ヘルスケアのデジタル変革とデジタルファーストモデルのガイド

デジタル変革は業界で大流行しているだけでなく、今日の先進的な病院と医療システムの戦略にとって重要な要素です。 医療機関とその顧客、つまり高度にデジタル化された患者を連携させます。

これは、ヘルスケア CIO やその他の経営幹部、ヘルス IT リーダーが今日話すことのできる最も重要なトピックの 1 つです。 だからこそ、ヘルスケアを含むさまざまな業界のビジネスと連携する世界的なビジネス プロセス管理会社である WNS のヘルスケアおよびライフ サイエンス ビジネス ユニットの最高経営責任者、ガウリ プリ博士と話をすることができました。

ここでは、管理、収益サイクル、臨床管理などのプロセスのデジタル変革がどのように成功するかについて説明します。 臨床および収益サイクル管理のためのデジタルファーストモデルと、医療提供者がそのモデルの導入にどのようにアプローチできるか。 また、プロバイダーが収益漏洩や支払い遅延などの問題を防ぐために、新興テクノロジーがどのように役立つかについても説明します。

Q. あなたにとって、管理、収益サイクル、臨床管理などのプロセスのデジタル変革の成功とはどのようなものですか?

A. これにはいくつかの重要な要素が含まれます。 まず、ワークフローを最適化して手動タスクを排除し、業務を合理化します。

私たちの経験では、60 ～ 70% スケジュールと予定 は手動であり、患者は自分のケアを管理するための簡素化された直観的なアプリやポータルを持っていません。 同様に、病院、健康保険、規制システム間でのシームレスなデータ交換は、効率的に機能するために不可欠です。 人工知能と分析による自動化により、さまざまなタスクの生産性と精度が向上します。

たとえば、RCM では、コーディングから保険金請求の提出までの手動プロセスが、ロボットによるプロセス オートメーション、光学式文字認識、生成 AI などのテクノロジーに置き換えられます。

これらのテクノロジーは、患者の適格性の確認、料金の徴収、拒否の管理などのタスクを自動化し、高いデータ精度と迅速な所要時間を保証します。 AI を活用したコーディングと予測分析により、収益創出とキャッシュ フローがさらに最適化されます。

同様に、ハイパーオートメーションは予約スケジュールや患者登録などの管理プロセスを合理化し、それらを統合プラットフォームに統合します。 GenAI ベースのチャットボットは患者のセルフサービスを可能にし、自動化ボットはデータ入力などの時間のかかるタスクを処理するため、管理スタッフは付加価値のある活動に集中できます。

臨床管理では、自動化、AI、機械学習、genAI テクノロジーがワークフローに革命をもたらし、包括的な患者データと臨床ガイドラインへのリアルタイム アクセスを可能にします。 自動化された臨床ワークフロー、文字起こし、臨床メモの生成により効率と精度が向上し、AI 対応の意思決定支援システムにより患者ケアとスタッフの生産性が最適化されます。

これ 看護師にとって重大な問題を解決します そして医師は現在、管理情報や臨床情報の収集にほとんどの時間を費やしており、依然として最適な臨床ガイドラインや患者情報の最新の 360 度ビューへのアクセスが不足しています。

データの統合と相互運用性は、医療におけるデジタル変革を成功させるための重要な要素です。 システム間のシームレスな接続により、より適切な意思決定と調整が可能になり、患者の転帰と業務効率が向上します。

ただし、全体的な変革はテクノロジーの導入だけにとどまりません。 これには、包括的な戦略の開発、堅牢なテクノロジーとデータ基盤の確立、スケーラブルな運用モデルの構築、デジタル導入のための変更管理の推進が含まれます。 これらの要素を取り入れることで、医療組織はデジタル変革の複雑さを乗り越え、患者と関係者の両方に強化された価値を提供できます。

Q. 臨床および収益サイクル管理のためのデジタル ファースト モデルとは何ですか?また、プロバイダーはこのモデルの導入にどのようにアプローチできますか?

A. 臨床および RCM のデジタル ファースト モデルでは、デジタル テクノロジー、データ駆動型のアプローチ、デジタル マインドセットの使用を優先して、業務を合理化し、効率を向上させ、患者ケアの成果を向上させます。

と一致します 医療の 4 つの目標: 患者エクスペリエンスの向上。 住民の健康を改善する。 コストの削減。 医療従事者のワークライフを延長します。

患者の観点から見ると、デジタル ファーストのアプローチとは、次のことを可能にすることを意味します。好みのチャネルを通じた遠隔診療や訪問。 パーソナライズされたセルフサービスの予約。 医療データへの透過的なアクセス。

これは、直感的なポータル、AI を活用した洞察、仮想ケア オプションによって促進されます。

RCM チームの場合、デジタル ファースト モデルには、タッチレスの事前承認と請求の実装、データ キャプチャとコーディング プロセスの自動化、データ駆動型の意思決定のための高度な分析の活用が含まれます。 これにより、チームは拒否を防止し、支払いを分析し、効率的な売掛金のフォローアップを行うことができます。

臨床管理では、デジタルファーストのアプローチにより、臨床ガイドラインにマッピングされた包括的な患者データを活用することで、個別化されたケアが可能になります。 GenAI は、関連する患者と医療提供者のやりとりのキャプチャを自動化し、臨床上の意思決定と患者の転帰を強化するために使用されます。

デジタルファーストモデルを採用するには、医療提供者組織は患者のニーズを優先し、それに応じてプロセス、システム、取り組みを再考する必要があります。 これには、デジタル ワークフローの実装、プロセスのデジタル化、顧客中心のエクスペリエンスの強化が含まれます。

EHRを含む統合デジタルプラットフォーム、 実践管理システム RCM テクノロジーは不可欠であり、臨床部門と管理部門間のシームレスなコミュニケーションとデータ共有を促進します。

医療提供者は、患者のオンボーディング、予約のスケジュール設定、医療記録へのアクセス、患者の問い合わせの処理のためにデジタル ポータルを選択し、より良いエンゲージメントと権限付与を促進する必要があります。 臨床プロセスでは、自動化されたワークフローと AI 対応の意思決定支援システムにより、所要時間が短縮され、臨床スタッフのエクスペリエンスが向上し、生産性が向上します。

適切なデジタル ファースト モデルの採用は、デジタル戦略を定義し、現在のプロセスを評価して変革の機会を特定することから始まります。 プロバイダーは目標を明確に定義し、ワークフローとテクノロジーインフラストラクチャを評価し、臨床および RCM 運用の問題点に対処する必要があります。

適切な人材プールを構築し、部門を超えたチームを確立し、機敏性とイノベーションの文化を育むことが、成功には不可欠です。 強力なガバナンスと変更管理の実践により、効果的なプログラム管理と導入が保証され、堅牢なデータ基盤が洞察とエンドツーエンドの変革を推進します。

全体として、デジタルファーストのアプローチにより、医療提供者は高品質のケアを提供し、業務効率を向上させ、患者と関係者に前向きな結果をもたらすことができます。

Q.新興テクノロジーは、プロバイダーが収益漏洩や支払い遅延などの問題を防ぐのにどのように役立ちますか?また、これらの新興テクノロジーとは何ですか?

A. 新興テクノロジーは、医療提供者が収益漏洩や支払い遅延などの問題を防止し、最終的には健全な売上高とキャッシュ フローの強化を確保する上で重要な役割を果たしています。 高度な分析は、収益漏洩、AR の老化、拒否理由の根本原因を検出するための基礎として機能します。

プロバイダーは、データ分析などのテクノロジーを組み合わせて活用できます。 AI および ML アルゴリズム、ビジネス インテリジェンス ツール、予測分析を利用して、RCM プロセスを最適化します。

新しいテクノロジーが大きな影響を与えている重要な分野の 1 つは、患者の収集と AR 管理です。 データ分析と予測モデリング技術を活用することで、医療提供者は患者の支払い傾向を評価し、それに応じて回収作業に優先順位を付けることができます。

回収分析により、過去のデータと人口統計に基づいて適時に支払いが行われる可能性を予測できるため、回収エージェントは戦略とコミュニケーション チャネルを調整して最大限の効果を得ることができます。 この的を絞ったアプローチにより、お客様の回収率が 20 ～ 30% 向上するなど、顕著な改善が見られました。

さらに、回収分析は、医療提供者が支払いを怠った患者に対する効果的な債務回復戦略を考案するのに役立ちます。 最も適切なコミュニケーション チャネルを特定し、パーソナライズされた支払いプランを提供することで、プロバイダーは不良債権率を最小限に抑えることができ、より堅実な財務パフォーマンスにつながります。 私たちは、この戦略が顧客の不良債権率を 10% 削減するのを目撃してきました。

支払者側では、AI および ML アルゴリズムが膨大な量の請求データを分析してパターンを特定し、拒否される可能性が高いリスクの高い請求を予測します。 このプロアクティブなアプローチにより、プロバイダーは先制的に介入して潜在的な支払い遅延に対処し、全体的な拒否率を下げることができます。 さらに、genAI を活用したコーディング ツールを活用することで、コーディングの精度が向上し、コーディング関連の拒否が最小限に抑えられ、RCM プロセスがさらに最適化されます。

全体として、回収分析とシフトレフト分析の取り組みは、収益サイクルと支払い回収プロセスを合理化することで財務パフォーマンスを改善し、不良債権を削減し、患者エクスペリエンスを向上させることを目的としています。 データ主導の洞察と新しいテクノロジーを活用することで、医療提供者は RCM プロセスをより効率的かつ効果的にすることができ、医療提供者と患者の両方に利益をもたらすことができます。

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