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人工智能收益周期管理的好处

2020-01-16 15:43:48来源:

人工智能(AI)的概念已迅速从科幻小说领域转变为包括医疗保健在内的许多不同行业的实际和实用工具。

人工智能驱动工具最有效的应用之一是收益周期管理领域。先进的AI技术可以筛选大量数据并解析细微差别,从而使诸如索赔和拒绝管理之类的任务更加高效和有效。了解这些工具的工作方式以及与引入和优化相关的最佳实践,应该是医疗保健专业人员的首要任务。

最佳实践

在使用AI最大化收益周期管理系统中的工作流时,了解您的核心挑战是最重要的要求之一。使用基于结果的分析为数据添加上下文,并确定有效的方法和无效的方法。

例如,付款人拒绝提交的索赔涉及大量数据,这些数据可能表明各种各样的潜在问题。问题可能出在索赔流程本身,文档,培训或执行中。但是,如果您不了解问题的根源,那么您将无法设计有效的解决方案,甚至无法确定AI工具是否可以作为有效的解决方案。在整个高接触流程或那些经常有问题且需要频繁和持续干预的流程中实施时,以AI为主导的支持可能是最有效的。

应用AI解决方案的另一种最佳实践是在流程的早期定义成功-以及用于衡量成功的指标。也许是为了减少平均索赔提交在系统中的停留天数,或者减少拒绝的次数。定义成功,正确衡量基准,并清楚预期的结果。

最后,一旦有了解决方案,就不要只是“定下来而忘了它”。规则和情况可能会迅速改变,尤其是在快速发展的收入周期管理领域。而且由于今天的方法可能无法长期有效,因此保持对数据和收入周期的警惕至关重要。

有意义的好处

人工智能和机器人流程自动化(RPA)功能对于后续和拒绝工作流程中的收益周期环境最有意义。未来的索赔跟进工作流将具有可重复任务的显着自动化功能,而无需任何人工干预,并且不会根据付款或拒绝风险因素在帐户级别主动确定库存的优先级。但是,当需要手动输入时,AI可以确定干预最有效,最有效和最具生产力的点。

此外,AI可以利用工作流专业化来主动将特定帐户分配给合适的员工,以最大限度地提高个人和团队的专业知识和能力。这种战略性的人才分配使具有更高专业知识和技能的人才可以在最有影响力的时间和地点被利用。

提供者可以从小规模开始,利用其患者会计系统中的可用功能来自动化某些任务,提高将帐户路由到工作队列的规则的复杂性,并更好地了解工作流瓶颈。考虑到这一点,收入周期团队应该不畏惧创新,并进行有限的试验,以更好地为进一步投资更多技术和开发新功能而投入更多运营重点。

缺少的链接

成功实现AI工具的一个未得到充分重视的要素是深层次帐户级调查的价值。大数据审查可以帮助指出大问题,但是直到您深入研究各个示例并理解为什么发生拒绝事件之后,您才可以开始创建数据并将轶事观察变成有意义的数据集。在该过程完成之前,将无法在拒绝管理中使用AI解决方案。

许多医疗实践对使用这些新工具的潜力感到非常兴奋。但是,一些在新工具和技术上进行了大量投资的提供商在将这些工具转换为可实际推动财务成果的已实施解决方案方面取得的成功有限。

在许多情况下,缺少的链接是专家生成的数据集,该数据集更丰富,更清楚。理想情况下,收入周期专家和数据专家将协同工作以进行有针对性的审查。借助“说语言”并能清楚地阐明问题和解决方案的专用资源,两个利益相关者群体之间的真正整合可以释放AI驱动解决方案的全部潜力。