Inntektsyklusoptimalisering i helsevesenet: Åtte måter for din bedrift

Enhver institusjon eller bedrift trenger penger for å holde driften i gang og levere tjenestene sine. Folkehelse er intet unntak. Inntektsoptimalisering bidrar til å sikre at virksomheten behandler pasienter effektivt og gjennomfører faktureringsprosessene like raskt. Det er viktig å finne en balanse mellom å drive en velsmurt betalingsmekanisme og å gi tilstrekkelig omsorg til pasientene. I dag skal vi lære deg hvordan du gjør nettopp det.

JetBases guide til inntektsoptimalisering vil lære deg hvordan du overvinner de vanligste utfordringene innen inntektsstyring (RCM). Vi skal se på beste praksis som strammer inn inntektssyklusene, samt dissekere kjernekomponentene i RCM. Som ofte er tilfellet, er det å stole på moderne teknologi den beste måten å oppnå fremragende resultater på.

Enkelt sagt er inntektsoptimalisering en samling av handlinger en virksomhet tar for å forbedre effektiviteten i pasientbehandling og fakturering. Det handler ikke om å haste pasienten gjennom sykehussystemet, men heller om å gjøre den byråkratiske siden av ting mindre presserende.

Ting som forsikringsverifisering, innsending av krav og tonnevis av papirarbeid er plagsomt, både for sykehuset og pasienten. Å effektivisere disse prosessene og la leger fokusere på behandling og berolige pasientene er en dobbel fordel. Inntektsoptimalisering her handler ikke bare om å automatisere trinn, men om å gi personalet verktøyene for å gjøre deres egen innsats mer effektiv.

Mens rapporter viser en generell økning på opptil 15 % i sykehusinntekter og bedre marginer, er det avgjørende å forstå at dette er resultatet av hardt arbeid. Institusjoner som klarer å utnytte inntektsoptimalisering i helsesektoren og minimere utgifter, har en tendens til å vinne stort. De som derimot lar utgiftene komme ut av kontroll, rapporterer tap på opptil flere milliarder i året.

Det er vanskelig å overdrive verdien av å kutte unødvendige trinn og øke marginene, spesielt når tallene snakker for seg selv. Ved å bruke kunstig intelligens (KI) eller kontinuerlig personalopplæring bør en medisinsk virksomhet kunne gjenoppfinne driften og rette den mot høyere inntekter.

Automatiserings- og KI-teknologier revolusjonerer inntektsoptimalisering i helsesektoren ved å effektivisere administrative prosesser, redusere menneskelige feil og akselerere den totale inntektssyklusen. Med fremveksten av maskinlæring og robotprosessautomatisering (RPA) kan oppgaver som pasientfakturering, kravbehandling og betalingsbehandling automatiseres, noe som frigjør verdifulle menneskelige ressurser til mer strategiske roller.

For eksempel kan KI-drevet analyse forutsi avslag og automatisere gjeninnsendinger, noe som øker sannsynligheten for vellykkede krav. I tillegg kan KI analysere store datasett for å avdekke ineffektivitet i inntektsoptimaliseringen, og tilby handlingsrettet innsikt som forbedrer kontantstrømmen og reduserer dager med kundefordringer (AR).

Bruksområder for inntektsoptimalisering:

1. Behandling av kravavslag: Et sykehus som bruker KI til å analysere historiske kravdata kan forutsi hvilke krav som mest sannsynlig vil bli avslått. Ved å automatisere gjeninnsendingsprosessen med korrigerende tiltak, reduserer sykehuset avslagsprosenten med 20 % og forbedrer inntektsgjenvinningen.
2. Automatisert pasientfakturering: En stor helseleverandør integrerer RPA i sitt faktureringssystem for automatisk å generere og sende ut regninger. Ved å automatisere denne prosessen reduserer organisasjonen manuelle faktureringsfeil med 30 % og reduserer tiden det tar for pasienter å motta regningene sine med 50 %
3. KI-drevet prediktiv analyse: En mellomstor klinikk tar i bruk KI for å forutsi pasienters betalingsadferd basert på historiske data. Klinikken bruker denne innsikten til å tilby personlige betalingsplaner, noe som øker pasientinnkrevingen med 25 % og reduserer ubetalte saldoer.
4. Automatisert kvalifikasjonskontroll: En helseorganisasjon bruker RPA til å automatisere forsikringskvalifikasjonskontroller. Dette sparer tid for administrativt personale og sikrer at krav sendes inn med nøyaktige dekningsdetaljer, noe som reduserer avviste krav med 15 %.

Nyttige punkter:

• Automatisering av kravbehandling: KI-drevne verktøy kan automatisk flagge krav for rask løsning, noe som betydelig reduserer behandlingstiden for refusjoner.
• Prediktiv analyse: KI kan identifisere mønstre i avslag og pasienters betalingsadferd, slik at helsepersonell kan justere prosesser proaktivt.
• Reduksjon av feil: Automatisering minimerer manuell dataregistrering, noe som reduserer menneskelige feil som kan føre til kostbare kravavslag.
• Automatisering av pasientbetaling: KI-verktøy kan sende automatiserte betalingspåminnelser til pasienter og tilby personlige betalingsplaner, noe som forbedrer innkrevingsratene.

COVID-19-pandemien har hatt en dyp innvirkning på inntektsoptimalisering i helsesektoren, og tvunget mange organisasjoner til å revurdere sine finansielle prosesser og implementere mer smidige, teknologidrevne løsninger. Med økt bruk av telemedisin, nye kodingskrav og varierende pasientvolumer ble inntektssyklusene mer komplekse.

Ettersom helseleverandører kjempet med disse endringene, dukket automatisering og KI opp som kritiske verktøy for å effektivisere fakturering, kravbehandling og pasientengasjement. Dette akselererte skiftet mot digital transformasjon, der eksterne faktureringsteam, KI-drevet avslagsbehandling og refusjoner for telemedisin ble standard praksis.

Verdifull innsikt:

• COVID-19 akselererte behovet for KI i telemedisinsk fakturering, noe som sikrer overholdelse av raskt skiftende reguleringer.
• Automatiseringsverktøy har blitt avgjørende for å administrere eksterne team og effektivisere oppgaver som gjeninnsending av krav og pasientengasjement.
• Pandemien presset helseorganisasjoner mot mer proaktiv finansiell planlegging, og stolte tungt på sanntidsdataanalyse for å forutsi inntektstrender og betalingsrisikoer.

For å forbedre inntektsstyringen må du ta hensyn til dens nøkkelkomponenter. Før vi diskuterer prosessens hindringer og metoder, la oss diskutere disse komponentene og hvorfor de er viktige.

Pasientbestilling og registrering

Fra det øyeblikket en pasient bestemmer seg for å bruke tjenestene dine, begynner inntektsoptimaliseringen å virke. For mange institusjoner gjør det å bestille legetime eller fylle ut papirer kjedelig. Dette kaster bort verdifull tid og dermed penger. Det er viktig å bruke enkle maler og online systemer for dette for å kutte ned forventet tid til besøk. 

Forsikringsverifisering og autorisasjon

Forsikring er en viktig del av medisinske prosedyrer i dag, med 92,1 prosent av amerikanere som bruker det på et tidspunkt i løpet av året. Dermed er det viktig å skape integrasjoner som automatisk behandler en pasients forsikring. Disse bør verifisere at polisen er aktiv og at pasienten er autorisert til å bruke den.

Slike integrasjoner må være skalerbare og støtte verifisering for mange pasienter samtidig. Dette er enklest å oppnå med en skyinfrastruktur. Det vil også tillate deg å lagre alle relevante data på en måte som gjør dem tilgjengelige for alle grener av institusjonen din. Bruk av slike flerbruksløsninger er essensen av inntektsstyringsoptimalisering.

Medisinsk koding og kostnadsregistrering

Medisinsk koding handler om å tildele forkortede koder til standard medisinske prosedyrer, noe som gjør det enklere å registrere og spore dem. Dette fører igjen til kostnadsregistreringsdelen av inntektsoptimaliseringen. Dette innebærer å lese kodedataene for å beregne utførte tjenester og utarbeide en regning.

Å lage et system som automatisk henter informasjon fra en database basert på forkortelsen, vil fremskynde hele prosessen. På samme måte, hvis visse tjenester ofte leveres i en gruppe, er det fornuftig å lage forhåndsinnstillinger som beregner slike grupperinger. For eksempel vil en pasient som får tatt blodprøver sannsynligvis få utført spesifikke blodprøver, noe som resulterer i en gruppert kode.

Kravinnsending og -behandling

I en ideell verden ville innsending av et krav til pasientenes forsikringsselskaper være en lek. Du kan lage løsninger som automatisk fyller ut en pasients informasjon og lister opp tjenester du har levert. Imidlertid kan en feil i dette trinnet føre til at et krav blir fastlåst i byråkrati og avvist flere ganger før det endelig går igjennom.

Dette er grunnen til at det er viktig å kombinere både automatiserte, teknologiavhengige løsninger og personalopplæring hvis du ønsker å forbedre inntektsstyringen. Å prioritere en sammensmelting av ansattes ferdigheter med programvaren din og effektivisere de rutinemessige delene av arbeidet er den ideelle tilnærmingen.

Betalingsregistrering og avstemming

Dette trinnet i syklusen handler om å motta kompensasjon, summere den og sammenligne den med skyldige beløp. På dette tidspunktet er det avgjørende å ikke bare oppdage et avvik, men å forstå hvordan det oppsto og hvordan det kan løses mest effektivt. Slik forbedrer du inntektsstyringen i denne fasen: vurder KI-analyse.

Slike verktøy kan bidra til å raskt sortere innkommende betalinger og informasjon. De vil ikke bare oppdage forskjellen mellom forventede og mottatte tall. Disse kan også forstå uttalelser fra forsikringsselskapene og oppsummere dem for raskt å fremheve problemer. 

Dermed fremskynder du løsninger og unngår lang ventetid på full refusjon.

Avslagsbehandling og klager

Av og til, under syklusen, mottar et sykehus kravavslag. Det er åpenbart ikke et alternativ å bare la regninger forbli ubetalte, og dette krever en anke. For dette trinnet begynner optimalisering av helseinntektssyklusen med å forstå de vanlige årsakene til avslag. Dette kan gjøres med langsiktig dataanalyse.

Deretter, når du tydelig vet hvilke kravavslag som er mest vanlige, kan løsningene dine automatisere deler av anke prosessen. På denne måten koster hvert avslag ikke så mye tid, og forstyrrelsen av din vanlige syklus er minimal.

Pasientfakturering og innkreving i inntektsoptimalisering

Når alle krav og forsikringsutbetalinger er behandlet, er det mulig at en pasient fortsatt vil ha utestående gjeld til sykehuset. Dette siste trinnet i syklusen innebærer å summere dem og kreve dem inn. I betydningen av inntektsoptimalisering er det et av de mer utfordrende områdene, da den menneskelige faktoren gjør det uforutsigbart. 

Imidlertid kan det forenkles med maler for fakturakrav og automatiske innkrevingsmeldinger.

Som med enhver kompleks prosess, har RCM sine egne unike risikoer og problemer. Å takle dem er en viktig del av inntektsoptimalisering, så la oss bli kjent med kjerne utfordringene. Mens du kanskje står overfor noen unike, er disse fem standardproblemene som de fleste medisinske institusjoner støter på.

Ineffektive prosesser

Dette kan variere fra helt uorganiserte arbeidsflyter til prosesser som kunne strammes inn med bare 5 til 10 % for å nå perfeksjon. Uavhengig av skala tilsier optimalisering av helseinntektssyklusen at du må finne måter å effektivisere hver prosess på. Fra beregning av utbetalinger til innsending av krav er det avgjørende å kutte unødvendig tid og innsats.

Utilstrekkelig personalopplæring

Den menneskelige faktoren kan i stor grad påvirke bunnlinjen din, da ufaglærte ansatte ikke vil få mest mulig ut av de avanserte verktøyene og teknikkene du gir dem. Dette er grunnen til at inntektsoptimalisering i helsesektoren krever kontinuerlig forbedring av personalet ditt. Fra opplæring på stedet til omfattende veiledninger er det viktig å tilby varierte læringsalternativer.

På denne måten fremskynder du inntektssyklusen, forhindrer feil og forbedrer til og med sikkerheten. En ansatt som er kjent med systemet vil ikke ved et uhell la data ligge eksponert. Dessuten kan de lage sin egen optimale arbeidsflyt for å fullføre utbetalingsoppgaver ekstra raskt.

Overholdelse og regulatoriske spørsmål

Behandling av betalinger vil uunngåelig involvere sensitive pasientdata, som faller inn under HIPAA, GDPR og lignende. Som et resultat må inntektsoptimaliseringen din ta hensyn til at visse kompromisser må gjøres. 

Dette innebærer datalagring, noe som betyr at du kanskje ikke kan beholde betalingsinformasjon. Derfor må personalet ditt angi data på nytt hvis en pasient kommer tilbake for flere prosedyrer, noe som skaper ekstra arbeid.

Teknologiske begrensninger

Mange sykehus kjører på eldre systemer og maskinvare, noe som gjør reell inntektsoptimalisering vanskelig. Tross alt er det bare så mye du kan gjøre uten å modernisere alt. Å fornye systemet kan være kostbart i starten, men det skaper mye verdi og muligheter på lang sikt. I tillegg kan du spare penger ved å sette ut arbeidet til et dyktig team.

Vanskeligheter med pasientbetaling

Noen ganger er pasienter motvillige til å betale eller mangler rett og slett midler. Å navigere i disse komplikasjonene er en nødvendighet, og du kan ta skritt for å redusere nedgangen. For det første er det mulig å tilby avbetalinger med automatisert programvare som håndterer prosessen. 

Sykehus kan også sette opp varsler for å minne pasienter om forfalte regninger. Det er ikke den mest glamorøse delen av inntektsoptimalisering, men en avgjørende del likevel.

Nå som vi har beskrevet noen av de vanlige utfordringene, la oss se på hvordan vi kan håndtere dem. De som ønsker å vite hvordan de kan forbedre inntektssyklusen kan ganske enkelt følge disse metodene for å reorientere systemene sine. Teknologibaserte løsninger vil begrense betalingsbehandlingstiden og fremskynde de byråkratiske delene av syklusen. Les videre for å finne ut hvordan.

Forbedring av arbeidsflyt

Selv om det er vanlig at ansatte har sine egne unike tilnærminger til arbeidet, er det likevel viktig å sette generelle retningslinjer. Disse bør inkludere tips om å kutte ut ekstra trinn og fordele oppgaver slik at alles arbeidsmengde er jevn. Inntektsoptimalisering i helsesektoren forutsetter at alle opererer i takt, som en velsmurt mekanisme.

Digital transformasjon

Glem papir og analoge systemer hvis du virkelig ønsker å optimalisere. Ta systemene dine online eller, enda bedre, dra nytte av skytjenester. Det vil ikke bare garantere at informasjonen din er trygt sikkerhetskopiert, men også gjøre det mulig for deg å bruke moderne, høyhastighetsløsninger. 

Optimalisering av inntektssyklusen i helsevesenet kan ikke skje uten ny teknologi som kutter ut utdaterte prosesser.

Opplæring og utvikling av ansatte

Det er viktig at dine ansatte holder tritt med eventuelle endringer du gjør i de interne systemene. Du kan starte med å lære ansatte hvordan de skal navigere i systemene daglig. Men husk også å trene dem til å håndtere feil og utfordringer. Det er viktig å også lytte til ansattes tilbakemeldinger når de blir kjent med dine digitale løsninger. 

De er sentrale aktører i din inntektsoptimalisering, og du må imøtekomme deres behov og ideer.

Forbedring av medisinsk koding

Vi foreslår ikke at du forlater kodesystemet ditt i jakten på inntektsoptimalisering i helsesektoren, langt ifra. Integrer det i stedet med betalingssystemet ditt. Det bør være mulig å automatisk beregne en pasients regning i løpet av sekunder etter at prosedyrene er oppført. 

Å administrere spesifikke kodekombinasjoner som ofte passer sammen, er også en måte å fremskynde kodebehandlingen på.

Implementering av kunstig intelligens (KI) løsninger

Et annet punkt når det gjelder teknologiadopsjon for inntektsoptimalisering er bruken av KI for å behandle data mer effektivt og automatisere trinn i syklusen. Dette kan inkludere enkel kommunikasjon med pasienter, som betalingspåminnelser eller registrering av forsikringskrav. 

Tilsvarende kan trent KI enkelt håndtere grunnleggende pasientregistrering eller kodelogging, etter malene du setter.

Utnyttelse av dataanalyse

Høyskalig analyse kan hjelpe deg med å forstå betalingssyklusen bedre og finne måter å stramme den inn på. Fra å analysere forsikringsutbetalingsrater til å identifisere de mest tidkrevende aspektene ved betalingsbehandling, gir analyse deg harde data og grunnlag å bygge på. Det bidrar også til å forhindre inntektslekkasje, der potensiell inntekt går tapt på grunn av tapte betalinger eller ineffektiv behandling.

Automatisering av betalingsregistrering og avstemming

Når vi snakker om det, er det ingen overraskelse at automatisering av repeterende oppgaver er den enkleste måten å optimalisere inntektssyklusen på. Du trenger ikke å ha ansatte som rutinemessig sender ut fakturaer og varsler når programvare kan håndtere denne prosessen helt fint. 

Tilpasset utvikling for helsesektoren er lett tilgjengelig og vil spare utallige timer så vel som penger.

Implementering av kravbehandlingssystem

Med tusenvis av pasienter om dagen bør store sykehus søke måter å effektivisere kommunikasjonen med forsikringsselskaper. Det er her kravbehandlingsprogramvare kommer inn, og tilbyr måter å fremskynde kravinnsending og -behandling. 

Systemet skal la deg enkelt se status for mange krav samtidig, filtrere dem og utføre massehandlinger.

Etter at du har implementert disse praksisene for inntektsoptimalisering i helsesektoren, er det viktig å vurdere deres effekt på institusjonen din. Du ønsker åpenbart å se store forbedringer som et resultat av disse endringene. Her er hvordan du sporer dem og håndterer perioden etter optimalisering.

Nøkkelindikatorer (KPIer) å spore

Det finnes et standard sett med KPIer som vil hjelpe deg med å vurdere hvor godt systemet ditt fungerer. Vi vil ikke liste opp alle, men bare de viktigste, som for eksempel:

• Den første reflekterer hvor lang tid det i gjennomsnitt tar deg å motta en betaling. Dette betyr at en lavere metrikk er ideell, da det betyr rask, effektiv kontantstrøm uten tid brukt på anker. 
• Den andre statistikken er lik, da rene krav er de som ganske enkelt betales ved forespørsel. De er ikke fastlåst med anker eller avslag. Hvis antallet deres øker, gjorde du inntektsoptimalisering riktig.

Derimot bør anke-/avslagsratene holdes så lave som mulig av åpenbare grunner. Hvis du bruker et automatisert system, vil du sannsynligvis se dem reduseres. 

Det kan imidlertid også være lurt å justere algoritmene for å se om ytterligere endringer vil senke dem enda mer.

Til slutt er tapte fordringer de som forblir ubetalte permanent, og du ønsker aldri å se dem øke. Når du implementerer noen praksiser for inntektsoptimalisering i helsesektoren, bør tapte fordringer synke permanent.

Regelmessige ytelsesvurderinger

Mens KPIer viser hvor godt systemet ditt fungerer og hvor mye det gagner deg, har vi tidligere sagt at ansatte er like avgjørende for inntektsoptimalisering. Det er viktig å inkludere ytelseskontroller og sørge for at personalet holder tritt med det endrede systemet. 

Uansett hvor mye automatisering du gjør, må de levere arbeid av høy kvalitet for å forbedre KPIer.

Kontinuerlige forbedringsplaner

Ikke stopp etter bare én runde med forbedringer, da regelmessig planlagte programvareoppdateringer kan holde målingene i riktig retning. Dette handler både om å implementere nye funksjoner og enkelt omkonfigurere programvaren din en gang iblant for å teste nye ting. Din inntektsoptimalisering kan gi gode resultater med en gang, men eksperimentering er en flott mulighet til å forbedre dem.

Hvis du ønsker at din inntektsoptimalisering skal lykkes, kan du vende deg til et erfarent team. JetBase har brukt over et tiår på å utvikle tilpassede løsninger og hjelpe selskaper med digitale transformasjoner. Vi kan implementere KI-funksjoner for din inntektssyklus, forbedre den med dataanalyse og ta bedriften din til skyen. Kontakt oss nå for å starte arbeidet med prosjektet ditt.

Optimalisering av inntektssyklusen i helsevesenet kommer med både kortsiktige investeringer og langsiktige kostnadsbesparende fordeler. Implementering av automatiseringsverktøy, KI-drevet analyse og omfattende opplæringsprogrammer for faktureringsteam krever en innledende finansiell utlegg, men avkastningen i effektivitet og reduserte driftskostnader rettferdiggjør ofte utgiftene.

Typiske kostnader inkluderer programvareanskaffelse, tilpasning for spesifikke arbeidsflyter og løpende systemvedlikehold. Optimaliserte inntektssykluser reduserer imidlertid AR-dager, forbedrer kravgodkjenningsrater og forbedrer innkreving av pasientbetalinger, noe som resulterer i betydelige økonomiske forbedringer for helseorganisasjoner.

Verdifull innsikt om kostnader ved inntektsoptimalisering:

• Den innledende kostnaden for automatisering kan være høy, men helseorganisasjoner ser vanligvis en avkastning på investeringen (ROI) innen det første året gjennom raskere refusjoner og reduserte feil.
• KI-drevet innsikt gir langsiktige kostnadsfordeler ved å forbedre avslagshåndteringen og muliggjøre mer nøyaktig prognose, noe som reduserer finansiell risiko.
• Et godt implementert inntektsoptimaliseringsprogram kan redusere driftskostnadene ved å automatisere repeterende oppgaver og redusere bemanningsbehovet for fakturering og kravbehandling.