Optimering av intäktscykeln inom hälso- och sjukvården: Åtta sätt för ditt företag

Alla institutioner eller företag behöver pengar för att fortsätta fungera och tillhandahålla sina tjänster. Folkhälsan är inget undantag. Optimering av intäktscykeln hjälper till att säkerställa att verksamheten hanterar patienter effektivt och att faktureringsprocesserna går lika snabbt. Det är viktigt att hitta en balans mellan att driva en väloljad betalningsmekanism och att ge tillräcklig vård till patienterna. Idag ska vi lära dig hur du gör just det.

JetBase's guide till optimering av intäktscykeln kommer att lära dig hur du övervinner de vanliga utmaningarna inom hantering av intäktscykeln (RCM). Vi kommer att ta upp de bästa metoderna som effektiviserar intäktscyklerna, samt granska kärnkomponenterna i RCM. Som ofta är fallet är att förlita sig på modern teknik det bästa sättet att uppnå enastående resultat.

Enkelt uttryckt är optimering av hantering av intäktscykeln en samling åtgärder som ett företag vidtar för att förbättra effektiviteten i patienthantering och fakturering. Det handlar inte om att skynda patienten genom sjukhussystemet, utan snarare om att göra den byråkratiska sidan av saker och ting mindre påfrestande.

Saker som försäkringsverifiering, inlämning av anspråk och massor av pappersarbete är besvär, både för sjukhuset och patienten. Att effektivisera dessa processer och låta läkare fokusera på behandling och lugna patienterna är en dubbelsidig fördel. Optimering av intäktscykeln här handlar inte bara om att automatisera steg, utan att ge personalen verktygen för att göra sina egna ansträngningar mer effektiva.

Även om rapporter visar en allmän ökning på upp till 15 % i sjukhusintäkter och bättre marginaler, är det avgörande att förstå att detta är resultatet av hårt arbete. Institutioner som lyckas utnyttja optimering av intäktscykeln inom hälso- och sjukvården och minimera utgifterna tenderar att vinna stort. Däremot rapporterar de som låter utgifterna löpa amok förluster på upp till flera miljarder per år.

Det är svårt att överskatta värdet av att eliminera onödiga steg och öka marginalerna, särskilt när siffrorna talar för sig själva. Genom att använda artificiell intelligens (AI) eller kontinuerlig personalutbildning bör en medicinsk verksamhet kunna ompröva sin verksamhet och inrikta den mot högre intäkter.

Automation och AI-teknik revolutionerar optimeringen av intäktscykeln inom hälso- och sjukvården genom att effektivisera administrativa processer, minska mänskliga fel och påskynda den övergripande intäktscykeln. Med tillkomsten av maskininlärning och robotiserad processautomation (RPA) kan uppgifter som patientfakturering, anspråkshantering och betalningshantering automatiseras, vilket frigör värdefulla mänskliga resurser för mer strategiska roller.

Till exempel kan AI-driven analys förutsäga avslag och automatisera återinlämningar, vilket ökar sannolikheten för framgångsrika anspråk. Dessutom kan AI analysera stora datamängder för att upptäcka ineffektiviteter i optimeringen av intäktscykeln, vilket erbjuder handlingsbara insikter som förbättrar kassaflödet och minskar antalet dagar för kundfordringar (AR).

Användningsfall för optimering av intäktscykeln:

1. Hantering av avslagna anspråk: Ett sjukhus som använder AI för att analysera historiska anspråksdata kan förutsäga vilka anspråk som med största sannolikhet kommer att avslås. Genom att automatisera återinlämningsprocessen med korrigerande åtgärder minskar sjukhuset avslagsfrekvensen med 20 % och förbättrar intäktsåtervinningen.
2. Automatisering av patientfakturering: En stor vårdgivare integrerar RPA i sitt faktureringssystem för att automatiskt generera och skicka ut fakturor. Genom att automatisera denna process minskar organisationen manuella faktureringsfel med 30 % och halverar den tid det tar för patienter att få sina räkningar.
3. AI-driven prediktiv analys: En medelstor klinik använder AI för att förutsäga patienters betalningsbeteenden baserat på historisk data. Kliniken använder denna insikt för att erbjuda personliga betalningsplaner, vilket ökar patientinsamlingsgraden med 25 % och minskar utestående saldon.
4. Automatiserad behörighetsverifiering: En vårdorganisation använder RPA för att automatisera försäkringsbehörighetskontroller. Detta sparar tid för administrativ personal och säkerställer att anspråk lämnas in med korrekta täckningsdetaljer, vilket minskar avvisade anspråk med 15 %.

Användbara punkter:

• Automatisering av anspråkshantering: AI-drivna verktyg kan automatiskt flagga anspråk för snabb lösning, vilket avsevärt minskar handläggningstiden för ersättningar.
• Prediktiv analys: AI kan identifiera mönster i avslag och patienters betalningsbeteenden, vilket gör det möjligt för vårdgivare att proaktivt anpassa processer.
• Felreducering: Automation minimerar manuell datainmatning, vilket minskar mänskliga fel som kan leda till kostsamma anspråksavslag.
• Automatisering av patientbetalningar: AI-verktyg kan skicka automatiserade betalningspåminnelser till patienter och erbjuda personliga betalningsplaner, vilket förbättrar inkassograden.

COVID-19-pandemin har haft en djupgående inverkan på optimeringen av intäktscykeln inom hälso- och sjukvården, vilket har tvingat många organisationer att omvärdera sina finansiella processer och implementera mer agila, teknikdrivna lösningar. Med ökad användning av telehälsa, nya kodningskrav och fluktuerande patientvolymer blev intäktscyklerna mer komplexa.

När vårdgivare brottades med dessa förändringar framstod automation och AI som kritiska verktyg för att effektivisera fakturering, anspråkshantering och patientengagemang. Detta accelererade övergången mot digital omvandling, där fjärrfaktureringsgrupper, AI-driven avslagsbearbetning och telemedicinska ersättningar blev standardpraxis.

Värdefulla insikter:

• COVID-19 påskyndade behovet av AI inom fakturering av telehälsa, vilket säkerställde efterlevnad av snabbt föränderliga regler.
• Automationsverktyg har blivit avgörande för att hantera fjärrteam och effektivisera uppgifter som återinlämning av anspråk och patientengagemang.
• Pandemin pressade vårdorganisationer mot mer proaktiv finansiell planering, med ett stort beroende av realtidsdataanalys för att förutsäga intäktstrender och betalningsrisker.

För att förbättra hanteringen av intäktscykeln måste du ta hänsyn till dess nyckelkomponenter. Innan vi diskuterar processens hinder och metoder, låt oss diskutera dessa komponenter och varför de är viktiga.

Patientbokning och registrering

Från det ögonblick en patient bestämmer sig för att använda dina tjänster, börjar optimeringen av intäktscykeln att få effekt. Alltför många institutioner gör det mödosamt att boka ett läkarbesök eller fylla i pappersarbetet. Detta slösar bort värdefull tid och därmed pengar. Det är viktigt att använda enkla mallar och onlinesystem för detta för att minska den förväntade besökstiden. 

Försäkringsverifiering och auktorisering

Försäkring är en viktig del av medicinska procedurer nuförtiden, med 92,1 procent av amerikanerna som använder den någon gång under året. Därför är det viktigt att skapa integrationer som automatiskt behandlar en patients försäkring. Dessa bör verifiera att policyn är aktiv och att patienten är auktoriserad att använda den.

Sådana integrationer måste vara skalbara och stödja verifiering för många patienter samtidigt. Detta är lättast att uppnå med en molninfrastruktur. Det kommer också att göra det möjligt för dig att lagra all relevant data på ett sätt som gör den tillgänglig för alla grenar av din institution. Att använda sådana mångsidiga lösningar är kärnan i optimering av hantering av intäktscykeln.

Medicinsk kodning och avgiftsregistrering

Medicinsk kodning handlar om att tilldela förkortade koder till standardiserade medicinska procedurer, vilket gör det lättare att registrera och spåra dem. Vilket i sin tur leder till avgiftsregistreringen, en del av optimeringen av intäktscykeln. Detta innebär att läsa koddata för att beräkna utförda tjänster och sammanställa en räkning.

Att skapa ett system som automatiskt hämtar information från en databas baserat på förkortningen kommer att påskynda hela processen. På samma sätt, om vissa tjänster ofta tillhandahålls i grupp, är det logiskt att skapa förinställningar som beräknar sådana grupperingar. Till exempel kommer en patient som får blodprov troligen att få specifika blodprover utförda, vilket resulterar i en grupperad kod.

Inlämning och hantering av anspråk

I en ideal värld skulle det vara enkelt att lämna in ett anspråk till dina patienters försäkringsbolag. Du kan skapa lösningar som automatiskt fyller i en patients information och listar tjänster som du har tillhandahållit. Men ett fel i detta steg kan leda till att ett anspråk fastnar i byråkrati och avvisas flera gånger innan det äntligen går igenom.

Därför är det viktigt att kombinera både automatiserade, teknikbaserade lösningar och personalutbildning om du vill förbättra hanteringen av intäktscykeln. Att prioritera en sammansmältning av anställdas färdigheter med din programvara och effektivisera de rutinmässiga delarna av arbetet är den idealiska strategin.

Betalningsbokföring och avstämning

Detta steg i cykeln handlar om att ta emot ersättning, räkna samman den och jämföra den med förfallna belopp. Vid det laget är det viktigt att inte bara upptäcka en avvikelse utan förstå hur den uppstod och hur den kan åtgärdas mest effektivt. Så här förbättrar du hanteringen av intäktscykeln i detta skede: överväg AI-analys.

Sådana verktyg kan hjälpa till att snabbt sortera inkommande betalningar och information. De kommer inte bara att upptäcka skillnaden mellan förväntade och mottagna belopp. Dessa kan också förstå utdrag från försäkringsbolagen och sammanfatta dem för att snabbt lyfta fram problem. 

Således påskyndar du lösningar och undviker den långa väntan på full ersättning.

Avslagshantering och överklaganden

Ibland, under cykeln, får ett sjukhus anspråksavslag. Det är uppenbarligen inte ett alternativ att helt enkelt lämna räkningar obetalda, och detta kräver ett överklagande. För detta steg börjar optimeringen av intäktscykeln inom hälso- och sjukvården med att förstå de vanligaste avslagsorsakerna. Detta kan göras med långsiktig dataanalys.

När du sedan tydligt vet vilka anspråksavslag som är vanligast, kan dina lösningar automatisera delar av överklagandeprocessen. På så sätt kostar varje avslag inte lika mycket tid, och störningen av din ordinarie cykel är minimal.

Patientfakturering och inkasso vid optimering av intäktscykeln

När alla anspråk och försäkringsutbetalningar är behandlade är det möjligt att en patient fortfarande har vissa utestående skulder till sjukhuset. Detta sista steg i cykeln innebär att summera dem och samla in dem. I bemärkelsen av optimering av intäktscykeln är det ett av de mer utmanande områdena, eftersom den mänskliga faktorn gör det oförutsägbart. 

Det kan dock förenklas med mallbaserade fakturakrav och automatiska påminnelser om inkasso.

Som med alla komplexa processer har RCM sina egna unika risker och problem. Att ta itu med dem är en viktig del av optimeringen av intäktscykeln, så låt oss lära känna de viktigaste. Även om du kan stöta på några unika, är dessa fem standardproblem som de flesta medicinska institutioner stöter på.

Ineffektiva processer

Detta kan sträcka sig från helt oorganiserade arbetsflöden till processer som skulle kunna effektiviseras med bara 5 till 10 % för att nå perfektion. Oavsett omfattning kräver optimering av intäktscykeln inom hälso- och sjukvården att du hittar sätt att effektivisera varje process. Från att beräkna utbetalningar till att skicka ut anspråk är det avgörande att minska överflödig tid och ansträngning.

Otillräcklig personalutbildning

Den mänskliga faktorn kan påverka ditt resultat avsevärt, eftersom okvalificerade anställda inte kommer att dra full nytta av de avancerade verktyg och tekniker du ger dem. Därför kräver intäktsoptimering inom hälso- och sjukvården kontinuerliga förbättringar av din personal. Från utbildning på plats till omfattande guider är det viktigt att erbjuda varierande inlärningsalternativ.

På så sätt påskyndar du intäktscykeln, förhindrar fel och förbättrar till och med säkerheten. En anställd som är bekant med systemet kommer inte av misstag att lämna data exponerade. Dessutom kan de skapa sitt eget optimala arbetsflöde för att slutföra utbetalningsuppgifter extra snabbt.

Efterlevnads- och regelproblem

Att behandla betalningar kommer oundvikligen att involvera känslig patientdata, som faller under HIPAA, GDPR och liknande. Som ett resultat måste din optimering av intäktscykeln ta hänsyn till det faktum att vissa kompromisser måste göras. 

Detta involverar datalagring, vilket innebär att du kanske inte kan behålla betalningsinformation. Därför måste din personal återinmata data om en patient återvänder för fler procedurer, vilket skapar extra arbete.

Teknikbegränsningar

Många sjukhus kör på äldre system och hårdvara, vilket gör en genuin optimering av intäktscykeln svår. Det finns trots allt bara så mycket du kan göra utan att modernisera allt. Att förnya systemet kan vara kostsamt initialt, men det skapar mycket värde och möjligheter på lång sikt. Dessutom kan du spara genom att lägga ut arbetet på ett skickligt team.

Svårigheter med patientbetalningar

Ibland är patienter ovilliga att betala eller saknar helt enkelt pengar. Att hantera dessa komplikationer är en nödvändighet, och du kan vidta åtgärder för att mildra försämringen. Till exempel är det möjligt att erbjuda delbetalningar med automatiserad programvara som hanterar processen. 

Sjukhus kan också ställa in varningar för att påminna patienter om förfallna räkningar. Det är inte den mest glamorösa delen av optimeringen av intäktscykeln, men en avgörande sådan.

Nu när vi har beskrivit några av de vanligaste utmaningarna, låt oss överväga hur man hanterar dem. De som vill veta hur man förbättrar intäktscykeln kan helt enkelt följa dessa metoder för att omorientera sina system. Teknikbaserade lösningar kommer att begränsa betalningsbehandlingstiden och påskynda cykelns byråkratiska delar. Läs vidare för att ta reda på hur.

Förbättring av arbetsflödet

Även om det är vanligt att medarbetare har sina egna unika arbetsmetoder, är det ändå viktigt att fastställa allmänna riktlinjer. Dessa bör inkludera tips om att eliminera extra steg och fördela uppgifter så att allas arbetsbörda är jämn. Intäktsoptimering inom hälso- och sjukvården förutsätter att alla arbetar i samklang, som en väloljad maskin.

Digital omvandling

Glöm papper och analoga system om du verkligen vill optimera. Flytta dina system online eller, ännu bättre, dra nytta av molntjänster. Det kommer inte bara att garantera att din information är säkert säkerhetskopierad utan också göra det möjligt för dig att använda moderna, snabba lösningar. 

Optimering av intäktscykeln inom hälso- och sjukvården kan inte ske utan att ny teknik eliminerar föråldrade processer.

Personalutbildning och utveckling

Det är viktigt att dina anställda håller jämna steg med alla förändringar du gör i de interna systemen. Du kan börja med att lära anställda hur man navigerar system dagligen. Men kom ihåg att också utbilda dem att hantera fel och utmaningar. Det är viktigt att också lyssna på medarbetarnas feedback när de lär sig dina digitala lösningar. 

De är avgörande aktörer i din optimering av intäktscykeln, och du måste tillgodose deras behov och idéer.

Förbättring av medicinsk kodning

Vi föreslår inte att du överger ditt kodsystem i jakten på intäktsoptimering inom hälso- och sjukvården, tvärtom. Integrera istället dem med ditt betalningssystem. Det bör vara möjligt att automatiskt beräkna en patients räkning inom några sekunder efter de listade procedurerna. 

Att hantera specifika kombinationer av koder som tenderar att paras ihop är också ett sätt att påskynda kodbehandlingen.

Implementering av AI-lösningar (Artificiell Intelligens)

En annan punkt för teknikanvändning för optimering av intäktscykeln är användningen av AI för att behandla data mer effektivt och automatisera steg i cykeln. Detta kan inkludera enkel kommunikation med patienter, såsom betalningspåminnelser eller inlägg av försäkringsanspråk. 

På samma sätt kan tränad AI bekvämt hantera grundläggande patientregistrering eller kodloggning, enligt de mallar du ställer in.

Användning av dataanalys

Storskalig analys kan hjälpa dig att bättre förstå betalningscykeln och hitta sätt att effektivisera den. Från att analysera försäkringsutbetalningsgrader till att upptäcka de mest tidskrävande aspekterna av betalningsbehandling ger analys dig hårda data och grund att bygga på. Det hjälper också till att förhindra intäktsläckage, där potentiella intäkter går förlorade på grund av missade betalningar eller ineffektiv bearbetning.

Automatisering av betalningsbokföring och avstämning

På tal om det är det ingen överraskning att automatisera repetitiva uppgifter är det enklaste sättet att optimera intäktscykeln. Du behöver inte ha personal som rutinmässigt skickar ut fakturor och meddelanden när programvara kan hantera denna process alldeles utmärkt. 

Anpassad utveckling för hälso- och sjukvården är lättillgänglig och kommer att spara otaliga timmar samt pengar.

Implementering av system för anspråkshantering

Med tusentals patienter per dag bör stora sjukhus söka sätt att effektivisera sin kommunikation med försäkringsbolagen. Det är här programvara för anspråkshantering kommer in, som erbjuder sätt att påskynda inlämning och behandling av anspråk. 

Systemet bör låta dig enkelt se status för många anspråk samtidigt, filtrera dem och utföra massåtgärder.

Efter att du implementerat dessa metoder för optimering av intäktscykeln inom hälso- och sjukvården är det viktigt att bedöma deras effekt på din institution. Du vill uppenbarligen se stora förbättringar som ett resultat av dessa förändringar. Så här spårar du dem och hanterar perioden efter optimeringen.

Nyckeltal (KPI:er) att följa

Det finns en standarduppsättning KPI:er som hjälper dig att bedöma hur väl ditt system fungerar. Vi kommer inte att lista alla, men bara de viktigaste, såsom:

• Den första återspeglar hur lång tid det i genomsnitt tar för dig att få en betalning. Detta innebär att ett lägre värde är idealiskt, eftersom det betyder ett snabbt och effektivt kassaflöde utan tid spenderad på överklaganden. 
• Den andra statistiken är liknande, eftersom rena anspråk är de som helt enkelt betalas på begäran. De fastnar inte i överklaganden eller avslag. Om deras antal ökar, har du gjort optimeringen av intäktscykeln rätt.

Däremot bör överklagande-/avslagsfrekvenserna hållas så låga som möjligt av uppenbara skäl. Om du använder ett automatiserat system kommer du sannolikt att se dem minska. 

Det kan dock också vara meningsfullt att justera algoritmerna för att se om ytterligare ändringar kan sänka dem ännu mer.

Slutligen är dåliga skulder de som förblir obetalda permanent, och du vill aldrig se dem öka. När du genomfört några optimeringsmetoder för intäktscykeln inom hälso- och sjukvården bör dåliga skulder minska permanent.

Regelbundna prestationsbedömningar

Medan KPI:er visar hur väl ditt system fungerar och hur mycket det gynnar dig, har vi tidigare sagt att anställda är lika viktiga för optimeringen av intäktscykeln. Det är avgörande att inkludera prestationskontroller och se till att personalen håller jämna steg med det förändrade systemet. 

Oavsett hur mycket automation du gör måste de tillhandahålla högkvalitativt arbete för att öka KPI:erna.

Kontinuerliga förbättringsplaner

Sluta inte efter bara en omgång förbättringar, eftersom regelbundet schemalagda programuppdateringar kan hålla mätvärdena på rätt spår. Detta handlar både om att implementera nya funktioner och helt enkelt omkonfigurera din programvara då och då för att testa nya saker. Din optimering av intäktscykeln kan ge fantastiska resultat direkt, men att experimentera är en fantastisk möjlighet att förbättra dem.

Om du vill att din optimering av intäktscykeln ska lyckas kan du vända dig till ett team med erfarenhet. JetBase har ägnat över ett decennium åt att utveckla anpassade lösningar och hjälpa företag med digitala transformationer. Vi kan implementera AI-funktioner för din intäktscykel, förbättra den med dataanalys och ta din verksamhet till molnet. Kontakta oss nu för att påbörja arbetet med ditt projekt.

Att optimera intäktscykeln inom hälso- och sjukvården innebär både kortfristiga investeringar och långsiktiga kostnadsbesparande fördelar. Att implementera automatiseringsverktyg, AI-driven analys och omfattande utbildningsprogram för faktureringsteam kräver en initial ekonomisk insats, men avkastningen i effektivitet och minskade driftskostnader motiverar ofta utgiften.

Typiska kostnader inkluderar programvaruanskaffning, anpassning för specifika arbetsflöden och löpande systemunderhåll. Dock minskar optimerade intäktscykler antalet dagar för kundfordringar (AR-dagar), förbättrar godkännandegraden för anspråk och förstärker patientbetalningsinsamlingarna, vilket resulterar i betydande ekonomiska förbättringar för vårdorganisationer.

Värdefulla insikter om kostnaderna för optimering av intäktscykeln:

• Den initiala kostnaden för automation kan vara hög, men vårdorganisationer ser typiskt sett en avkastning på investeringen (ROI) inom det första året genom snabbare ersättningar och färre fel.
• AI-drivna insikter erbjuder långsiktiga kostnadsfördelar genom att förbättra hanteringen av avslag och möjliggöra mer exakta prognoser, vilket minskar den finansiella risken.
• Ett väl implementerat program för optimering av intäktscykeln kan minska driftskostnaderna genom att automatisera repetitiva uppgifter och sänka personalbehovet för fakturering och anspråkshantering.