健康

患者の摂取革命 – AIが摂取量を排除し、忙しい仕事を排除し、保険の拒否を減らす方法

患者の摂取量は、医療行為に時間がかかり、費用がかかり、患者の苛立ちです。ほとんどの時間は保険の問題に費やされています。特に、人がまだ保険に加入していることとどの計画があることを確認します。 しかし、練習のために、仕事はそこで終わりません。患者は通常、保険会社のWebサイトにログオンして、どのプロバイダーがネットワークにいるか、どの手順がカバーされているかなどの詳細を確認することができますが、プロバイダーは、ほぼすべての患者の予約のために各保険会社に電話して補償を確認する必要があります。各コールには5〜10分かかります（サービスには専門家またはあらゆる種類の合併症が含まれる場合）。 忙しいプロバイダーには、1日30人の患者がいる可能性があり、ほとんどのプラクティスには複数のプロバイダーがいます。つまり、各慣行は、患者の医療保険を手動で確認するだけで、プロバイダーごとに毎週1日のフルタイムの人に相当するものを費やす可能性があります。練習中の5人のプロバイダーは、このタスクに専念するフルタイムのスタッフを意味します。作品が退屈で反復的であるため、これらの役割を埋めるのは難しい場合があります。 しかし、AIと自動化はそれを変えています。 AIがより正確で信頼できるように進化したため、健康保険の自動化を含むハイステークスのユースケースに適しています。 個々の電話を自動化されたリアルタイムの適格性検証に置き換えます 保険の適格性と補償を確認することは、プロバイダーが支払われるようにするために重要です。手続きが事前に検証されると、保険請求はより速く支払われ、拒否される可能性がはるかに低くなります。また、検証は、カバーされていないケアの事実の後に患者が予期しない請求書を受け取らないようにするのに役立ち、混乱した欲求不満の患者に請求サポートを提供するために臨床スタッフの負担を軽減します。 AIを使用して、患者がオフィスに来る前に、保険と特定の補償を確認することが可能になりました。プロバイダーは、翌日のすべての予約に対してマーケットプレイスプラットフォームを通じてリクエストをバッチバッチバッチバッチにするか、患者が予約を予約したときにリアルタイム検証を自動化することさえできます。これらのリクエストは適切な保険会社にルーティングされ、プロバイダーはほぼ即座に検証（または特定の説明で減少）を受け取ります。患者が予約のために到着すると、スタッフはすべてが設定されているかどうかを検証するか、手順がカバーされない場合は患者に警告することができます。保険会社との長い電話は必要ありません。スタッフは、各患者の検証に約1分だけを費やす必要があります。 プロバイダーは、AIプラットフォームを使用してリアルタイムの適格性チェックに移動でき、予約後に適格性とカバレッジを確認する必要性を排除できます。補償を検証できない、または拒否されない場合、プロバイダーは患者を支払いのために追いかける必要があります。予約時のリアルタイムの適格性確認は、患者の自己負担の驚きと、事実を追跡する必要性を排除します。 患者の保険と連絡先データが正確な償還につながることを保証し、迅速な払い戻しにつながり、ダウンストリームの請求問題を防ぎ、フォローアップを合理化します。 保険の拒否を減らす Experian Health 調査 プロバイダーのうち、通常、請求の10〜15％が拒否されていることがわかりました。多くの場合、拒否は不正確な患者情報、間違ったカバレッジ状態または時代遅れのカバレッジ状態、および補償制限に関する洞察の欠如に関連しています。リアルタイムの適格性は、これらの問題のほとんどを排除します。実際、リアルタイムの適格性検証に移行したプロバイダーは、サービスが提供される前にこれらの詳細を確認または修正できるため、拒否の50％の削減も見られます。 今日のヘルスケアの環境では、摂取プロセスは形式以上のものです。それは第一印象です。それは、信頼、効率、財務の明確さのトーンを設定します。書類の疲労を軽減し、コストの明確さを改善し、スタッフが繰り返し管理タスクから解放することにより、実践は患者のケアにより重点を置き、書類に焦点を当てることができます。 多くの場合、新しいテクノロジーの採用が遅くなるヘルスケア業界は、AIから大きな生産性を高める準備ができています。摂取量の場合、AIは、患者と医療提供者の両方にとってより良い、よりスムーズでより速く、より正確なプロセスを作成できます。 著者は、この記事の支援について同僚のEbbonne Cabarrusに感謝したいと考えています。 画像：タイノイフォー、ゲッティイメージズ ジュリアン・ハーバート 半導体業界のeコマースに焦点を当てたビジネスアナリストとして、ハイテク製品開発のキャリアを開始しました。彼の好奇心に続いて、彼はデロイトの管理コンサルタントになり、PharmaやBiotechを含むさまざまな業界でのM＆Aの売却と統合の取り組みを主導しました。その後、彼はAmazonの製品開発とeコマースに戻り、プラットフォーム上のサードパーティの売り手向けの機械学習ソリューションを立ち上げました。ジュリアンはまた、AWSスタートアップの製品開発をリードし、最初のマイクロターゲット製品ラインを構築する任務を負いました。で Dosespot、ジュリアンは製品の革新をリードし、複数のヘルスケア市場で安全で信頼性の高いeprescribingテクノロジーとソフトウェアの統合を成長させ、提供するのを支援しています。ジュリアンはもともとルイジアナ出身で、バトンルージュの南大学のバレディクトリアンをコンピューターサイエンスのBSを卒業しました。彼はまた、ミシガン大学のロスビジネススクールにMBAを取得しており、戦略と起業家精神に焦点を当てています。この投稿はを通して表示されます Medcityインフルエンサー プログラム。誰でも、Medcityインフルエンサーを通じて、Medcity Newsのヘルスケアのビジネスとイノベーションに関する視点を公開できます。 方法を調べるには、ここをクリックしてください。 #患者の摂取革命 #AIが摂取量を排除し忙しい仕事を排除し保険の拒否を減らす方法