春天
2023
健康IT事件:当今索赔文化中否认的复杂性
克拉丽莎·里金斯著
郑重声明
第三十五卷第二页
一段时间以来，索赔拒绝的复杂性一直是收入周期管理专业人员面临的一个困难和日益严重的问题。人员短缺、培训挑战和不断变化的法规造就了一场完美风暴。这个问题只会加剧，所以找到有效的解决方案来帮助克服这些问题是至关重要的。
拒绝就医也是美国人面临的无偿医疗问题的原因之一，目前每年的无偿医疗费用估计高达430亿美元不幸的是，拒收索赔的比率预计只会上升。最近对医疗机构的一项调查发现，由于患者在财务流程的每一步(包括日程安排、注册、编码、账单和收款)都存在差距，拒绝就医的比例预计将同比增长10%至15%。
想想是什么促使人们否认。根据同样的调查受访者，五大驱动因素是授权(48%)、提供者资格(42%)、代码不准确(42%)、不正确的修饰符(37%)和未能满足提交截止日期(35%)。
大大小小的卫生系统的收入周期管理专业人员正在寻求技术来帮助解决这一问题。事实上，大多数受访者(78%)表示，他们可能会用新技术完全取代现有的理赔管理系统。
实现更高的性能和效率
人工智能(AI)和自动化是管理医疗索赔和拒绝的关键组成部分。通过自动化流程，供应商可以快速准确地筛选大量数据，以识别可能导致拒绝的潜在问题。这有助于加快索赔过程并防止代价高昂的错误。此外，利用人工智能使组织能够灵活地应对持续的付款人变更，并在流程早期降低拒绝的风险。
人工智能技术可以通过分析索赔和否认，并实时提出纠正或干预建议，在潜在问题发生之前预测潜在问题。人工智能还可以帮助识别欺诈性索赔和拒绝，从而提高索赔处理的准确性和收入周期管理。通过将自动化和人工智能结合使用，医疗保健提供商能够更好地了解他们的索赔和拒绝数据，从而改善财务绩效并提高效率。
索赔成功的新模型
根据Altru Health System收入周期总监Stan Salwei的说法，从长远来看，准确的数据输入可以为卫生系统节省大量费用。这种数据驱动的模型是基于从一开始就做出正确的决策，避免以后需要纠正的代价高昂的错误。这种方法可以帮助卫生系统节省资金并推动卫生保健向前发展。
领导人正在考虑提高报销率的方法，这实际上影响了许多卫生系统能够确保的一些预算，以及组织实施工具和我们的工作流程的方式。数据驱动的医疗保健模式将数据管理作为优先事项，以最大限度地提高患者满意度和报销率，从而改变了收入周期管理的格局。
归根结底，数据等于患者满意度和现金，而成功取决于卫生系统如何利用数据做出明智的决策。许多卫生系统花费更多的钱来纠正上游的数据，而不是建立一个程序来第一次将高质量的数据输入系统。
当拒绝还不够的时候
保健规划应是全面的，包括拒绝保险和自付战略。已经开发出一些工具来帮助那些有能力支付医疗费用的人避免慈善或坏账。仅仅关注保险拒绝是不够的;还必须考虑其他付款方式，以保证有足够财力的人能够获得所需的治疗。
许多没有保险的人在发生重大健康事件后才申请医疗补助在这些情况下，重要的是要看看保险单是否具有追溯效力。例如，一些州有追溯性的医疗补助政策，这意味着如果人们当时符合资格要求，他们可以在提交医疗补助申请前三个月获得医疗服务。
对许多患者来说，医疗保健和保险是一件棘手的事情。即使是那些受雇于卫生系统的人，也常常对自己的保险和福利缺乏彻底的了解。患者往往来到一个机构，不知道他们的保险范围。这对卫生系统提出了独特的挑战，因为他们必须努力向患者传授卫生保健和保险的基本知识，以便他们能够做出明智的决定。卫生系统有责任引导患者了解保险、医疗保健和他们作为患者的权利。
有一些索赔拒绝预防渠道利用各种工具和工作流来完成以下工作:
•尽早解决问题(通过实时资格、覆盖范围发现和索赔拒绝警报);
•自动识别、纠正和提交拒绝纠正;和
•让付款人对他们的合同负责。
寻找基于一组调整代码的实时指示板，以便实践经理可以进入并查看他们的拒绝率、百分比和注销。
破解否认的关键:数据和技术
自动化、人工智能和机器学习的进步曾经被视为一个潜在的问题，但现在，医疗保健收入周期部门开始将这些技术作为缓解员工短缺、提高工作满意度和留住有价值人才的一种手段。
2022年对全国收入周期专业人士的一项调查发现，超过一半(53%)的人表示，员工短缺继续减缓索赔和重新提交拒绝，其中:
•40%的人表示，他们担心这会影响对错误索赔的交叉检查;
•38%的受访者对注册时准确的信息交流没有信心;
•48%的医生表示，患者估计的准确率为48%或更低;和
•33%的人表示，《无意外法案》将使索赔流程进一步复杂化，并对付款人报销产生负面影响。
调查结果显示，大多数受访者(74%)将减少拒赔作为他们的首要任务，很明显，投资更先进的技术和更有效的索赔管理方法是必要的。最常被引用的否认原因如下:
•数据和分析不足(62%);
•缺乏自动化(61%);
•缺乏员工培训(46%);
•缺乏内部专业知识(44%);和
•过时的技术(33%)。
为了确保以有效的方式处理索赔，组织应该通过简化和自动化数据输入和验证程序以及定期更新其技术来集中精力优化其系统。
卫生系统现在面临着寻找主动和被动解决方案来解决索赔拒绝问题的挑战。重新提交索赔是一项耗时的手工工作，这可能就是为什么65%被拒绝的索赔从未重新提交的原因人工智能等新技术可以帮助识别和分析拒绝，并确定哪些索赔更有可能被付款人接受。此外，易于采用和集成到现有工作流程中的解决方案可以提供特定于医疗系统的建模，可以根据报销政策的变化进行调整，并提供定制的警报，帮助员工在提交索赔之前发现和纠正问题。最终，这可以帮助减少浪费在不太可能被接受的索赔上的时间和精力。
通过以非破坏性的方式利用破坏性技术，医疗服务提供者和他们的患者可以享受到更高效、更无缝的索赔流程带来的好处。好消息是，这项技术已经出现，企业最终可以解决他们几十年来一直面临的索赔否认问题。
Clarissa Riggins是Experian Health的首席产品官，该公司是为供应商、医生团体和支付款人提供收入周期管理和患者参与解决方案的领先供应商。
参考文献
1.情况介绍:未补偿的医院护理费用。美国医院协会网站。https://www.aha.org/fact-sheets/2020-01-06-fact-sheet-uncompensated-hospital-care-cost．2022年2月更新。2023年2月13日访问。
2.报告:索赔状态2022。益百利健康网站。https://www.experian.com/healthcare/resources-insights/thought-leadership/white-papers-insights/state-claims-report．2023年2月13日访问。
3.追溯性的保险豁免:失去保险而没有学到任何东西。乔治城大学卫生政策研究所网站。https://ccf.georgetown.edu/2021/10/04/retroactive-coverage-waivers-coverage-lost-and-nothing-learned．2021年10月4日更新。2023年2月13日访问。
4.主动拒绝管理和预防的成功。医疗保健财务管理协会网站。https://www.hfma.org/revenue-cycle/denials-management/61778．2018年8月29日更新。2023年2月13日访问。
