Abrechnungsautomatisierung im Gesundheitswesen: Fallstudie

In der Krankenversicherungsbranche, wo moderne Technologien wie KI, Big-Data-Verarbeitung und maschinelles Lernen rasch übernommen werden, besteht weiterhin eine erhebliche Abhängigkeit von manueller Bearbeitung. Unternehmen stellen weiterhin Menschen statt Roboter für Aufgaben wie Registrierung, Abrechnung, Schadensfälle und andere versicherungsbezogene Prozesse ein.

Aber sind automatisierte Systeme wirklich schlechter als menschliche Arbeitskräfte? Lohnt sich die Implementierung von Automatisierung? Diese Frage ist ein zweischneidiges Schwert. In diesem Artikel werden wir einen Fall aus unserer Praxis bei JetBase beleuchten, bei dem wir erfolgreich menschliche Arbeit durch automatisierte Abrechnungsprozesse ersetzt haben, wovon alle Beteiligten profitierten. Seien Sie versichert, niemand wurde entlassen; stattdessen haben alle von diesem Übergang profitiert.

Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie die Versicherungsautomatisierung die Effizienz des Workflows optimieren und steigern kann.

Der Nachweis der Behandlung ist ein entscheidender Bestandteil im Ökosystem der Krankenversicherung. Er ist eine wesentliche Bedingung der Police oder des Vertrags zwischen dem Versicherten und dem Versicherer.

Typische Bedingungen in einer Krankenversicherungspolice

Der Nachweis der Behandlung kann ärztliche Rezepte, Klinikrechnungen oder andere Krankenakten umfassen. Die Genauigkeit und die rechtzeitige Bereitstellung dieser Dokumente sind entscheidend. Jedoch treten viele Fälle auf, in denen Vertreter der medizinischen Abrechnungsverwaltung Dokumente aufgrund des hohen Datenvolumens, eines schlechten Managementsystems oder menschlichen Versagens verlieren.

Hier kommt die Automatisierung ins Spiel. Sie zielt darauf ab, den manuellen Arbeitsablauf bei der Abrechnung und Schadensbearbeitung, der Aktualisierung von Policen und anderen versicherungsbezogenen Aufgaben zu reduzieren.

Um zu veranschaulichen, wie Automatisierung funktioniert, stellen wir eine Fallstudie vor, in der wir die Bearbeitungszeit für Abrechnungsdaten von zwei Wochen auf einen Tag reduziert haben.

Datenbearbeitungszeit für die Abrechnungsautomatisierung

Verwendete Daten

In unserer Fallstudie umfassen die verarbeiteten Daten die von Ärzten für Patientenakten aufgewendete Zeit. Diese Zeit wird in Sekunden erfasst, und sobald sie etwa 20 Minuten (1200 Sekunden) erreicht, weist das System einen Current Procedural Terminology (CPT)-Code zu. Diese Codes bieten eine standardisierte Nomenklatur für die Kodierung medizinischer Verfahren und Dienstleistungen.

Die Versicherungsgesellschaft erhält Berichte, die diese Codes und den Behandlungsverlauf des Patienten, einschließlich Anrufen, Konsultationen und ärztlichen Rezepten, enthalten. Eine genaue Kodierung ist für die Abrechnung entscheidend, und vor der Automatisierung berechnete ein dedizierter Manager Tausende von Codes manuell, was Wochen dauerte und mehrere Überprüfungsrunden erforderte.

Durch die Automatisierung wechselte diese Person zu anderen Aufgaben, wodurch die manuelle Dokumentenbearbeitung überflüssig wurde.

Gewährleistung der Datenzuverlässigkeit

Die Gewährleistung der Richtigkeit aller Daten ist entscheidend. Unsere Verantwortung umfasst die Überprüfung, dass die erfassten Arbeitsstunden der Realität entsprechen, was menschliche Aufsicht erfordert. Wir haben elektronische Signaturen für Ärzte implementiert, die Zwischenberichte genehmigen müssen, um deren Richtigkeit zu bestätigen.

Technischer Stack für die Abrechnungsautomatisierung

Wir haben die relevantesten technischen Dienste auf Basis unserer Projektinfrastruktur ausgewählt, um die HIPAA-Konformität zu gewährleisten. Das Projekt basiert auf AWS und nutzt Amazon EventBridge Scheduler mit Lambda, um Prozesse zu initiieren, sowie SQS, um die Prozesse in eine Warteschlange zu stellen. Lambda half uns, logische Operationen zu verarbeiten und Excel-Berichte zu generieren, während S3 zur Speicherung der Excel-Berichte verwendet wurde.

Herausforderungen bei der Automatisierung

Die Arbeit mit zahlreichen und sich wiederholenden Daten war eine Herausforderung. Die Entwicklung eines einfachen Algorithmus erforderte Zeit für Analyse und Tests. Die Integration von Daten mit Drittanbieterdiensten war ebenfalls schwierig. Wir haben diese Herausforderungen jedoch gemeistert und eine Genauigkeit von 100 % erreicht. Wir haben die ursprünglichen Aufzeichnungen nach der Automatisierung mit der manuellen Datenverarbeitung doppelt überprüft und die hohe Genauigkeit unseres Ansatzes bestätigt.

Abgelehnte Krankenversicherungsansprüche kosten Ärzte jedes Jahr viel Geld – 65 % der Ansprüche werden nie erneut eingereicht, obwohl viele Ablehnungen wiederherstellbar wären (Quelle).

Nicht alle Kliniken oder Versicherungsanbieter benötigen Automatisierung. Die manuelle Verwaltung von Krankenakten ist immer noch weit verbreitet. Um den Bedarf an Automatisierung zu ermitteln, bewerten Sie den Prozentsatz der abgelehnten Ansprüche und die Fehlerraten.

Wenn der Prozentsatz der abgelehnten Ansprüche 5 % übersteigt, kann Automatisierung helfen, indem sie Echtzeit-Berechtigungsprüfungen verbessert und Fehler reduziert.

Um eine erfolgreiche Automatisierung des Abrechnungsprozesses zu gewährleisten, befolgen Sie diese Schritte:

1. Analysieren Sie den medizinischen Abrechnungsprozess.
2. Teilen Sie den Prozess in Teile.
3. Automatisieren Sie jeden Teil Schritt für Schritt.
4. Testen und überprüfen Sie.
5. Teilen Sie Automatisierungsprozesse in überschaubare Zyklen auf.
6. Testen und überprüfen Sie erneut.
7. Fahren Sie mit dem endgültigen Start fort.

Automatisierung bietet Leistungserbringern im Gesundheitswesen zahlreiche Vorteile:

• Reduziert abgelehnte Ansprüche.
• Vermeidet wiederkehrende Fehler.
• Spart Zeit bei der Berichterstellung.
• Erhöht die Kundenzufriedenheit.
• Erleichtert die Arbeitslast von Leistungserbringern und Abrechnungsmanagern.

Wenn Sie überlegen, ob Sie Automatisierung im Abrechnungsprozess implementieren sollen, lautet die Antwort, basierend auf unserer JetBase-Erfahrung, ein klares Ja. Automatisierung reduziert die Routine-Datenverarbeitung, setzt menschliche Ressourcen frei, ohne die Genauigkeit zu opfern, und erhöht die Zufriedenheit sowohl der Patienten als auch der Ärzte.

Wir hoffen, diese Fallstudie war hilfreich. Wenn Sie Fragen zur Implementierung von Automatisierung in Ihrem Gesundheitsprojekt haben, zögern Sie bitte nicht, uns für eine kostenlose Beratung mit unseren Experten zu kontaktieren.