Поскольку прибыль мала, оптимизация цикла оборотов и искусственный интеллект могут стать ключевым моментом

Неспособность модернизировать цикл получения среднего дохода с помощью рабочих процессов с поддержкой искусственного интеллекта может стать экзистенциальной проблемой для больниц, поскольку плательщики используют собственную автоматизацию для тщательной проверки каждой претензии. На вебинаре HealthsystemCIO «Изучение возможностей оптимизации ИТ в среднем цикле доходовУчастники дискуссии из Провиденса, больницы и дома престарелых Натана Литтауэра и e4health описали функцию, которая находится между доступом к пациентам и внутренним выставлением счетов, но все больше определяет, останутся ли модели оказания медицинской помощи финансово жизнеспособными.

В Providence цикл среднего дохода (MRC) охватывает клиническую документацию, сбор и выверку платежей, кодирование как для профессиональных, так и для медицинских услуг, выявление рисков HCC, ведение дел и управление использованием, точность заказов, предотвращение отказов и преобразование клинических данных в выставление счетов внутри EHR. Эти рабочие процессы связывают клиническую деятельность с возмещением расходов и мерами качества, и многие из них по-прежнему сильно зависят от людей, надежно выполняющих сложные процессы под давлением, что оставляет много возможностей для оптимизации.

Для больницы и дома престарелых Натана Литтауэра, сельского учреждения в северной части штата Нью-Йорк, этот средний слой стал центром стратегии выживания. «Мы всегда говорим, что в середине цикла точность соответствует ценности», — сказал Джеймс Веллман, вице-президент/ИТ-директор больницы и дома престарелых Натана Литтауэра. «Мы хотим, чтобы нам платили за то, что мы делаем, справедливо и чтобы мы получали от этого максимальную отдачу».

Николас Рауп, старший вице-президент по решениям в области искусственного интеллекта и автоматизации компании e4health, сказал, что связь между документацией и финансовыми показателями является прямой. «Если это не задокументировано и не закодировано должным образом, ваша финансовая модель перевернется с ног на голову». Он утверждал, что MRC теперь охватывает «все эти процессы и рабочие процессы от момента обслуживания или ухода до выписки и предварительного выставления счетов», что делает его естественным центром инвестиций в ИИ.

Гонка вооружений ИИ с плательщиками усиливается

Участники дискуссии согласились, что общие факторы, такие как давление на рентабельность, ограничения денежных потоков, нехватка персонала и рост интенсивности аудита, делают оптимизацию MRC актуальной. Они также подчеркнули новый фактор: быстрое внедрение плательщиками ИИ для анализа документации, ужесточения правил и создания более сложных отказов. Руководители компании Providence описывают развивающуюся среду как «битву ботов», в которой алгоритмы плательщиков постоянно исследуют причины задержки или отказа в выплате, в то время как системы здравоохранения стараются не отставать.

Для небольшой сельской больницы такая динамика особенно заметна. «Без этого вы просто будете откладывать неизбежное», — сказал Веллман об оптимизации с помощью ИИ. «Вас либо купят, либо вы закроетесь и начнете терять услуги». Он сообщил присутствующим, что его организация рассматривает следующие три года как решающие для учреждений, живущих с очень тонкой маржой.

Лидеры технологий предупредили, что внедрение ИИ в MRC не следует рассматривать как дополнительное усовершенствование, конкурирующее с инициативами по цифровому входу или кибербезопасности. Вместо этого они считают его источником финансирования этих проектов, поскольку постепенное улучшение целостности документации, точности кодирования и предотвращения отказов может генерировать денежные средства, необходимые для поддержки более широкой цифровой трансформации.

Объединение врачей, финансов и ИТ

В основе технической дискуссии лежала культурная проблема: врачи, которые должны точно документировать медицинскую помощь, часто считают, что проблемы доходов далеки от их миссии. Участники дискуссии рассказали об интенсивной работе с директорами по маркетингу, CMIO и руководителями отделов, чтобы в каждом конкретном случае показать, как отсутствие документации приводит к потере дохода и задержке инвестиций в новые МРТ-сканеры, ультразвуковые аппараты и другие инструменты, которые запрашивают врачи. Веллман сказал, что его команда приводит неопознанные примеры, в том числе один случай, когда неполная документация обошлась организации в 13 000 долларов, чтобы связать клиническое поведение с финансовыми результатами.

Управление изменениями стало второй важной темой. В Providence усилия по оптимизации намеренно избегают нисходящих мандатов, разработанных изолированно ИТ-специалистами. Вместо этого оперативный и клинический персонал, которому будет предложено изменить свои рабочие процессы, приглашается на ранней стадии, чтобы определить болевые точки, желаемые конечные состояния и приемлемые компромиссы. Эта модель совместного проектирования призвана снизить сопротивление среди и без того перегруженных врачей, превратив их в поборников, а не получателей перемен.

Что касается услуг, Рауп подчеркнул, что внедрение улучшается, когда сотрудники, работающие на передовой линии, быстро видят ощутимые преимущества. Он описал схему, в которой команды пилотируют небольшое изменение, замечают экономию времени или сокращение переделок, а затем начинают спрашивать, с чем еще может справиться технология. Этот эффект «снежного кома» может превратить ранних скептиков в сторонников, при условии, что лидеры готовы иметь дорожную карту и структуру управления для направления нового спроса.

От информационных панелей к продуктовому мышлению

Все три участника дискуссии подчеркнули, что руководителям необходимо иметь четкое представление о текущей производительности, прежде чем принимать решение о том, где применять автоматизацию. Рекомендуемые показатели информационной панели включали процент отказов и отказов, которых можно было избежать, доходность первого прохода, количество дней без окончательного выставления счетов (DNFB), производительность кодирования и количество невыполненных работ, покрытие CDI, стоимость за претензию и стоимость за встречу, а также влияние изменений индекса состава обращений на доход. Эти меры, по их словам, должны быть автоматизированы, осуществляться практически в режиме реального времени и напрямую связаны с оперативными решениями.

В Providence цель состоит в том, чтобы каждая визуализация была связана с таким вопросом, как можно предотвратить отказы, какие очереди блокируют денежный поток и где кодирование или обобщение с помощью искусственного интеллекта могут освободить сотрудников, чтобы сосредоточиться на более ценной работе. «RCM ведет себя как продукт, поскольку у него есть постоянные постоянные пользователи, постоянные изменения в политике и множество точек интеграции», — сказал Адар Палис, старший вице-президент по клиническим приложениям и приложениям цикла доходов компании Providence. Подобный подход, утверждает он, приводит к более широкому внедрению, лучшему качеству и более устойчивым результатам.

Рауп призвал организации выйти за рамки разовых инициатив и принять продуктово-ориентированный подход к оптимизации MRC: назначить владельца продукта, определить дорожную карту, согласовать ключевые показатели эффективности и обеспечить, чтобы заинтересованные стороны бизнеса контролировали «что», а ИТ-специалисты определяли «как». В этой модели проекты не заканчиваются на этапе запуска; вместо этого продукт постоянно совершенствуется по мере развития правил для плательщиков, кадрового обеспечения и технологических возможностей.

Несмотря на то, что разговор неоднократно возвращался к автоматизации, участники дискуссии старались позиционировать ИИ как дополнение, а не замену. «ИИ — это инструмент», — сказал Палис. «Это инструмент, который помогает им выполнять свою работу». Руководители компаний Providence и Nathan Littauer описали использование автономного или вспомогательного кодирования для обработки простых случаев, перераспределение кодировщиков на функции аудита и исключений, а также использование искусственного интеллекта для автоматизации предварительных проверок авторизации и мониторинга веб-сайтов плательщиков, когда нехватка кадров и ограниченные рынки труда затрудняют найм сотрудников.

Убери это

• Определите количественно четкий базовый уровень эффективности цикла получения дохода, включая предотвратимые отказы, дни DNFB, производительность кодирования, индекс смешанного состава дел и стоимость одной претензии.
• Отдавайте приоритет инвестициям в ИИ в рабочие процессы среднего цикла получения дохода в качестве основного источника финансирования других инициатив в области цифровой и кибербезопасности.
• Регулярно собирайте врачей, финансовых и ИТ-руководителей для рассмотрения реальных случаев, которые связывают качество документации с доходами, капиталовложениями и доступом к пациентам.
• Измените распределение ролей, чтобы сотрудники могли повысить свою квалификацию в области аудита, исключений и анализа, а рутинные задачи, основанные на правилах, были перенесены на инструменты с поддержкой искусственного интеллекта.
• Создавайте автоматизированные информационные панели, работающие в режиме реального времени, которые помогут принимать конкретные операционные решения, и управляйте оптимизацией цикла получения дохода в середине цикла как продукта с владельцем, дорожной картой и ключевыми показателями эффективности.

Рауп предложил лидерам теперь общепринятый прогноз, взвешивающий, насколько агрессивно использовать эти возможности. «Люди, использующие ИИ, заменят людей, которые не используют ИИ», — сказал он.