hårdt arbejde. Institutioner, der formår at udnytte optimering af omsætningscyklussen i sundhedssektoren og minimere udgifter, vinder typisk stort. Men dem, der lader udgifterne løbe løbsk, rapporterer tab på op til flere milliarder om året.

Det er svært at overdrive værdien af at fjerne overflødige trin og øge marginer, især når tallene taler for sig selv. Ved at bruge kunstig intelligens (AI) eller kontinuerlig personaletræning bør en medicinsk virksomhed kunne gentænke sine operationer og rette dem mod højere indkomst.

Automatisering og AI-teknologier revolutionerer optimeringen af omsætningscyklussen i sundhedssektoren ved at strømline administrative processer, reducere menneskelige fejl og fremskynde den samlede omsætningscyklus. Med fremkomsten af maskinlæring og robotprocesautomatisering (RPA) kan opgaver som patientfakturering, kravhåndtering og betalingsbehandling automatiseres, hvilket frigør værdifulde menneskelige ressourcer til mere strategiske roller.

For eksempel kan AI-drevet analyse forudsige afvisninger og automatisere genindsendelser, hvilket øger sandsynligheden for succesfulde krav. Derudover kan AI analysere store datasæt for at afsløre ineffektivitet i optimeringen af omsætningscyklussen og tilbyde handlingsrettede indsigter, der forbedrer pengestrømmen og reducerer antallet af udestående debitorer (AR-dage).

Anvendelsesscenarier for optimering af omsætningscyklussen:

1. Håndtering af afviste krav: Et hospital, der bruger AI til at analysere historiske kravdata, kan forudsige, hvilke krav der med størst sandsynlighed vil blive afvist. Ved at automatisere genindsendelsesprocessen med korrigerende foranstaltninger reducerer hospitalet afvisningsraten med 20 % og forbedrer inddrivelsen af indtægter.
2. Automatisering af patientfakturering: En stor sundhedsudbyder integrerer RPA i sit faktureringssystem for automatisk at generere og sende regninger ud. Ved at automatisere denne proces reducerer organisationen manuelle faktureringsfejl med 30 % og nedbringer den tid, det tager for patienter at modtage deres regninger, med 50 %.
3. AI-drevet prædiktiv analyse: En mellemstor klinik anvender AI til at forudsige patienters betalingsadfærd baseret på historiske data. Klinikken bruger denne indsigt til at tilbyde personaliserede betalingsplaner, hvilket øger indsamlingsraten fra patienter med 25 % og reducerer udestående saldi.
4. Automatiseret berettigelsesverifikation: En sundhedsorganisation bruger RPA til at automatisere forsikringsberettigelseskontroller. Dette sparer tid for administrativt personale og sikrer, at krav indsendes med nøjagtige dækningsdetaljer, hvilket reducerer afviste krav med 15 %.

Nyttige punkter:

• Automatisering af kravbehandling: AI-drevne værktøjer kan automatisk markere krav for hurtig løsning, hvilket reducerer behandlingstiden for refusioner betydeligt.
• Prædiktiv analyse: AI kan identificere mønstre i afvisninger og patienters betalingsadfærd, hvilket giver sundhedsudbydere mulighed for proaktivt at justere processer.
• Fejlreduktion: Automatisering minimerer manuel dataindtastning og reducerer menneskelige fejl, der kan resultere i kostbare kravafvisninger.
• Automatisering af patientbetalinger: AI-værktøjer kan sende automatiserede betalingspåmindelser til patienter og tilbyde personaliserede betalingsplaner, hvilket forbedrer indsamlingsraterne.

COVID-19-pandemien har haft en dybtgående indvirkning på optimeringen af omsætningscyklussen i sundhedssektoren, hvilket har tvunget mange organisationer til at revurdere deres finansielle processer og implementere mere agile, teknologidrevne løsninger. Med øget adoption af telemedicin, nye kodningskrav og svingende patientvolumener blev omsætningscyklusserne mere komplekse.

Efterhånden som sundhedsudbydere kæmpede med disse ændringer, opstod automatisering og AI som kritiske værktøjer til at strømline fakturering, kravbehandling og patientengagement. Dette fremskyndede skiftet mod digital transformation, hvor fjernfaktureringshold, AI-drevet afvisningshåndtering og telemedicinske refusioner blev standardpraksis.

Værdifulde indsigter:

• COVID-19 fremskyndede behovet for AI inden for telemedicin-fakturering, hvilket sikrer overholdelse af hurtigt skiftende regler.
• Automatisering værktøjer er blevet afgørende for at styre fjernteams og strømline opgaver som genindsendelse af krav og patientengagement.
• Pandemien har skubbet sundhedsorganisationer mod mere proaktiv finansiel planlægning, idet de i høj grad er afhængige af realtidsdataanalyse for at forudsige indtægtstendenser og betalingsrisici.

For at forbedre styringen af omsætningscyklussen skal du tage højde for dens nøglekomponenter. Før vi diskuterer processens forhindringer og metoder, lad os diskutere disse komponenter, og hvorfor de er vigtige.

Patientplanlægning og -registrering

Fra det øjeblik en patient beslutter sig for at bruge dine tjenester, begynder optimeringen af omsætningscyklussen at træde i kraft. For mange institutioner gør det at booke en lægeaftale eller udfylde papirarbejde kedeligt. Dette spilder dyrebar tid og dermed penge. Det er vigtigt at bruge enkle skabeloner og online systemer til dette for at forkorte den forventede tid til besøg. 

Forsikringsverifikation og -autorisation

Forsikring er en vital del af medicinske procedurer i dag, med 92,1 procent af amerikanerne der bruger det på et eller andet tidspunkt i løbet af året. Derfor er det vigtigt at skabe integrationer, der automatisk behandler en patients forsikring. Disse skal verificere, at policen er aktiv, og at patienten er autoriseret til at bruge den.

Sådanne integrationer skal være skalerbare og understøtte verifikation for mange patienter ad gangen. Dette er lettest at opnå med en cloud-infrastruktur. Det vil også give dig mulighed for at gemme alle relevante data på en måde, der gør dem tilgængelige for alle grene af din institution. Brugen af sådanne multifunktionelle løsninger er essensen af optimering af omsætningscyklussen.

Medicinsk kodning og gebyrregistrering

Medicinsk kodning handler om at tildele forkortede koder til standardmedicinske procedurer, hvilket gør det lettere at registrere og spore dem. Hvilket igen fører til gebyrregistreringsdelen af optimeringen af omsætningscyklussen. Dette involverer læsning af kodedata for at beregne udførte tjenester og udarbejde en regning.

Oprettelse af et system, der automatisk henter information fra en database baseret på forkortelsen, vil fremskynde hele processen. På samme måde, hvis visse tjenester ofte leveres i en gruppe, giver det mening at oprette forudindstillinger, der beregner sådanne grupperinger. For eksempel vil en patient, der får taget blodprøver, sandsynligvis få udført specifikke blodprøver, hvilket resulterer i en grupperet kode.

Kravindsendelse og -håndtering

I en ideel verden ville det være en leg at indsende et krav til dine patienters forsikringsselskaber. Du kan oprette løsninger, der automatisk udfylder en patients information og lister de tjenester, du har leveret. Men en fejl på dette trin kan føre til, at et krav bliver fanget i bureaukrati og afvist flere gange, før det endelig går igennem.

Derfor er det vigtigt at kombinere både automatiserede, teknologiafhængige løsninger og personaletræning, hvis du ønsker at forbedre styringen af omsætningscyklussen. At prioritere en sammenblanding af medarbejdernes færdigheder med din software og strømline de rutinemæssige dele af arbejdet er den ideelle tilgang.

Betalingsregistrering og -afstemning

Dette trin i cyklussen handler om at modtage kompensation, tælle den op og sammenligne den med skyldige beløb. På det tidspunkt er det afgørende ikke blot at opdage en uoverensstemmelse, men at forstå, hvordan den opstod, og hvordan den kan løses mest effektivt. Her er, hvordan du kan forbedre styringen af omsætningscyklussen på dette stadium: overvej AI-analyse.

Sådanne værktøjer kan hjælpe med hurtigt at sortere indgående betalinger og information. De vil ikke kun opdage forskellen mellem forventede og modtagne tal. De kan også forstå erklæringer fra forsikringsselskaberne og opsummere dem for hurtigt at fremhæve problemer. 

Således fremskynder du løsninger og undgår den lange ventetid på fuld refusion.

Håndtering af afviste krav og appeller

Lejlighedsvis, i løbet af cyklussen, modtager et hospital afviste krav. Det er åbenlyst ikke en mulighed blot at lade regninger stå ubetalte, og dette kræver en appel. For dette trin begynder optimering af sundhedssektorens omsætningscyklus med at forstå de almindelige årsager til afvisning. Dette kan gøres med en langsigtet dataanalyse.

Derefter, når du tydeligt ved, hvilke kravafvisninger der er mest almindelige, kan dine løsninger automatisere dele af appelprocessen. På denne måde koster hver afvisning ikke lige så meget tid, og forstyrrelsen af din regelmæssige cyklus er minimal.

Patientfakturering og opkrævning i optimering af omsætningscyklussen

Når alle krav og forsikringsudbetalinger er behandlet, er det muligt, at en patient stadig har udestående gæld til hospitalet. Dette sidste trin i cyklussen involverer at opgøre og indsamle dem. I optimeringen af omsætningscyklussen er det et af de mere udfordrende områder, da den menneskelige faktor gør det uforudsigeligt. 

Dog kan det forenkles med skabelonbaserede krav og automatiske inddrivelsesmeddelelser.

Som med enhver kompleks proces har RCM sine egne unikke risici og problemer. At tackle dem er en væsentlig del af optimeringen af omsætningscyklussen, så lad os lære de centrale at kende. Selvom du måske står over for nogle unikke, er disse fem standardproblemer, som de fleste medicinske institutioner støder på.

Ineffektive processer

Dette kan variere fra fuldstændig uorganiserede arbejdsgange til processer, der blot kunne strammes med 5 til 10 % for at opnå perfektion. Uanset omfang dikterer optimering af sundhedssektorens omsætningscyklus, at du skal finde måder at strømline hver proces på. Fra beregning af udbetalinger til udsendelse af krav er det afgørende at skære ned på overskydende tid og indsats.

Utilstrækkelig personaletræning

Den menneskelige faktor kan i høj grad påvirke din bundlinje, da ufaglærte medarbejdere ikke vil få mest muligt ud af de avancerede værktøjer og teknikker, du giver dem. Derfor kræver indtægtsoptimering i sundhedssektoren kontinuerlige forbedringer af dit personale. Fra on-site træning til omfattende vejledninger er det vigtigt at tilbyde varierede læringsmuligheder.

På denne måde fremskynder du omsætningscyklussen, forhindrer fejl og forbedrer endda sikkerheden. En medarbejder, der er fortrolig med systemet, vil ikke ved et uheld efterlade data eksponeret. Desuden kan de skabe deres egen optimale arbejdsgang for at udføre udbetalingsopgaver ekstra hurtigt.

Overholdelse og lovgivningsmæssige spørgsmål

Behandling af betalinger vil uundgåeligt involvere følsomme patientdata, som falder ind under HIPAA, GDPR og lignende. Som et resultat heraf skal din optimering af omsætningscyklussen tage højde for, at visse kompromiser skal indgås. 

Dette indebærer datalagring, hvilket betyder, at du muligvis ikke kan opbevare betalingsinformation. Derfor skal dit personale genindtaste data, hvis en patient vender tilbage for flere procedurer, hvilket skaber ekstra arbejde.

Teknologiske begrænsninger

Mange hospitaler kører på ældre systemer og hardware, hvilket gør ægte optimering af omsætningscyklussen vanskelig. Der er trods alt kun så meget, du kan gøre uden at modernisere det hele. At ombygge systemet kan være dyrt i starten, men det skaber en masse værdi og muligheder på lang sigt. Desuden kan du spare ved at outsource arbejdet til et dygtigt team.

Patienters betalingsvanskeligheder

Nogle gange er patienter tilbageholdende med at betale eller mangler simpelthen midlerne. At navigere i disse komplikationer er en nødvendighed, og du kan tage skridt til at mindske forsinkelsen. For det første er det muligt at tilbyde afdragsbetalinger med automatiseret software, der håndterer processen. 

Hospitaler kan også oprette advarsler for at minde patienter om forfaldne regninger. Det er ikke den mest prangende del af optimeringen af omsætningscyklussen, men ikke desto mindre en afgørende del.

Nu hvor vi har beskrevet nogle af de almindelige udfordringer, lad os overveje, hvordan man håndterer dem. Dem, der ønsker at vide, hvordan man forbedrer omsætningscyklussen, kan blot følge disse metoder for at reorientere deres systemer. Teknologibaserede løsninger vil begrænse betalingsbehandlingstiden og fremskynde cyklussens bureaukratiske dele. Læs videre for at finde ud af hvordan.

Forbedring af arbejdsgange

Selvom det er almindeligt, at medarbejdere har deres egne unikke tilgange til arbejdet, er det stadig vigtigt at opstille generelle retningslinjer. Disse bør omfatte tips til at skære overflødige trin fra og fordele opgaver, så alles arbejdsbyrde er jævn. Indtægtsoptimering i sundhedssektoren forudsætter, at alle opererer i takt, som en velsmurt mekanisme.

Digital transformation

Glem papir og analoge systemer, hvis du virkelig vil optimere. Flyt dine systemer online eller, endnu bedre, drag fordel af cloud computing. Det vil ikke kun garantere, at dine oplysninger er sikkert sikkerhedskopieret, men også give dig mulighed for at bruge moderne, hurtige løsninger. 

Optimering af sundhedssektorens omsætningscyklus kan ikke ske uden ny teknologi, der fjerner forældede processer.

Personaletræning og -udvikling

Det er vigtigt, at dine medarbejdere holder trit med eventuelle ændringer, du foretager i de interne systemer. Du kan starte med at lære medarbejderne, hvordan man navigerer i systemer dagligt. Men husk også at træne dem til at håndtere fejl og udfordringer. Det er vigtigt også at lytte til medarbejderfeedback, når de vænner sig til dine digitale løsninger. 

De er vitale spillere i din optimering af omsætningscyklussen, og du skal imødekomme deres behov og ideer.

Forbedring af medicinsk kodning

Vi foreslår ikke, at du opgiver dit kodningssystem i jagten på optimering af omsætningscyklussen i sundhedssektoren, langt fra. Integrer det i stedet med dit betalingssystem. Det bør være muligt automatisk at beregne en patients regning inden for sekunder efter de listede procedurer. 

At styre specifikke kombinationer af koder, der har tendens til at parres med hinanden, er også en måde at fremskynde kodebehandlingen på.

Implementering af løsninger baseret på kunstig intelligens (AI)

Et andet punkt vedrørende teknologianvendelse for optimering af omsætningscyklussen er brugen af AI til at behandle data mere effektivt og automatisere trin i cyklussen. Dette kan omfatte enkel kommunikation med patienter, såsom betalingspåmindelser eller indsendelse af forsikringskrav. 

På samme måde kan trænet AI komfortabelt håndtere grundlæggende patientregistrering eller kodelogning, efter de skabeloner, du har opstillet.

Udnyttelse af dataanalyse

Storstilet analyse kan hjælpe dig med bedre at forstå betalingscyklussen og finde måder at stramme den op på. Fra analyse af forsikringsudbetalingsrater til at spotte de mest tidskrævende aspekter af betalingsbehandlingen giver analyse dig hårde data og et grundlag at bygge på. Det hjælper også med at forhindre indtægtstab, hvor potentiel indtægt går tabt på grund af ubesvarede betalinger eller ineffektiv behandling.

Automatisering af betalingsregistrering og afstemning

Apropos det, er det ingen overraskelse, at automatisering af gentagne opgaver er den nemmeste måde at udføre optimering af omsætningscyklussen på. Du behøver ikke at have personale til rutinemæssigt at sende fakturaer og meddelelser ud, når software kan håndtere denne proces fint. 

Brugerdefineret udvikling til sundhedssektoren er let tilgængelig og vil spare utallige timer samt penge.

Implementering af kravstyringssystem

Med tusindvis af patienter om dagen bør store hospitaler søge måder at strømline deres kommunikation med forsikringsselskaberne. Det er her, kravstyringssoftware kommer ind, og tilbyder måder at fremskynde kravindsendelse og -behandling på. 

Systemet bør give dig mulighed for nemt at se status for mange krav på én gang, filtrere dem og udføre massemæssige handlinger.

Efter at du har implementeret disse praksisser for optimering af omsætningscyklussen i sundhedssektoren, er det vigtigt at vurdere deres effekt på din institution. Du ønsker naturligvis at se store forbedringer som følge af disse ændringer. Her er, hvordan du sporer dem og håndterer perioden efter optimering.

Nøglepræstationsindikatorer (KPI'er) at spore

Der er et standard sæt KPI'er, der vil hjælpe dig med at vurdere, hvor godt dit system kører. Vi vil ikke liste dem alle, men kun de vigtigste, såsom:

• Den første afspejler, hvor lang tid det i gennemsnit tager dig at modtage en betaling. Dette betyder, at en lavere metrik er ideel, da den indikerer hurtig, effektiv pengestrøm uden spild af tid på appeller. 
• Den anden statistik er lignende, da rene krav er dem, der simpelthen betales efter anmodning. De er ikke fastlåste i appeller eller afvisninger. Hvis deres antal stiger, har du optimeret omsætningscyklussen korrekt.

Derimod bør appel-/afvisningsraterne holdes så lave som muligt af åbenlyse årsager. Hvis du bruger et automatiseret system, vil du sandsynligvis se dem falde. 

Men det kan også give mening at justere algoritmerne for at se, om yderligere ændringer vil bringe dem endnu lavere.

Endelig er dårlig gæld gæld, der er permanent ubetalt, og du ønsker aldrig at se den stige. Når du udfører nogle optimeringspraksisser for sundhedssektorens omsætningscyklus, bør dårlig gæld falde permanent.

Regelmæssige præstationsvurderinger

Mens KPI'er viser, hvor godt dit system kører, og hvor meget det gavner dig, har vi tidligere sagt, at medarbejdere er lige så afgørende for optimering af omsætningscyklussen. Det er afgørende at inkludere præstationskontroller og sikre, at personalet følger med det ændrede system. 

Uanset hvor meget automatisering du udfører, skal de levere arbejde af høj kvalitet for at booste KPI'er.

Kontinuerlige forbedringsplaner

Stop ikke efter kun én runde forbedringer, da regelmæssigt planlagte softwareopdateringer kan holde metrikkerne i den rigtige retning. Dette handler både om at implementere nye funktioner og blot at omkonfigurere din software en gang imellem for at teste nye ting. Din optimering af omsætningscyklussen kan give gode resultater med det samme, men eksperimentering er en stor mulighed for at forbedre dem.

Hvis du ønsker, at din optimering af omsætningscyklussen skal lykkes, kan du henvende dig til et team med erfaring. JetBase har brugt over et årti på at skabe brugerdefinerede løsninger og hjælpe virksomheder med digitale transformationer. Vi kan implementere AI-funktioner for din omsætningscyklus, forbedre den med dataanalyse og flytte din virksomhed til skyen. Kontakt os nu for at starte arbejdet med dit projekt.

Optimering af sundhedssektorens omsætningscyklus medfører både kortsigtede investeringer og langsigtede omkostningsbesparende fordele. Implementering af automatiseringsværktøjer, AI-drevet analyse og omfattende træningsprogrammer for faktureringsteams kræver en indledende finansiel udgift, men afkastet i effektivitet og reducerede driftsomkostninger retfærdiggør ofte udgiften.

Typiske omkostninger omfatter softwareanskaffelse, tilpasning til specifikke arbejdsgange og løbende systemvedligeholdelse. Dog reducerer optimerede omsætningscyklusser AR-dage, forbedrer godkendelsesrater for krav og forbedrer patientbetalingsopkrævninger, hvilket resulterer i betydelige finansielle forbedringer for sundhedsorganisationer.

Værdifulde indsigter i omkostninger ved optimering af omsætningscyklussen:

• Den indledende omkostning ved automatisering kan være høj, men sundhedsorganisationer ser typisk et afkast på investeringen (ROI) inden for det første år gennem hurtigere refusioner og færre fejl.
• AI-drevne indsigter tilbyder langsigtede omkostningsfordele ved at forbedre håndteringen af afviste krav og muliggøre mere nøjagtig prognose, hvilket reducerer den finansielle risiko.
• Et velimplementeret optimeringsprogram for omsætningscyklussen kan reducere driftsomkostningerne ved at automatisere gentagne opgaver og mindske personalebehovet til fakturering og kravbehandling.