Facturering automatisering in de gezondheidszorg: Casestudy

In de gezondheidszorgverzekeringssector, waar moderne technologieën zoals AI, big data-analyse en machine learning snel worden geïmplementeerd, blijft er een aanzienlijke afhankelijkheid van handmatige verwerking. Bedrijven blijven mensen in dienst nemen in plaats van robots voor taken zoals registratie, facturering, claims en andere verzekeringsgerelateerde processen.

Maar zijn geautomatiseerde systemen echt inferieur aan menselijke werknemers? Is automatisering de moeite waard om te implementeren? Deze vraag is een dubbelzijdig zwaard. In dit artikel zullen we een casestudy uit onze praktijk bij JetBase verkennen, waar we met succes menselijke arbeid hebben vervangen door geautomatiseerde factureringprocessen, wat iedereen ten goede kwam. Wees gerust, niemand is ontslagen; in plaats daarvan heeft iedereen geprofiteerd van deze overgang.

Blijf lezen om te begrijpen hoe verzekeringsautomatisering de workflow efficiëntie kan stroomlijnen en verbeteren.

Bewijs van behandeling is een cruciaal onderdeel van het ecosysteem van de gezondheidszorgverzekering. Het is een essentiële voorwaarde van de polis of het contract tussen de verzekerde en de verzekeraar.

Typische Voorwaarden in een Gezondheidsverzekering

Bewijs van behandeling kan omvatten: doktersvoorschriften, kliniekfacturen of andere medische dossiers. De nauwkeurigheid en tijdige verstrekking van deze documenten zijn cruciaal. Echter, veel gevallen doen zich voor waarin vertegenwoordigers van medische factureringbeheer documenten kwijtraken door het hoge volume aan gegevens, een slecht beheersysteem of menselijke fouten.

Hier komt automatisering om de hoek kijken. Het is bedoeld om de handmatige workflow tijdens facturering en claimverwerking, het bijwerken van polissen en andere verzekeringsgerelateerde taken te verminderen.

Om te illustreren hoe automatisering werkt, presenteren we een casestudy waarin we de verwerkingstijd van facturatiegegevens hebben verminderd van twee weken naar één dag.

Verwerkingstijd voor Factureringautomatisering

Gegevens Gebruikt

In onze casestudy omvat de verwerkte data de tijd die artsen besteden aan patiëntendossiers. Deze tijd wordt in seconden geregistreerd, en zodra deze ongeveer 20 minuten (1200 seconden) bereikt, wijs het systeem een Current Procedural Terminology (CPT) code toe. Deze codes bieden een gestandaardiseerde nomenclatuur voor het coderen van medische procedures en diensten.

Het verzekeringsbedrijf ontvangt rapporten met deze codes en de behandelingsgeschiedenis van de patiënt, inclusief oproepen, consulten en medische voorschriften. Nauwkeurige codering is cruciaal voor facturering, en vóór automatisering berekende een toegewijde manager handmatig duizenden codes, wat weken duurde en meerdere rondes van verificatie vereiste.

Met automatisering is deze persoon overgestapt naar andere taken, waardoor de noodzaak voor handmatige documentverwerking is geëlimineerd.

Zorgen voor Gegevens Betrouwbaarheid

Het waarborgen van de nauwkeurigheid van alle gegevens is cruciaal. Onze verantwoordelijkheid omvat het verifiëren dat geregistreerde werkuren overeenkomen met de werkelijkheid, wat menselijke controle vereist. We hebben elektronische handtekeningen voor artsen geïmplementeerd, die tussentijdse rapporten moeten goedkeuren om hun nauwkeurigheid te bevestigen.

Technische Stack voor Facturering Automatisering

We hebben de meest relevante technische diensten gekozen op basis van onze projectinfrastructuur om te zorgen voor HIPAA-naleving. Het project is gebaseerd op AWS, met gebruik van Amazon EventBridge Scheduler met Lambda om processen te initiëren, evenals SQS om de processen in te plannen. Lambda hielp ons logische bewerkingen te verwerken en Excel-rapporten te genereren, terwijl S3 werd gebruikt voor het opslaan van de Excel-rapporten.

Uitdagingen bij Automatisering

Werken met talrijke en repetitieve gegevens was een uitdaging. Het ontwikkelen van een eenvoudig algoritme kostte tijd voor analyse en testen. Het integreren van gegevens met externe diensten was ook moeilijk. We hebben echter deze uitdagingen overwonnen en 100% nauwkeurigheid bereikt. We hebben de initiële gegevens na automatisering opnieuw gecontroleerd ten opzichte van handmatige gegevensverwerking, wat de hoge nauwkeurigheid van onze aanpak bevestigde.

Geweigerde zorgclaims kosten artsen elk jaar veel geld — 65% van de claims wordt nooit opnieuw ingediend ondanks veel terugvorderbare weigeringen (Bron).

Niet alle klinieken of verzekeraars hebben automatisering nodig. Handmatig beheer van medische dossiers is nog steeds wijdverbreid.

Om de noodzaak voor automatisering te bepalen, evalueer het percentage afgewezen claims en foutpercentages.

Als het percentage afgewezen claims meer dan 5% bedraagt, kan automatisering helpen door realtime geschiktheidcontroles te verbeteren en fouten te verminderen.

Om een succesvolle automatisering van het factureringsproces te waarborgen, volg je deze stappen:

1. Analyseer het medische factureringsproces.
2. Verdeel het proces in delen.
3. Automatiseer elk deel stap voor stap.
4. Test en verifieer.
5. Splits de automatiseringsprocessen in beheersbare cycli.
6. Test en verifieer opnieuw.
7. Ga verder met de definitieve lancering.

Automatisering biedt tal van voordelen voor zorgverleners:

• Vermindert afgewezen claims.
• Voorkomt repetitieve fouten.
• Bespaart tijd bij het opstellen van rapporten.
• Verhoogt klanttevredenheid.
• Verlicht de werkdruk van zorgverleners en factureringsmanagers.

Als je overweegt om automatisering in het factureringsproces te implementeren, is op basis van onze ervaring bij JetBase het antwoord een beslist ja. Automatisering vermindert routinematige gegevensverwerking, maakt menselijke middelen vrij zonder in te boeten op nauwkeurigheid en verhoogt de tevredenheid van zowel patiënten als artsen.

We hopen dat deze casestudy nuttig is geweest. Als je vragen hebt over het implementeren van automatisering in jouw gezondheidszorgproject, aarzel dan niet om contact met ons op te nemen voor een gratis consultatie met onze experts.