Tulosyklin hallinta: laskutus, hyvitys ja hylkäysanalyysi

Voitot:

• Ymmärtää tulosyklin vaiheet (tallennus, koodaus, laskutus, hyvitys, perintä) ja missä tekoäly tuottaa luonnoksia/sekkejä kussakin vaiheessa
• Kyky luokitella SSI- tai takaisinmaksun hylkäykset tekoälyn tuella ja tuottaa perussyy- ja vastalauseluonnoksia
• Ymmärtäminen, että säädöstenmukaisuus ja lopullinen hyväksyntä laskutuksessa ja koodauksessa kuuluvat valtuutetulle asiantuntijalle, ja riski siitä, että tekoäly ehdottaa väärennettyjä koodeja

Vaikka sairaala parantaa potilaan, se ei selviä taloudellisesti, jos se ei pysty keräämään oikein ja ajallaan tarjoamaansa palvelua varten. Tätä koko rahavirtaa kutsutaan tulokierroksi: se on taloudellinen prosessi, joka alkaa potilaan rekisteröinnistä, palvelun koodaamisesta, laskutuksesta, laitoksen (useimmiten SGK - sosiaaliturvalaitos Türkiyessä) suorittamasta korvauksesta ja ulottuu perintään. Tämän syklin ärsyttävin kohta on hylkääminen: SSI kieltäytyy maksamasta laskua, koska se havaitsee puutteellisen/virheellisen. Hylkääminen tarkoittaa sitä, että ei voi saada palkkaa tehdystä työstä. Tässä yksikössä käytämme tekoälyä ohjaus- ja piirustustyökaluna tulosyklin jokaisessa vaiheessa. Mutta ankarin raja pätee tässä: Laskutusta ja koodausta säännellään; Tekoäly voi mukauttaa virheellistä koodia sujuvasti. Jokaisen koodin ja vastalauseen lopullinen hyväksyntä on valtuutetulla asiantuntijalla.

Tulosyklin vaiheet

Jaetaan sykli viiteen vaiheeseen. Rekisteröinti on potilas- ja vakuutustietojen oikea syöttäminen järjestelmään; virhe tässä (väärä sulaketyyppi) viedään loppuun asti. Koodaus on tarjotun palvelun käännös viralliseksi tapahtumakoodiksi (SUT - Health Practice Communiqué -koodit Türkiyessä). Laskutus on koodattujen palvelujen välittämistä korvauslaitokselle laskuna. Korvaus on vaihe, jossa laitos tarkistaa ja maksaa (tai hylkää) laskun. Keräys on varsinainen rahan vastaanottaminen. Hylkääminen johtuu enimmäkseen virheistä koodaus- ja laskutusvaiheessa: puuttuvat asiakirjat, yhteensopimaton diagnoosi-menettely, kaksoisrekisteröinti, SUT-säännön rikkominen.

Missä tekoäly on hyödyllinen tässä syklissä? Puuttuvien kenttien tarkistaminen tietueesta; Koodauksessa mahdolliset koodiehdotukset (välttämättä tarkistettu); Laskutuksen noudattamisen esivalvonnassa; Hylkäämisanalyysissä, hylkäysten luokittelussa, perimmäisten syiden löytämisessä ja vastalauseen laatimisessa. Missä se ei toimi? Päättäessään tarkalleen, mikä oikea koodi on - koska vain nykyinen SUT ja asiantuntija tietävät tämän.

Hylkäämisen hallinnassa on tärkeää erottaa kaksi eri aikahorisonttia. Ensimmäinen on reaktiivinen työ: hylkäämisen analysointi ja niiden vastustaminen, jotka ovat oikeassa, toisin sanoen tappion takaisin saaminen. Toiseksi ja arvokkaampaa on ennaltaehkäisevä työ: hylkäämisen perimmäisen syyn löytäminen ja prosessin muuttaminen varmistaakseen, että hylkäyksiä ei toistu. Useimmat toimielimet käyttävät kaiken energiansa vastustukseen; kun taas jos saat hylkäämisen yhä uudelleen samasta syystä kuukausi toisensa jälkeen, vastustaminen on vain ämpärin tyhjentämistä lusikalla – todellinen tehtävä on sulkea hana. Tekoäly on hyödyllinen molemmissa horisontissa: reaktiivisella puolella se nopeuttaa vastalauseiden laatimista, ennaltaehkäisevällä puolella tekee hylkäyskuvion ja perussyyn näkyväksi. Mutta ehkäisevän muutoksen (tarkistuslista, koodauskoulutus, järjestelmävaroitus) toteuttaminen kentällä ja lainsäädännön noudattaminen on ihmisen työtä.

Askel askeleelta: hylkäysanalyysi tekoälyllä

1. Kerää hylkäykset nimettömästi. Anonyymi järjestys, hylkäyskoodi/syy, tapahtumaryhmä, summa laskun numeron sijaan. Potilastunnusta ei ole.
2. Luokitella. Pyydä tekoälyä ryhmittelemään hylkäämiset syyn mukaan: asiakirja puuttuu, diagnoosin ja toiminnan välinen ristiriita, SUT-sääntö, kaksoiskappale.
3. Pareto-tulostus. Useimmat hylkäämiset johtuvat yleensä useista syistä (80/20). Mistä syystä menetät eniten rahaa?
4. Mene perimmäiseen syyyn. Suurimman hylkäysryhmän kohdalla tutki "miksi"-kysymys 5 Miksi -menetelmällä.
5. Ennaltaehkäisevä toimenpide + vastalauseluonnos. Suosittele prosessimuutoksia, jotka estävät päällekkäisyyden; Tulosta perustelluista hylkäämisistä vetoomusluonnos.
6. Asiantuntijan hyväksyntä. Jokaisen koodin ja vastalauseen tarkistaa nykyinen SUT ja tulo-/koodausasiantuntija; AI-luonnos ei korvaa allekirjoitusta.

Huomio: Vaarallisin virhe on kysyä AI:lta "mikä on tämän tapahtuman SUT-koodi" ja syöttää koodi suoraan laskuun. Malli voi kertoa täydellisellä varmuudella, että koodia ei ole olemassa tai se on vanhentunut. Koodia ei koskaan käytetä ilman vahvistusta virallisen SUT-luettelon kanssa.

kolme minilaukkua

Tapaus 1 – Hylkäämisen Pareto. Yhden sairaalan kuukausittainen kielto oli 1 240 laskua, yhteensä 860 000 TL. Tuloasiantuntija antoi anonyymit hylkäystiedot tekoälylle. Tekoälyluokitus osoitti, että 62 prosenttia hylkäämisistä johtui kahdesta syystä: "epätäydellinen epikriisiasiakirja" ja "diagnoosin ja menettelyn yhteensopimattomuus". Tiimi keskittyi ensin näihin kahteen: luotiin purkamisasiakirjojen tarkistuslista ja koodaus-diagnostinen ristiintarkastus. Kahdessa kuukaudessa näistä kahdesta syystä tehdyt hylkäämiset puolittuivat ja kuukausittainen tappio pieneni ~300 000 TL.

Tapaus 2 – Hallusinaatiokoodiloukku. Työntekijä pyysi tekoälyltä SUT-koodia uutta toimintaa varten; Tekoäly palautti sujuvasti realistisen näköisen koodin, kuten "P612340". Asiantuntija tarkisti: tämä koodi ei ollut SUT-listalla, malli oli keksinyt sen. Jos se olisi syötetty tarkistamatta, laskut olisivat saaneet massahylkäämisen tai niitä olisi jopa pidetty virheellisinä koodauksina. Oppitunti: koodi vahvistetaan aina virallisella listalla.

Tapaus 3 – Vastalauseluonnoksen nopeuttaminen. Perusteltujen hylkäämisten vastalauseiden kirjoittaminen tuloyksikköön kesti tunteja päivässä. Asiantuntija antoi YZ:lle anonyymin hylkäysperusteen ja asiaankuuluvan SUT-perusteen ja pyysi vastalauseluonnoksen. Tekoäly tuotti jäsennellyn ääriviivan minuuteissa; Asiantuntija tarkasti ja allekirjoitti perusteet ja määrät. Väitteiden valmisteluaika lyheni merkittävästi, väitteiden määrä lisääntyi ja takaisin peritty määrä kasvoi. Tekoäly kirjoitti sen, asiantuntija vahvisti sen ja otti vastuun.

Neljä kopioitavaa mallia

1) Hylkäämisluokitus:

Roolisi: tulosyklin analyytikon avustaja. Alla on anonyymit hylkäystiedot: anonyymi järjestysnumero, hylkäämisen syy, tapahtumaryhmä, summa (ei potilastunnusta). Tehtävä: ryhmittele hylkäämiset syyn mukaan, vähennä kunkin ryhmän lukumäärä ja kokonaismäärä, merkitse 3 eniten menetystä aiheuttavaa syytä. Älä lisää keksittyä koodia tai syytä.

2) Perimmäinen syy (5 syytä):

Suurin hylkäysryhmä on "diagnoosin ja menettelyn epäsuhta". Voit tehdä tämän laatimalla 5 Miksi -analyysin: ehdota mahdollista vastausta jokaiseen "miksi"-kysymykseen, selvitä perimmäinen syy ja ehdota kolmea prosessimuutosta, jotka estävät toistumisen. Ilmoita, että tämä on hypoteesi ja se on tarkistettava kentällä.

3) Vastalauseluonnos:

Kirjoita alle nimettömän hylkäämisen vastalauseluonnos: hylkäämisen syy [...], palvelun peruste [...], asiaa koskeva lain artikla [asiantuntija täyttää]. Käytä muodollista, kunnioittavaa ja perusteltua kieltä. ÄLÄ keksi lain artiklan numeroa; Jätä se tyhjäksi [VERIFY]-tunnisteella.

4) Rekisteröinnin ennakkotarkistuslista:

Ennen kuin lähdet laskutukseen, valmistele rekisteröinnin/koodauksen ennakkotarkistuslista, joka estää hylkäämisen: onko vakuutustyyppi oikea, onko se yhteensopiva diagnoosin ja menettelyn kanssa, ovatko tarvittavat asiakirjat (epikriisi, raportti) valmiit, onko olemassa päällekkäisiä tietueita. Olkoon jokainen kohde yksi rivi, johon on merkitty kyllä/ei.

Heikko kehote / Vahva kehote

Heikko kehote:

Anna tämän tapahtuman SSI-koodi ja valmistele se laskua varten.

Tämä on vaarallista: se korvaa virallisen lähteen tekoälyllä, mikä aiheuttaa väärennetyn koodin riskin.

Tehokas kehotus:

Alla on anonyymit hylkäystietomme. Luokittele hylkäämiset syyn mukaan, järjestele eniten menetyksiä aiheuttavat syyt Pareto-järjestyksessä ja suosittele ennaltaehkäiseviä toimia suurimmalle. SUT-koodi tai lakiartikkeli, valmistus JOS TARPEEN; Merkitse "[asiantuntija vahvistaa]".

Vaihe

Tekoälyn panos

ihmisen hyväksyntä

Rekisteröityminen

Alueen ennakkotarkastus puuttuu

rekisterinpitäjä

Koodaus

Mahdollinen koodiehdotus (avoinna vahvistusta varten)

Koodausasiantuntija + SUT

Laskutus

Vaatimustenmukaisuuden ennakkotarkastuslista

tulojen asiantuntija

Hylkäämisanalyysi

Luokitus, Pareto, perimmäinen syy

tulopäällikkö

vastalause

Vetoomusluonnos

Valtuutettu asiantuntijan allekirjoitus

Yleisiä virheitä

• AI-koodin käyttäminen ilman vahvistusta. Väärennetty/vanha koodi aiheuttaa hylkäämisen ja väärinkäytösten riskin.
• Kiirehtiä kaikkiin hylkäyksiin kerralla. Käytä Paretoa ja keskity siihen syystä, joka saa sinut häviämään eniten.
• Perimmäisen syyn ohittaminen. Jos sama hylkäys toistuu, se tarkoittaa, että prosessia ei ole korjattu.
• Lainsäädäntö on tekoälyn mukainen. Tuotenumero vahvistetaan aina virallisesta lähteestä.
• Luulisi vastalauseen allekirjoittamattomaksi luonnokseksi. Luonnosta ei lähetetä ilman asiantuntijan valvontaa ja allekirjoitusta.

Vinkki: Luokittele hylkäämissyyt kuukausittain käyttämällä samaa mallia ja pidä trendi. Jos yksi peruste laskee ja toinen nousee, näet varhain, toimiiko prosessimuutoksesi. AI nopeuttaa luokittelua; Sinun tehtäväsi on tulkita trendi.

Yhteenvetona

Tulokierto on tapa, jolla palvelu muunnetaan rahaksi, ja hylkäämiset ovat sen suurin vuoto. AI; Se on tehokas kiihdytin hylkäysten luokitteluun, Pareton ja perussyyn selvittämiseen, valitusten laatimiseen ja ennakkorekisteröintiin. Mutta koodausta ja laskutusta säännellään; AI voi keksiä virheellisen koodin. Virallinen SUT tarkistaa jokaisen koodin ja valtuutetun asiantuntijan jokaisen vastalauseen. Vastuu ja lopullinen hyväksyntä jäävät aina ihmiselle.

Sovellustehtävä

Hanki anonyymi hylkäysluettelo (syy, tapahtumaryhmä, summa) tai luo hypoteettinen. Pyydä AI Pareto-luokitusta "hylkäämisluokitus" -mallilla ja löydä syy, joka aiheuttaa eniten tappioita. Tästä syystä hahmota perimmäinen syy "5 miksi" -mallin avulla ja ehdota ennaltaehkäisevää toimenpidettä. Huomaa kohdassa 5, että et hyväksy mitään SUT-koodia tarkistamatta sitä ja että lopullinen hyväksyntä kuuluu asiantuntijalle.

tarkistuslista

• [ ] Olenko anonymisoinut hylkäystiedot (ei potilastunnistusta)?
• [ ] Enkö käyttänyt mitään tekoälyn tarjoamaa koodia/lainsäädäntöä tarkistamatta sitä?
• [ ] Olenko priorisoinut häviävimmän syyn Pareton kanssa?
• [ ] Olenko löytänyt perimmäisen syyn ja määritellyt ehkäisevät toimet?
• [ ] Olenko alistanut vastalauseluonnoksen asiantuntijatarkastuksen ja allekirjoituksen?