Печалби:
- Разбиране на етапите на цикъла на приходите (записване, кодиране, фактуриране, възстановяване на разходи, събиране) и къде изкуственият интелект произвежда чернови/проверки на всеки етап
- Възможност за класифициране на отхвърляния на SSI/погасяване с поддръжка на изкуствен интелект и създаване на основна причина и проект на възражение
- Разбиране, че съответствието с нормативните изисквания и окончателното одобрение при фактуриране и кодиране принадлежат на упълномощения експерт, както и рискът изкуственият интелект да предложи фалшиви кодове
Дори една болница да излекува пациент, тя не може да оцелее финансово, ако не може да събира правилно и навреме за услугата, която предоставя. Целият този паричен поток се нарича цикъл на приходите: това е финансовият процес, който започва от регистрацията на пациента, кодирането на услугата, фактурирането, възстановяването от институцията (най-вече SGK – социалноосигурителна институция в Турция) и продължава до събирането. Най-досадният момент от този цикъл е отхвърлянето: SSI отказва да плати фактура, като я намира за непълна/неправилна. Отхвърлянето означава невъзможност да получите заплащане за свършена работа. В този раздел ще използваме изкуствения интелект като инструмент за контрол и изготвяне на всеки етап от цикъла на приходите. Но най-суровото ограничение се прилага тук: таксуването и кодирането са регулирани; AI може плавно да адаптира невалиден код. Окончателното одобрение на всеки код и възражение е на оторизирания експерт.
Етапи на приходния цикъл
Нека разделим цикъла на пет етапа. Регистрацията е правилното въвеждане на информация за пациента и застраховката в системата; грешка тук (неправилен тип предпазител) се пренася до края. Кодирането е преводът на предоставената услуга в официалния код на транзакция (SUT - Комюнике на здравната практика в Турция). Фактурирането е предаване на кодирани услуги на институцията за възстановяване на разходи като фактура. Възстановяването е фазата, в която институцията преглежда и плаща (или отхвърля) фактурата. Инкасирането е действителното получаване на парите. Отхвърлянето се дължи най-вече на грешки на етапите на кодиране и фактуриране: липсващи документи, несъвместима диагностична процедура, дублирана регистрация, нарушение на правилото за SUT.
Къде AI е полезен в този цикъл? Проверка за липсващи полета в записа; В кодирането възможни предложения за код (задължително проверени); При предварителен контрол на съответствието на фактурирането; При анализ на отказите, класифициране на откази, намиране на първопричините и изготвяне на петиция за възражение. Къде не работи? При решаването кой точно е валидният код - защото само текущият SUT и експертът знаят това.
Важно е да се разграничат два различни времеви хоризонта при управлението на отхвърлянето. Първата е реактивна работа: анализиране на отхвърлянето и възражение срещу тези, които са прави, тоест опит за възстановяване на загубата. Второ, и по-ценно, е превантивната работа: намиране на основната причина за отказите и промяна на процеса, за да се гарантира, че отказите няма да се появят отново. Повечето институции изразходват цялата си енергия за възражение; като има предвид, че ако получавате откази отново и отново по същата причина месец след месец, възражението е просто да изпразните кофа с лъжица - истинската работа е да затворите крана. AI е полезен и в двата хоризонта: от реактивната страна той ускорява изготвянето на възражения, от превантивната страна прави видими модела на отхвърляне и основната причина. Но прилагането на превантивната промяна (контролен списък, обучение по кодиране, системно предупреждение) на място и спазването на законодателството е човешка работа.
Стъпка по стъпка: Анализ на отхвърлянето с AI
- Събирайте откази анонимно. Анонимна последователност, код/причина за отказ, група транзакции, сума вместо номер на фактура. Няма идентификация на пациента.
- Класифицирайте. Помолете AI да групира отхвърлянията по причина: липсващ документ, несъответствие на диагноза-действие, SUT правило, дубликат.
- Изход по Парето. Повечето откази обикновено идват на няколко основания (80/20). Коя причина ви кара да губите най-много пари?
- Стигнете до първопричината. За най-голямата група на отхвърляне, проучете въпроса „защо“ с метода 5 защо.
- Превантивно действие + проект на възражение. Препоръчайте промени в процеса, които ще предотвратят дублирането; Отпечатайте чернова на петиция за възражение за обосновани откази.
- Експертно одобрение. Всеки код и възражение се проверяват от текущия SUT и експерт по приходи/кодиране; Черновата на AI не замества подпис.
Внимание: Най-опасната грешка е да попитате AI „какъв е SUT кодът на тази транзакция“ и да въведете кода директно във фактурата. Моделът може да каже с пълна увереност, че кодът не съществува или е остарял. Кодът никога няма да бъде използван без потвърждение с официалния списък на SUT.
три мини калъфа
Случай 1 — Отхвърляне по Парето. Месечният отказ на една болница е 1240 фактури на обща стойност 860 000 TL. Специалистът по приходите даде анонимните данни за отказ на AI. Класификацията на AI показа, че 62 процента от отказите идват от две причини: „непълен документ за епикриза“ и „несъвместимост на диагнозата и процедурата“. Екипът се съсредоточи първо върху тези две: бяха създадени контролният списък за документация за изписване и кръстосана проверка на кодиране и диагностика. В рамките на два месеца отказите по тези две причини бяха намалели наполовина и месечната загуба намаля с ~300 000 TL.
Случай 2 — Кодов капан за халюцинации. Служител поиска от AI SUT код за нова операция; AI плавно върна реалистично изглеждащ код като "P612340". Експертът провери: този код не беше в списъка на SUT, моделът го беше измислил. Ако бяха въведени без проверка, тези фактури щяха да получат масов отказ или дори да се считат за неправилно кодиране. Урок: кодът винаги се потвърждава от официалния списък.
Случай 3 — Ускоряване на проектовъзражението. Писането на възражения срещу основателни откази в приходно звено отнема часове на ден. Експертът даде анонимната обосновка за отхвърляне и съответната основа за SUT на YZ и поиска проект на петиция за възражение. AI изработи структуриран контур за минути; Експертът провери и подписа основите и сумите. Времето за подготовка на възраженията намаля значително, броят на възраженията се увеличи и възстановената сума се увеличи. AI го написа, експертът го провери и пое отговорност.
Четири копируеми шаблона
1) Класификация на отхвърлянето:
Вашата роля: асистент на анализатора на цикъла на приходите. По-долу са анонимните данни за отхвърляне: анонимен пореден номер, причина за отхвърляне, група транзакции, сума (без ID на пациента). Задача: групирайте отказите според причината, извадете броя и общата сума на всяка група, маркирайте 3 причини, които причиняват най-големи загуби. Не добавяйте измислен код или причина.
2) Основна причина (5 причини):
Най-голямата група за отхвърляне е „несъответствие между диагноза и процедура“. За да направите това, съставете анализ на 5 защо: предложете възможен отговор на всеки въпрос „защо“, стигнете до основната причина и предложете 3 промени в процеса, които ще предотвратят повторение. Посочете, че това е хипотеза и трябва да се провери на място.
3) Проект на петиция за възражение:
Напишете ПРОЕКТ на петиция за възражение за анонимен отказ по-долу: причина за отказ [...], база на услугата [...], съответен член от законодателството [попълва се от експерт]. Използвайте официален, уважителен и аргументиран език. НЕ съставяйте номера на член на законодателството; Оставете го празно с етикета [VERIFY].
4) Списък за предварителна регистрация:
Преди да преминете към фактуриране, изгответе списък за предварителна проверка за регистрация/кодиране, който ще предотврати отказ: правилен ли е видът на застраховката, съвместима ли е с диагнозата и процедурата, пълни ли са необходимите документи (епикриза, доклад), има ли дублиращи се записи. Нека всеки елемент е един ред, отбелязан с да/не.
Слаба подкана / Силна подкана
Слаба подкана:
Предоставете SSI кода на тази транзакция и го подгответе за фактура.
Това е опасно: замества AI за официалния източник, като поражда риск от подправен код.
Мощна подкана:
По-долу са нашите анонимни данни за отхвърляне. Класифицирайте отхвърлянията според причината, класирайте причините, които причиняват най-големи загуби в реда на Парето и препоръчайте превантивни действия за най-големите. SUT код или законодателен член, изработка, АКО Е НЕОБХОДИМО; Маркирайте „[експертна проверка]“.
Етап
Принос на AI
човешко одобрение
Регистрация
Липсваща област предварителна проверка
регистратор
Кодиране
Възможно предложение за код (отворено за потвърждение)
Експерт по кодиране + SUT
Фактуриране
Списък за предварителна проверка на съответствието
специалист по приходи
Анализ на отхвърлянето
Класификация, Парето, първопричина
мениджър приходи
възражение
Проект на петиция
Подпис на упълномощен експерт
Често срещани грешки
- Използване на AI код без проверка. Фалшивият/наследен код създава риск от отхвърляне и нередности.
- Втурване към всички откази наведнъж. Използвайте Парето и първо се фокусирайте върху причината, която ви кара да губите най-много.
- Заобикаляйки първопричината. Ако същото отхвърляне се повтаря, това означава, че процесът не е коригиран.
- Привеждане на законодателството в съответствие с AI. Номерът на артикула винаги се потвърждава от официалния източник.
- Погрешно приемане на възражението за неподписан проект. Проектът няма да бъде изпратен без експертен контрол и подпис.
Съвет: Категоризирайте причините за отхвърляне всеки месец, като използвате един и същ шаблон и поддържайте тенденция. Ако едната обосновка се понижи, а другата се повиши, ще видите рано дали вашата промяна на процеса работи. AI ускорява класификацията; Ваша работа е да интерпретирате тенденцията.
В обобщение
Цикълът на приходите е начинът, по който услугата се превръща в пари, а отказите са най-голямото изтичане. AI; Това е мощен ускорител за класифициране на откази, извличане на Парето и първопричини, изготвяне на обжалвания и предварителна регистрация. Но кодирането и таксуването са регулирани; AI може да създаде невалиден код. Всеки код се проверява от официалния SUT, всяко възражение от оторизиран експерт. Отговорността и окончателното одобрение винаги остават за човека.
Задача за приложение
Вземете анонимен списък за отхвърляне (причина, група транзакции, сума) или генерирайте хипотетичен. Помолете AI за класификация по Парето с шаблона „Класификация на отхвърлянето“ и намерете причината, която причинява най-много загуби. Поради тази причина очертайте основната причина с шаблона „5 Защо“ и предложете превантивно действие. Моля, обърнете внимание в член 5, че не приемате никакъв SUT код, без да го проверите, и че окончателното одобрение принадлежи на експерта.
контролен списък
- [ ] Анонимизирал ли съм данните за отхвърляне (без идентификация на пациента)?
- [ ] Не използвах ли код/законодателство, предоставено от AI, без да го проверя?
- [ ] Дали съм приоритет на най-губещата причина с Парето?
- [ ] Открих ли първопричината и определих ли превантивни действия?
- [ ] Подлагал ли съм проекта на възражението на експертен контрол и подпис?