Faktureringsautomatisering i helsevesenet: Casestudie

I helseforsikringsbransjen, hvor moderne teknologier som AI, stordataprosessering og maskinlæring raskt tas i bruk, er det fortsatt en betydelig avhengighet av manuell behandling. Selskaper fortsetter å ansette mennesker i stedet for roboter for oppgaver som registrering, fakturering, kravbehandling og andre forsikringsrelaterte prosesser.

Men er automatiserte systemer virkelig dårligere enn menneskelige arbeidere? Er automatisering verdt å implementere? Dette spørsmålet er et tveegget sverd. I denne artikkelen vil vi utforske et eksempel fra vår praksis i JetBase, hvor vi med hell erstattet manuelt arbeid med automatiserte faktureringsprosesser, til fordel for alle involverte. Vær trygg, ingen ble sagt opp; i stedet tjente alle på denne overgangen.

Fortsett å lese for å forstå hvordan forsikringsautomatisering kan strømlinjeforme og forbedre effektiviteten i arbeidsflyten.

Bevis på behandling er en avgjørende komponent i helseforsikringsøkosystemet. Det er en essensiell betingelse i polisen eller kontrakten mellom den forsikrede og forsikringsselskapet.

Typiske vilkår i en helseforsikringspolise

Bevis på behandling kan inkludere legemiddelforskrifter, klinikkregninger eller andre medisinske journaler. Nøyaktigheten og rettidig levering av disse dokumentene er avgjørende. Imidlertid oppstår mange tilfeller der representanter for medisinsk faktureringsadministrasjon mister dokumenter på grunn av det høye datavolumet, dårlig styringssystem eller menneskelige feil.

Det er her automatisering kommer inn. Den tar sikte på å redusere manuelt arbeidsflyt under fakturering og kravbehandling, poliseoppdateringer og andre forsikringsrelaterte oppgaver.

For å illustrere hvordan automatisering fungerer, la oss presentere en casestudie der vi reduserte behandlingstiden for faktureringsdata fra to uker til én dag.

Databehandlingstid for faktureringsautomatisering

Brukte data

I vår casestudie inkluderer de behandlede dataene legenes tid brukt på pasientjournaler. Denne tiden registreres i sekunder, og når den når omtrent 20 minutter (1200 sekunder), tildeler systemet en CPT-kode (Current Procedural Terminology). Disse kodene gir en standardisert nomenklatur for koding av medisinske prosedyrer og tjenester.

Forsikringsselskapet mottar rapporter som inneholder disse kodene og pasientens behandlingshistorikk, inkludert samtaler, konsultasjoner og medisinsk forskrivning. Nøyaktig koding er avgjørende for fakturering, og før automatisering beregnet en dedikert leder tusenvis av koder manuelt, noe som tok uker og krevde flere runder med verifisering.

Med automatisering skiftet denne personen til andre oppgaver, noe som eliminerte behovet for manuell dokumentbehandling.

Sikre datatillit

Det er avgjørende å sikre nøyaktigheten av alle data. Vårt ansvar inkluderer å verifisere at registrerte arbeidstimer stemmer overens med virkeligheten, noe som krever menneskelig tilsyn. Vi implementerte elektroniske signaturer for leger, som må godkjenne foreløpige rapporter for å bekrefte deres nøyaktighet.

Teknisk stack for faktureringsautomatisering

Vi valgte de mest relevante tekniske tjenestene basert på vår prosjektinfrastruktur for å sikre HIPAA-samsvar. Prosjektet er basert på AWS, og benytter Amazon EventBridge Scheduler med Lambda for å initiere prosesser, samt SQS for å sette prosessene i kø. Lambda hjalp oss med å behandle logiske operasjoner og generere Excel-rapporter, mens S3 ble brukt til å lagre Excel-rapportene.

Utfordringer i automatisering

Arbeidet med mange og repeterende data var utfordrende. Å utvikle en enkel algoritme tok tid for analyse og testing. Integrering av data med tredjepartstjenester var også vanskelig. Vi overvant imidlertid disse utfordringene og oppnådde 100 % nøyaktighet. Vi dobbeltsjekket innledende poster etter automatisering mot manuell databehandling, noe som bekreftet den høye nøyaktigheten av vår tilnærming.

Avviste helsekrav koster leger mye penger hvert år – 65 % av kravene blir aldri sendt inn på nytt, til tross for mange gjenvinnbare avslag (Kilde).

Ikke alle klinikker eller forsikringsleverandører krever automatisering. Manuell administrasjon av medisinske journaler er fortsatt utbredt. For å bestemme behovet for automatisering, vurder prosentandelen av avviste krav og feilrater.

Hvis prosentandelen av avviste krav overstiger 5 %, kan automatisering bidra ved å forbedre sanntids kvalifikasjonssjekker og redusere feil.

For å sikre vellykket automatisering av faktureringsprosessen, følg disse trinnene:

1. Analyser den medisinske faktureringsprosessen.
2. Del prosessen inn i deler.
3. Automatiser hver del trinn for trinn.
4. Test og verifiser.
5. Del automatiseringsprosessene inn i håndterbare sykluser.
6. Test og verifiser på nytt.
7. Fortsett med den endelige lanseringen.

Automatisering tilbyr mange fordeler for helsepersonell:

• Reduserer avviste krav.
• Unngår gjentatte feil.
• Sparer tid på rapportoppretting.
• Forbedrer kundetilfredsheten.
• Letter arbeidsmengden for utøvere og faktureringsledere.

Hvis du vurderer om du skal implementere automatisering i faktureringsprosessen, er svaret et rungende ja, basert på vår JetBase-erfaring. Automatisering reduserer rutinemessig databehandling, frigjør menneskelige ressurser uten å ofre nøyaktighet, og øker tilfredsheten for både pasienter og leger.

Vi håper denne casestudien har vært nyttig. Hvis du har spørsmål om implementering av automatisering i ditt helseprosjekt, ikke nøl med å kontakte oss for en gratis konsultasjon med våre eksperter.