Tulutsükli juhtimine: arveldamine, hüvitamine ja keeldumise analüüs

Kasu:

• Tulutsükli etappide (salvestamine, kodeerimine, arvete esitamine, hüvitamine, kogumine) mõistmine ja see, kus tehisintellekt igas etapis mustandeid/tšekke koostab
• Võimalus klassifitseerida tehisintellekti toega SSI/tagasimaksete tagasilükkamisi ning koostada algpõhjuste ja vastuväidete eelnõu
• Arusaamine, et eeskirjade järgimine ja lõplik heakskiit arvete esitamisel ja kodeerimisel kuuluvad volitatud eksperdile, ning risk, et tehisintellekt viitab võltskoodidele

Isegi kui haigla ravib patsiendi terveks, ei suuda ta rahaliselt ellu jääda, kui ei suuda oma pakutava teenuse eest korrektselt ja õigeaegselt koguda. Kogu seda rahavoogu nimetatakse tulutsükliks: see on finantsprotsess, mis algab patsiendi registreerimisest, teenuse kodeerimisest, arvete esitamisest, asutusepoolsest hüvitamisest (enamasti SGK – Türkiye sotsiaalkindlustusamet) ja ulatub sissenõudmiseni. Selle tsükli kõige tüütum punkt on tagasilükkamine: SSI keeldub arvet maksmast, leides, et see on puudulik/vale. Tagasilükkamine tähendab, et ei saa tehtud töö eest tasu. Selles üksuses kasutame tehisintellekti juhtimis- ja koostamisvahendina tulutsükli igas etapis. Kuid siin kehtib kõige karmim piir: arveldamine ja kodeerimine on reguleeritud; AI suudab vale koodi vabalt kohandada. Iga koodi ja vastuväite lõpliku heakskiidu annab volitatud ekspert.

Tulutsükli etapid

Jagame tsükli viieks etapiks. Registreerimine on patsiendi- ja kindlustusinfo korrektne sisestamine süsteemi; viga siin (vale kaitsme tüüp) kantakse edasi lõpuni. Kodeerimine on pakutava teenuse tõlkimine ametlikku tehingukoodi (SUT - tervisepraktika teatise koodid Türkiye keeles). Arveldamine on kodeeritud teenuste edastamine hüvitamisasutusse arve kujul. Hüvitis on faas, mille käigus asutus arve üle vaatab ja maksab (või lükkab tagasi). Inkasso on raha tegelik kättesaamine. Tagasilükkamine tuleneb enamasti vigadest kodeerimise ja arveldamise etapis: puuduvad dokumendid, ühildamatud diagnoosimisprotseduurid, dubleeritud registreerimine, SUT reegli rikkumine.

Kus on AI selles tsüklis kasulik? Kirje puuduvate väljade kontrollimine; Kodeerimisel võimalikud koodisoovitused (tingimata kontrollitud); Arvelduste vastavuse eelkontrollis; Tagasilükkamise analüüsis, keeldumiste klassifitseerimises, algpõhjuste leidmises ja vastuväiteavalduse koostamises. Kus see ei tööta? Otsustades, mis täpselt on kehtiv kood – sest seda teavad ainult praegune SUT ja ekspert.

Tagasilükkamise juhtimisel on oluline eristada kahte erinevat ajahorisonti. Esimene on reaktiivne töö: tagasilükkamise analüüsimine ja vastulause esitamine neile, kellel on õigus, st kaotuse tagasivõitmine. Teiseks ja väärtuslikum on ennetustöö: äraütlemiste algpõhjuse leidmine ja protsessi muutmine tagamaks, et äratõukeid ei korduks. Enamik institutsioone kulutab kogu oma energia vastuväidetele; samas kui kuust kuusse saate samal põhjusel ikka ja jälle tagasilükkamise, on vastuväide vaid lusikaga ämbri tühjendamine — tegelik töö on kraan kinni keerata. AI on abiks mõlemal silmapiiril: reaktiivsel poolel kiirendab vastulause koostamist, ennetava poole pealt teeb nähtavaks tagasilükkamismustri ja algpõhjuse. Kuid ennetava muudatuse (kontrollnimekiri, kodeerimiskoolitus, süsteemihoiatus) elluviimine valdkonnas ja seadusandlusest kinnipidamine on inimese töö.

Samm-sammult: tagasilükkamise analüüs AI-ga

1. Koguge tagasilükkamisi anonüümselt. Anonüümne jada, tagasilükkamise kood/põhjus, tehingugrupp, summa arve numbri asemel. Patsiendi ID puudub.
2. Klassifitseerida. Paluge AI-l rühmitada tagasilükkamised põhjuste alusel: dokument puudub, diagnoosi ja toimingu mittevastavus, SUT-reegel, duplikaat.
3. Pareto väljund. Enamik tagasilükkamisi on tavaliselt mitmel põhjusel (80/20). Mis põhjusel kaotate kõige rohkem raha?
4. Jõua algpõhjuse juurde. Suurima tagasilükkamise rühma puhul uurige "miks" küsimust 5 Miks meetodiga.
5. Ennetav tegevus + vastulause eelnõu. Soovitada protsessimuudatusi, mis väldivad dubleerimist; Põhjendatud tagasilükkamise kohta printige vastuväiteavalduse mustand.
6. Ekspertide kinnitus. Iga koodi ja vastuväidet kontrollib praegune SUT ja tulu/kodeerimise ekspert; AI mustand ei asenda allkirja.

Tähelepanu: Kõige ohtlikum viga on küsida AI-st "mis on selle tehingu SUT kood" ja sisestada kood otse arvele. Mudel võib täiesti kindlalt öelda, et koodi pole olemas või see on aegunud. Koodi ei kasutata kunagi ilma ametliku SUT-nimekirjaga kinnitamata.

kolm minikarpi

Juhtum 1 – tagasilükkamise pareto. Ühe haigla igakuine keeldumine oli 1240 arvet, kokku 860 000 TL. Tulude spetsialist andis AI-le anonüümsed tagasilükkamise andmed. Tehisintellekti klassifikatsioon näitas, et 62 protsenti tagasilükkamistest tulenes kahest põhjusest: "puudulik epikriisi dokument" ja "diagnoosi-protseduuri kokkusobimatus". Meeskond keskendus kõigepealt neile kahele: koostati tühjendusdokumentide kontroll-loend ja kodeerimis-diagnostika ristkontroll. Kahe kuuga vähenesid tagasilükkamised nendel kahel põhjusel poole võrra ning igakuine kahjum vähenes ~300 000 TL võrra.

Juhtum 2 – hallutsinatsiooni koodilõks. Töötaja küsis AI-lt uue toimingu jaoks SUT-koodi; AI tagastas sujuvalt realistliku välimusega koodi nagu "P612340". Ekspert kontrollis: seda koodi SUT nimekirjas ei olnud, mudel oli selle välja mõelnud. Kui see oleks sisestatud kontrollimata, oleks need arved massiliselt tagasi lükatud või neid oleks peetud isegi ebaõigeks kodeerimiseks. Õppetund: kood kinnitatakse alati ametliku nimekirjaga.

Juhtum 3 – vastulause eelnõu kiirendamine. Põhjendatud keeldumistele vastuväidete kirjutamine tuluüksuses võttis tunde päevas. Ekspert esitas YZ-le anonüümse tagasilükkamise põhjenduse ja vastava SUT aluse ning taotles vastulause eelnõu. AI koostas struktureeritud kontuuri minutitega; Ekspert kontrollis ja allkirjastas alused ja summad. Vastuväidete koostamise aeg vähenes oluliselt, vastuväidete arv suurenes ja sissenõutud summa suurenes. AI kirjutas selle, ekspert kontrollis seda ja võttis vastutuse.

Neli kopeeritavat malli

1) Tagasilükkamise klassifikatsioon:

Teie roll: tulutsükli analüütiku assistent. Allpool on anonüümsed tagasilükkamise andmed: anonüümne järjekorranumber, tagasilükkamise põhjus, tehingugrupp, summa (patsiendi ID puudub). Ülesanne: rühmitage tagasilükkamised põhjuse järgi, lahutage iga rühma arv ja kogusumma, märkige 3 põhjust, mis põhjustavad kõige rohkem kahju. Ärge lisage väljamõeldud koodi ega põhjust.

2) Algpõhjus (5 põhjust):

Suurim tagasilükkamise rühm on "diagnoosi ja protseduuri mittevastavus". Selleks koostage 5 Miks analüüs: soovitage võimalikku vastust igale "miks" küsimusele, jõudke algpõhjuseni ja soovitage 3 protsessi muudatust, mis takistavad kordumist. Öelge, et see on hüpotees ja seda tuleb kohapeal kontrollida.

3) Vastuväiteavalduse projekt:

Anonüümse tagasilükkamise avalduse EELNÕU kirjutage alla: tagasilükkamise põhjus [...], kättetoimetamise alus [...], asjakohane õigusakti artikkel [täidab ekspert]. Kasutage ametlikku, lugupidavat ja põhjendatud keelt. ÄRGE moodustage õigusakti artikli numbrit; Jätke see märgendiga [VERIFY] tühjaks.

4) Registreerimise eelkontroll:

Enne arveldamisele minekut koostage registreerimise/kodeerimise eelkontroll, mis hoiab ära tagasilükkamise: kas kindlustusliik on õige, kas see ühildub diagnoosi ja protseduuriga, kas vajalikud dokumendid (epikriis, aruanne) on täidetud, kas on dubleerivaid kirjeid. Iga üksus olgu üks rida, millele on märgitud jah/ei.

Nõrk viip / Tugev viip

Nõrk viip:

Esitage selle tehingu SSI-kood ja valmistage see ette arve esitamiseks.

See on ohtlik: see asendab ametliku allika AI-ga, kutsudes esile võltsitud koodi ohtu.

Võimas viip:

Allpool on meie anonüümsed tagasilükkamise andmed. Klassifitseerige tagasilükkamised põhjuse järgi, reastage Pareto järjekorras enim kaotust põhjustavad põhjused ja soovitage kõige suurema puhul ennetavaid meetmeid. SUT kood või õigusakt, VAJADUSEL väljamõeldis; Märkige "[ekspert kinnitada]".

Lava

AI panus

inimeste heakskiit

Registreerimine

Piirkonna eelkontroll puudub

registripidaja

Kodeerimine

Võimalik koodisoovitus (avatud kinnituseks)

Kodeerimise ekspert + SUT

Arvete esitamine

Vastavuse eelkontrollnimekiri

tuluspetsialist

Tagasilükkamise analüüs

Klassifikatsioon, Pareto, algpõhjus

tulujuht

vastulause

Petitsiooni eelnõu

Volitatud eksperdi allkiri

Levinud vead

• AI-koodi kasutamine ilma kinnitamiseta. Võltsitud/pärandkood tekitab tagasilükkamise ja eeskirjade eiramise ohu.
• Kiirustades kõigi tagasilükkamiste poole korraga. Kasutage Paretot ja keskenduge põhjusele, mis paneb teid esimesena kõige rohkem kaotama.
• Algpõhjusest mööda minnes. Kui sama tagasilükkamine kordub, tähendab see, et protsessi ei ole parandatud.
• Seadusandluse vastavusse viimine tehisintellektiga. Kauba number kinnitatakse alati ametlikust allikast.
• Vastulause eksimine allkirjastamata mustandiks. Ilma ekspertiisi ja allkirjata eelnõud ei saadeta.

Nõuanne: kategoriseerige tagasilükkamise põhjused iga kuu sama malli abil ja hoidke trendi. Kui üks põhjendus langeb ja teine ​​tõuseb, näete varakult, kas teie protsessimuudatus toimib. AI kiirendab klassifitseerimist; Teie ülesanne on trendi tõlgendada.

Kokkuvõttes

Tulutsükkel on viis, kuidas teenus rahaks konverteeritakse, ja tagasilükkamised on selle suurim leke. AI; See on võimas kiirendi tagasilükkamiste klassifitseerimiseks, Pareto ja algpõhjuste väljavõtmiseks, kaebuste koostamiseks ja eelregistreerimiseks. Kuid kodeerimine ja arveldamine on reguleeritud; AI võib koostada vale koodi. Iga koodi kontrollib ametlik SUT, iga vastuväidet volitatud ekspert. Vastutus ja lõplik heakskiit jäävad alati inimesele.

Rakenduse ülesanne

Hankige anonüümne tagasilükkamiste nimekiri (põhjus, tehingurühm, summa) või looge hüpoteetiline. Küsige tehisintellektist Pareto klassifikatsiooni malliga "Keeldumise klassifikatsioon" ja leidke põhjus, mis põhjustab kõige rohkem kaotusi. Sel põhjusel kirjeldage malliga „5 miks” algpõhjust ja soovitage ennetusmeetmeid. Pange tähele artiklis 5, et te ei aktsepteeri ühtegi SUT-koodi ilma seda kontrollimata ja lõplik kinnitus kuulub eksperdile.

kontrollnimekiri

• [ ] Kas ma olen anonüümseks muutnud tagasilükkamise andmed (patsiendi tuvastamine puudub)?
• [ ] Kas ma ei kasutanud ühtegi AI pakutavat koodi/õigusakti ilma seda kontrollimata?
• [ ] Kas ma olen Pareto puhul seadnud esikohale enim kaotava põhjuse?
• [ ] Kas olen leidnud algpõhjuse ja määratlenud ennetava tegevuse?
• [ ] Kas ma olen vastulause eelnõu eksperdikontrollile ja allkirjastamisele allutanud?