Υπάρχουν αρκετές υπο-τάσεις χρηματοδότησης της υγειονομικής περίθαλψης, πιστεύω ότι θα έχουν σημαντικό αντίκτυπο στην υγειονομική περίθαλψη το 2020.
Εδώ είναι τέσσερις:
- Οι λύσεις και οι αναλύσεις αυτοαπασχόλησης θα διαδραματίσουν μεγαλύτερο ρόλο στο οικοσύστημα χρηματοδότησης της υγειονομικής περίθαλψης.
Σύμφωνα με τα Κέντρα Ελέγχου και Πρόληψης Νοσημάτων (CDC), πάνω από το 45% των Αμερικανών ηλικίας 18-64 ετών, οι οποίοι έχουν ασφαλιστική κάλυψη, έχουν τώρα υψηλά προγράμματα εκπτώσεων υγείας (HDHPs). Το ποσοστό αυτό αναμένεται να συνεχίσει να αυξάνεται τα επόμενα χρόνια, πράγμα που σημαίνει ότι οι πάροχοι και οι πληρωτές θα πρέπει να έχουν ατομικό επίπεδο κατανόησης των οικονομικών πτυχών των χαρτοφυλακίων των ασθενών / εγγυητών τους.
Η προσιτότητα, η τάση και η δυνατότητα πληρωμής όλων απαιτούν βαθύ κατακερματισμό και ανάλυση. Αυτή η κατανόηση θα προκύψει από προηγμένες αναλύσεις, οι οποίες θα βασίζονται στην επιστήμη των δεδομένων και στη μηχανική μάθηση, με σκοπό να βρεθεί το “σημείο” της βέλτιστης πληρωμής / ρευστότητας. Εξίσου σημαντικό είναι να προσφέρετε στους ασθενείς επιλογές πληρωμής που είναι πιο βολικές, όπως Venmo, PayPal και άλλες πλατφόρμες πληρωμών για κινητά.
- Η διαχείριση άρνησης θα οδηγείται όλο και περισσότερο από προηγμένες αναλύσεις.
Οι αρνήσεις είναι ο κακοποιός ή η επιβίωση των παρόχων υγειονομικής περίθαλψης. Σε κάθε δεδομένη στιγμή, όσο το 40% του χαρτοφυλακίου εισπρακτέων λογαριασμών (A / R) των παρόχων είναι σε κάποια κατάσταση άρνησης, θέτοντας τεράστια πίεση στην πλήρη πραγματοποίηση του καθαρού εισοδήματος των ασθενών. Με τα περισσότερα έσοδα ενός παρόχου που βρίσκονται ήδη σε κίνδυνο εξαιτίας της αυτόνομης αμοιβής των ασθενών, είναι πιο σημαντικό από ποτέ να αποφεύγεται η άρνηση στο μέγιστο δυνατό βαθμό. Ειδικά δεδομένου ότι μόνο τα δύο τρίτα των αρνήσεων είναι ανακτήσιμα, αλλά το 90% μπορεί να προληφθεί.
- Όλοι ζούμε σε μια οικονομία δεδομένων τώρα και τα μεγάλα δεδομένα θα συνεχίσουν να ωριμάζουν.
Οι οργανισμοί υγειονομικής περίθαλψης συνολικά θα συνεχίσουν να εκμεταλλεύονται τα μεγάλα δεδομένα το 2020. Τούτου λεχθέντος, θα εξακολουθήσουν να διαχειρίζονται σε διαφορετικά μέρη της οργάνωσης και όχι να συγκεντρωθούν τελείως.
Τα σπουδαία αναλυτικά στοιχεία αφορούν την κινητήρια δράση και δεν έχουν καμία σχέση με την τεχνολογία. Η πραγματική αξία των αναλυτικών στοιχείων είναι η οδήγηση δεδομένων που οδηγούνται από την εξάπλωση της καρδιάς σε βαθιά κατανόηση των επιχειρηματικών προβλημάτων, την κατανόηση πολλών πολύπλοκων περιπτώσεων χρήσης όπου συχνά προκύπτουν προβλήματα και πώς τα πράγματα λειτουργούν εντός του οργανισμού.
Αυτή η γνώση εξακολουθεί να είναι συχνά στο επίπεδο του τμήματος ή της ομάδας, πράγμα που σημαίνει ότι για να μπορέσει ο οργανισμός εξετάσει μεγάλα δεδομένα και αναλύσεις, τα μεμονωμένα τμήματα πρέπει να τα καταφέρουν καλά. Είτε μόνοι τους είτε με έναν συνεργάτη που είναι καλό σε όλα τα συστατικά που απαιτούνται για να εργαστείτε και, κυρίως, να αναλάβετε ουσιαστική δράση σε μεγάλα δεδομένα.
- Η τεχνητή νοημοσύνη θα αποκτήσει όλο και μεγαλύτερη σημασία για την παραγωγικότητα και τη βελτιστοποίηση των εσόδων.
Μεγάλο μέρος της αξίας του AI και του ML είναι η ικανότητά του να εντοπίζει τα πρότυπα στα δεδομένα που μπορεί να χάσει ο άνθρωπος και σε τεράστιους όγκους / κλίμακα με συνεχείς βελτιώσεις λήψης αποφάσεων καθώς συγκεντρώνει περισσότερη “εμπειρία”. Από κάθε κλειστό λογαριασμό, είτε καταβάλλονται με πλήρη αποζημίωση χωρίς προβλήματα όσο και με κάθε άλλη επανάληψη της διαφοράς πληρωμής.
Οι άνθρωποι μπορούν να αφιερώνουν πολύ χρόνο στην εξέταση ενός ισχυρισμού για να καθορίσουν τους λόγους για τους οποίους απορρίφθηκαν. Μόλις κατασκευαστεί η βάση γνώσεων της, το AI μπορεί να κάνει την ίδια εργασία μέσα σε λίγα δευτερόλεπτα. Μπορεί επίσης να ομαδοποιήσει παρόμοιες αξιώσεις μαζί, πράγμα που σημαίνει ότι αντί να καλεί για προβλήματα με κάθε αγωγή ξεχωριστά, οι πάροχοι μπορούν να κάνουν κλήσεις για παρτίδες πολλών αξιώσεων που έχουν το ίδιο ζήτημα. Αυτό όχι μόνο εξοικονομεί χρόνο και κόστος αλλά βοηθά τους παρόχους να ανακτήσουν την επιστροφή χρημάτων γρηγορότερα, γεγονός που μπορεί να έχει χαθεί διαφορετικά.
