مدیریت چرخه درآمد: صورتحساب، بازپرداخت و تجزیه و تحلیل انکار

سود:

• درک مراحل چرخه درآمد (ثبت، کدگذاری، صورتحساب، بازپرداخت، جمع آوری) و جایی که هوش مصنوعی در هر مرحله پیش نویس/چک تولید می کند.
• امکان طبقه بندی رد SSI/بازپرداخت با پشتیبانی هوش مصنوعی و ایجاد پیش نویس علت اصلی و اعتراض
• درک این موضوع که انطباق مقررات و تایید نهایی در صورتحساب و کدگذاری متعلق به کارشناس مجاز است و خطر اینکه هوش مصنوعی کدهای جعلی را پیشنهاد کند.

حتی اگر بیمارستانی مریض را معالجه کند، اگر نتواند خدماتی را که ارائه می دهد به درستی و به موقع جمع آوری کند، نمی تواند از نظر مالی دوام بیاورد. کل این جریان پول چرخه درآمد نامیده می شود: این فرآیند مالی است که از ثبت نام بیمار، کدگذاری خدمات، صورتحساب، بازپرداخت توسط مؤسسه (عمدتاً SGK - مؤسسه تأمین اجتماعی در ترکیه) شروع می شود و تا جمع آوری امتداد می یابد. آزاردهنده ترین نکته این چرخه رد کردن است: SSI از پرداخت فاکتور با یافتن ناقص/نادرست آن امتناع می کند. رد به معنای عدم امکان دریافت حقوق برای یک کار انجام شده است. در این واحد از هوش مصنوعی به عنوان ابزار کنترل و پیش نویس در هر مرحله از چرخه درآمد استفاده خواهیم کرد. اما سخت‌ترین محدودیت در اینجا اعمال می‌شود: صورت‌حساب و کدگذاری تنظیم می‌شوند. هوش مصنوعی می تواند به راحتی کدهای نامعتبر را تطبیق دهد. تایید نهایی هر کد و اعتراض با کارشناس مجاز است.

مراحل چرخه درآمد

بیایید چرخه را به پنج مرحله تقسیم کنیم. ثبت نام، ورود صحیح اطلاعات بیمار و بیمه به سامانه است. یک خطا در اینجا (نوع فیوز نادرست) به انتها منتقل می شود. کدگذاری ترجمه خدمات ارائه شده به کد تراکنش رسمی (SUT - کدهای اطلاعیه تمرین سلامت در ترکیه) است. صورتحساب عبارت است از انتقال خدمات کدگذاری شده به مؤسسه بازپرداخت به صورت فاکتور. بازپرداخت مرحله ای است که در آن موسسه فاکتور را بررسی و پرداخت می کند (یا رد می کند). جمع آوری، دریافت واقعی پول است. رد بیشتر از اشتباهات در مراحل کدگذاری و صورتحساب ناشی می شود: اسناد مفقود، روش تشخیص ناسازگار، ثبت تکراری، نقض قانون SUT.

هوش مصنوعی در این چرخه کجا به کار می آید؟ بررسی فیلدهای از دست رفته در رکورد؛ در کدنویسی، پیشنهادات کد ممکن (الزام تایید شده)؛ در پیش کنترل انطباق صورتحساب؛ در تجزیه و تحلیل رد، طبقه‌بندی ردها، یافتن علل ریشه‌ای و تنظیم دادخواست اعتراض. کجا کار نمی کند؟ در تصمیم گیری دقیقاً کد معتبر چیست - زیرا فقط SUT فعلی و متخصص این را می دانند.

تشخیص دو افق زمانی متفاوت در مدیریت رد مهم است. اول کار واکنشی است: تجزیه و تحلیل رد و اعتراض به کسانی که حق دارند، یعنی تلاش برای بازپس گیری ضرر. دوم، و ارزشمندتر، کار پیشگیرانه است: یافتن علت اصلی رد شدن و تغییر روند برای اطمینان از عدم تکرار مجدد. بیشتر موسسات تمام انرژی خود را صرف اعتراض می کنند. در حالی که اگر ماه به ماه به همان دلیل بارها و بارها رد می شوید، اعتراض فقط خالی کردن یک سطل با قاشق است - کار واقعی این است که شیر آب را ببندید. هوش مصنوعی در هر دو افق مفید است: در سمت واکنشی، پیش نویس اعتراض را سرعت می بخشد، در بخش پیشگیرانه، الگوی رد و علت اصلی را قابل مشاهده می کند. اما اجرای تغییر پیشگیرانه (چک لیست، آموزش کدگذاری، هشدار سیستم) در زمینه و رعایت قوانین یک کار انسانی است.

گام به گام: تجزیه و تحلیل رد با هوش مصنوعی

1. ردها را به صورت ناشناس جمع آوری کنید. دنباله ناشناس، کد/دلیل رد، گروه تراکنش، مبلغ به جای شماره فاکتور. شناسه بیمار وجود ندارد.
2. طبقه بندی کنید. از هوش مصنوعی بخواهید ردها را بر اساس دلیل گروه بندی کند: سند از دست رفته، عدم تطابق تشخیص-عمل، قانون SUT، تکراری.
3. خروجی پارتو اکثر ردها معمولاً به دلایل مختلفی انجام می شوند (80/20). کدام دلیل باعث از دست دادن بیشتر پول شما می شود؟
4. به علت اصلی برسید. برای بزرگترین گروه رد، سوال "چرا" را با روش 5 چرا بررسی کنید.
5. اقدام پیشگیرانه + پیش نویس اعتراض. توصیه تغییرات فرآیند که از تکرار جلوگیری می کند. چاپ پیش نویس دادخواست اعتراض برای ردهای موجه.
6. تاییدیه کارشناسی. هر کد و اعتراض توسط SUT فعلی و کارشناس درآمد / کدگذاری تأیید می شود. پیش نویس هوش مصنوعی جایگزین امضا نمی شود.

توجه: خطرناک ترین اشتباه این است که از AI بپرسید "کد SUT این تراکنش چیست" و کد را مستقیماً در فاکتور وارد کنید. مدل می تواند با اطمینان کامل بگوید که کد وجود ندارد یا قدیمی است. این کد هرگز بدون تایید لیست رسمی SUT استفاده نخواهد شد.

سه کیف کوچک

مورد 1 - پارتو رد. رد ماهانه یک بیمارستان 1240 فاکتور بود که در مجموع 860000 لیر بود. متخصص درآمد داده های رد ناشناس را به هوش مصنوعی داد. طبقه بندی هوش مصنوعی نشان داد که 62 درصد از ردها به دو دلیل "سند epicrisis ناقص" و "ناسازگاری تشخیص-روش" بود. این تیم ابتدا روی این دو متمرکز شد: چک لیست اسناد ترخیص و بررسی متقاطع کدگذاری-تشخیصی ایجاد شد. در عرض دو ماه، رد شدن به این دو دلیل به نصف کاهش یافت و ضرر ماهانه ~ 300000 لیر کاهش یافت.

مورد 2 - تله کد توهم. یک کارمند از هوش مصنوعی یک کد SUT برای یک عملیات جدید درخواست کرد. هوش مصنوعی به طور روان کدی واقعی مانند "P612340" را برگرداند. کارشناس بررسی کرد: این کد در لیست SUT نبود، مدل آن را ساخته بود. اگر بدون تأیید وارد می شد، آن فاکتورها رد انبوه دریافت می کردند یا حتی به عنوان کدگذاری نادرست در نظر گرفته می شدند. درس: کد همیشه با لیست رسمی تأیید می شود.

مورد 3 - تسریع در طرح اعتراض. نوشتن اعتراض به ردهای موجه در یک واحد درآمد ساعت ها در روز طول می کشید. کارشناس توجیه رد ناشناس و مبنای SUT مربوطه را به YZ داد و درخواست پیش نویس دادخواست اعتراض کرد. هوش مصنوعی یک طرح کلی ساختار یافته را در عرض چند دقیقه تولید کرد. کارشناس مبانی و مبالغ را بررسی و امضا کرد. زمان آماده سازی اعتراض به طور قابل توجهی کاهش یافت، تعداد اعتراضات افزایش یافت و مقدار بازیابی افزایش یافت. هوش مصنوعی آن را نوشت، کارشناس آن را تأیید کرد و مسئولیت آن را بر عهده گرفت.

چهار قالب قابل کپی

1) طبقه بندی رد:

نقش شما: دستیار تحلیلگر چرخه درآمد. در زیر داده‌های رد ناشناس آمده است: شماره توالی ناشناس، دلیل رد، گروه تراکنش، مبلغ (بدون شناسه بیمار). وظیفه: ردها را بر اساس دلیل گروه بندی کنید، تعداد و مقدار کل هر گروه را کم کنید، 3 دلیل را که بیشترین ضرر را ایجاد می کنند علامت بزنید. کد یا دلیل ساختگی اضافه نکنید.

2) علت اصلی (5 دلیل):

بزرگترین گروه رد "تناسب تشخیص و روش" است. برای این کار، یک تحلیل 5 چرایی پیش‌نویس کنید: برای هر سؤال «چرا» یک پاسخ احتمالی پیشنهاد کنید، به علت اصلی برسید و 3 تغییر فرآیند را پیشنهاد دهید که از عود مجدد جلوگیری می‌کند. بیان کنید که این یک فرضیه است و نیاز به تأیید صحت دارد.

3) طرح اعتراض:

DRAFT دادخواست اعتراض برای رد ناشناس را در زیر بنویسید: دلیل رد [...]، مبنای خدمت [...]، ماده قانون مربوطه [توسط کارشناس تکمیل شود]. از زبان رسمی، محترمانه و مستدل استفاده کنید. شماره ماده قانون را تشکیل ندهید. آن را با تگ [VERIFY] خالی بگذارید.

4) پیش چک لیست ثبت نام:

قبل از رفتن به صورتحساب، پیش چک لیست ثبت/کدگذاری تهیه کنید که از رد شدن جلوگیری می کند: آیا نوع بیمه صحیح است، آیا با تشخیص و روش مطابقت دارد، آیا مدارک لازم (epicrisis، گزارش) تکمیل شده است، آیا سوابق تکراری وجود دارد. اجازه دهید هر مورد یک خط باشد، با علامت بله/خیر.

اعلان ضعیف / اعلان قوی

اعلان ضعیف:

کد SSI این تراکنش را ارائه کرده و آن را برای فاکتور آماده کنید.

این خطرناک است: هوش مصنوعی را جایگزین منبع رسمی می کند و خطر جعل کد را به همراه دارد.

اعلان قدرتمند:

داده‌های رد ناشناس ما در زیر آمده است. ردها را بر اساس دلیل طبقه بندی کنید، دلایلی را که بیشترین ضرر را در دستور پارتو ایجاد می کنند رتبه بندی کنید و اقدامات پیشگیرانه را برای بزرگترین آنها توصیه کنید. کد SUT یا مقاله قانون، ساخت در صورت لزوم. علامت "[تأیید کارشناسان]".

مرحله

سهم هوش مصنوعی

تایید انسانی

ثبت نام

منطقه از دست رفته از پیش بررسی

ثبت کننده

کد نویسی

پیشنهاد کد ممکن (برای تایید باز است)

کارشناس کد نویسی + SUT

صورتحساب

فهرست پیش‌بررسی انطباق

متخصص درآمد

تجزیه و تحلیل رد

طبقه بندی، پارتو، علت اصلی

مدیر درآمد

اعتراض

پیش نویس دادخواست

امضای مجاز کارشناس

اشتباهات رایج

• استفاده از کد هوش مصنوعی بدون تایید کد جعلی/میراث خطر رد شدن و بی نظمی ایجاد می کند.
• عجله برای همه رد شدن ها به یکباره. از پارتو استفاده کنید و روی دلیلی تمرکز کنید که اول از همه بیشتر ضرر می کنید.
• دور زدن علت اصلی اگر همان رد تکرار شود، به این معنی است که روند اصلاح نشده است.
• مطابقت دادن قانون با هوش مصنوعی. شماره مورد همیشه از منبع رسمی تایید می شود.
• اشتباه گرفتن اعتراض به عنوان پیش نویس بدون امضا. پیش نویس بدون کنترل کارشناسی و امضا ارسال نخواهد شد.

نکته: دلایل رد را هر ماه با استفاده از همان الگو دسته بندی کنید و روند را حفظ کنید. اگر یک دلیل پایین بیاید و دیگری بالا رود، در اوایل متوجه خواهید شد که آیا تغییر فرآیند شما کار می کند یا خیر. هوش مصنوعی طبقه بندی را سرعت می بخشد. این وظیفه شماست که روند را تفسیر کنید.

به طور خلاصه

چرخه درآمد روشی است که خدمات به پول تبدیل می‌شود و رد کردن، بزرگ‌ترین نشت آن است. هوش مصنوعی این یک شتاب‌دهنده قدرتمند برای طبقه‌بندی موارد رد، پارتو و استخراج علل ریشه‌ای، پیش‌نویس درخواست تجدیدنظر و پیش‌ثبت‌نام است. اما کدگذاری و صورتحساب تنظیم شده است. هوش مصنوعی می تواند کد نامعتبر ایجاد کند. هر کد توسط SUT رسمی و هر اعتراض توسط کارشناس مجاز تایید می شود. مسئولیت و تایید نهایی همیشه با انسان است.

وظیفه کاربردی

یک لیست رد ناشناس (دلیل، گروه تراکنش، مبلغ) دریافت کنید یا فرضی ایجاد کنید. از هوش مصنوعی طبقه‌بندی پارتو را با الگوی «رده‌بندی رد» بخواهید و دلیلی که بیشترین ضرر را ایجاد می‌کند را بیابید. به همین دلیل، علت اصلی را با الگوی "5 چرا" مشخص کنید و یک اقدام پیشگیرانه را پیشنهاد دهید. لطفاً در ماده 5 توجه داشته باشید که هیچ کد SUT را بدون تأیید آن نمی پذیرید و تأیید نهایی متعلق به کارشناس است.

چک لیست

• [ ] آیا داده های رد را ناشناس کرده ام (هیچ هویت بیمار وجود ندارد)؟
• [ ] آیا من از هیچ کد/قانونی که توسط هوش مصنوعی ارائه شده است بدون تأیید آن استفاده نکردم؟
• [ ] آیا من باخت ترین دلیل را با پارتو در اولویت قرار داده ام؟
• [ ] آیا علت اصلی را پیدا کرده ام و اقدام پیشگیرانه را تعریف کرده ام؟
• [ ] آیا پیش نویس اعتراض را تحت کنترل کارشناسی و امضاء قرار داده ام؟