医疗保健收入周期:如何优化性能

在医疗保健行业，患者护理往往是最重要的，但许多幕后活动使每一次相遇、每一次手术和每一个生命都成为可能。例如，医疗保健收入周期管理是组织中保持业务运行并为社区服务的一项关键功能。收入周期包括从创建患者账户到为医疗保健服务收取费用的过程，以及其间的每个步骤。因此，卫生系统依靠有效的收入周期管理来跟踪患者的旅程，处理索赔，并确保组织为其服务收取费用。

今天的收入周期管理不仅仅是开票和收款。随着医疗保健行业的发展，管理收入周期的传统、耗时(通常是手工)的方法需要太多的资源，并留下了不可接受的误差空间。同时，开箱即用的收入周期解决方案不允许定制或集成付款人和EMR数据。2022卡塔尔世界杯赛程表时间

当代医疗保健领域需要一个全面、标准化和数据驱动的收入周期流程。此外，由于COVID-19造成的销量下降进一步增加了对收入周期管理进行转型的必要性，因为组织不能错过支付的机会。

数据改善医疗保健收入周期管理的三种方法

利用数据支持全面和准确的收入周期管理的卫生系统可从三个重要方面改善其财务结果:

减少否认

在收入周期过程中，每个医疗保健提供商的索赔拒绝费用平均为500万美元每年。组织可以通过使用分析解决方案来整合来自多个来源的数据来理解拒绝的原因，从而弥补部分损失。有了这种洞察力，卫生系统就可以实施否认预防计划和恢复被否认者的程序。

比林斯诊所例如，当它找到否认的来源时，就会找到减少否认的机会。该组织利用了健康催化剂世界杯葡萄牙vs加纳即时走地数据操作系统(DOS™)世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测平台和一套强大的分析应用程序，以实现收入周期分析应用程序。由此产生的见解为数据驱动的改进工作提供了信息，并产生了积极的结果，包括在短短12个月内减少了450万美元的拒绝，导致总体拒绝金额相对减少了8%。

通过付费倾向来增加收款

随着患者承担的医疗费用越来越多，自费账户现在成为医院和卫生系统坏账的最大来源。坏账占比超过550亿美元每年的医疗收入损失。卫生系统需要以战略为导向的病人收集流程——换句话说，一个可靠的倾向支付预测模型——赶在坏账之前。

Allina健康通过创建一个预测模型来支持支付倾向战略，杠杆DOS来应对坏账挑战。由此产生的付费倾向机器学习模型使用人工智能来预测患者在当月支付账单的概率。对付费倾向的预测帮助Allina在短短一年内就将总收款额增加了200万美元，其中包括在该策略实施的头两个月里额外收取了66万多美元的患者付款。

改善Discharged-Not-Final-Billed努力

管理出院非最终账单(DNFB)病例(由于编码或文件空白，账单仍然不完整)是医院改善收入循环绩效的一个重要方法。然而，如果没有分析来支持工作，实现DNFB改进的目标仍然是一个严重的挑战。

锡博多地区医疗中心投资于旨在提高DNFB利率的分析和资源。该医疗系统在分析平台(DOS)上部署了DNFB分析应用程序，以利用分析平台中聚合的临床、财务、运营、索赔和其他数据。世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测分析应用程序使Thibodaux区域能够快速方便地访问所需信息，以有效管理其DNFB工作，并为编码器和医生创建更有效的工作流程。在该组织启动其最初的DNFB改进努力两年后，它已经实现了100万美元的额外年度报销和DNFB美元的相对减少66.7%，显著改善了现金流。

数据和分析揭示了关键的收入周期管理机会

如今，收入周期管理必须应对组织日益复杂的局面，同时在2019冠状病毒病等紧急情况下保持财务健康。卫生系统可以通过强大的分析来满足这些需求，这些分析可以帮助它们识别改善新闻流的机会，并根据数据制定战略，以在组织发展和挑战出现时持续改进。

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