क्रेडेंशियलिंग और प्रदाता नामांकन के लिए AI: महीनों से दिनों तक

औसत प्रदाता क्रेडेंशियलिंग प्रक्रिया में आवेदन से पूर्णता तक 90 से 150 दिन लगते हैं। एक नए चिकित्सक के लिए जो किसी प्रैक्टिस में शामिल हो रहा है, यह तीन से पांच महीने होते हैं जहां वे बीमा बिल नहीं कर सकते, जिसका मतलब है कि तीन से पांच महीने का वेतन खर्च बिना किसी संबंधित राजस्व के। एक प्रैक्टिस जो प्रति वर्ष तीन चिकित्सकों को $25,000 प्रति माह के औसत वेतन पर नियुक्त करती है, क्रेडेंशियलिंग देरी से सालाना $225,000 से $375,000 तक बिल न किए जा सकने वाले मुआवजे की लागत आती है।

क्रेडेंशियलिंग में इतना समय क्यों लगता है

क्रेडेंशियलिंग में कई क्रमिक चरण शामिल होते हैं, जिनमें से प्रत्येक की अपनी समयसीमा और देरी की संभावना होती है। प्रदाता जनसांख्यिकीय जानकारी, शिक्षा इतिहास, प्रशिक्षण इतिहास, कार्य इतिहास, लाइसेंस जानकारी, मालप्रैक्टिस इतिहास और संदर्भों के साथ एक आवेदन पूरा करता है। क्रेडेंशियलिंग टीम फिर प्रत्येक दावा किए गए क्रेडेंशियल का प्राथमिक स्रोत सत्यापन (PSV) करती है, जानकारी की पुष्टि करने के लिए मेडिकल स्कूलों, प्रशिक्षण कार्यक्रमों, लाइसेंसिंग बोर्डों और मालप्रैक्टिस बीमाकर्ताओं से संपर्क करती है।

आंतरिक क्रेडेंशियलिंग के बाद, प्रदाता को प्रैक्टिस द्वारा स्वीकार किए जाने वाले प्रत्येक बीमा भुगतानकर्ता के साथ नामांकित होना चाहिए। प्रत्येक भुगतानकर्ता का अपना नामांकन आवेदन, अपने आवश्यक दस्तावेज और अपनी प्रसंस्करण समयसीमा होती है। एक प्रैक्टिस जो 15 बीमा योजनाएं स्वीकार करती है, उसे 15 अलग-अलग नामांकन आवेदन पूरे करने होते हैं, जिनमें से प्रत्येक को प्रसंस्करण में 30 से 90 दिन लगते हैं।

देरी हर चरण पर बढ़ती जाती है। मेडिकल स्कूल से डिग्री सत्यापित करने के लिए दो सप्ताह का इंतजार। राज्य लाइसेंसिंग बोर्ड से लाइसेंस की पुष्टि के लिए तीन सप्ताह का इंतजार। एक संदर्भ द्वारा फॉर्म वापस करने के लिए 10 दिन का इंतजार। प्रत्येक प्रतीक्षा अवधि स्वतंत्र होती है, और यदि कोई भी एकल सत्यापन किसी विसंगति को उजागर करता है जिसे हल करने की आवश्यकता है, तो पूरी प्रक्रिया रुक जाती है।

AI क्रेडेंशियलिंग को कैसे तेज करता है

AI क्रेडेंशियलिंग सिस्टम प्रक्रिया के सबसे अधिक समय लेने वाले पहलुओं को स्वचालित करते हैं। आवेदन संयोजन स्वचालन का पहला क्षेत्र है। प्रदाता को प्रत्येक भुगतानकर्ता के लिए अलग-अलग आवेदन मैन्युअल रूप से भरने की आवश्यकता के बजाय, सिस्टम एक बार जानकारी एकत्र करता है और प्रत्येक भुगतानकर्ता और क्रेडेंशियलिंग निकाय के लिए आवेदनों को स्वचालित रूप से भरता है। यह डेटा प्रविष्टि की पुनरावृत्ति को समाप्त करता है जो आमतौर पर प्रदाता या स्टाफ के 8 से 12 घंटे लेती है।

प्राथमिक स्रोत सत्यापन दूसरा क्षेत्र है। AI सिस्टम मेडिकल स्कूलों, लाइसेंसिंग बोर्डों, DEA, NPDB और अन्य प्राथमिक स्रोतों को क्रमिक रूप से नहीं बल्कि एक साथ इलेक्ट्रॉनिक रूप से सत्यापन अनुरोध प्रस्तुत कर सकते हैं। जब इलेक्ट्रॉनिक सत्यापन उपलब्ध होता है, तो प्रतिक्रियाएं सप्ताहों के बजाय घंटों या दिनों में वापस आती हैं। सिस्टम प्रत्येक लंबित सत्यापन को ट्रैक करता है और जब प्रतिक्रियाएं विलंबित होती हैं तो एस्केलेट करता है।

भुगतानकर्ता नामांकन तीसरा क्षेत्र है। AI सिस्टम प्रत्येक भुगतानकर्ता की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार नामांकन आवेदनों को प्रारूपित करते हैं, जहां संभव हो इलेक्ट्रॉनिक रूप से प्रस्तुत करते हैं, और सभी भुगतानकर्ताओं में एक साथ नामांकन स्थिति को ट्रैक करते हैं। जब कोई भुगतानकर्ता अतिरिक्त जानकारी का अनुरोध करता है, तो सिस्टम पहचानता है कि क्या आवश्यक है और अनुरोध को डाक के ढेर में पड़ा रहने देने के बजाय तुरंत स्टाफ को सचेत करता है।

मापने योग्य समयसीमा सुधार

एक बड़ी चिकित्सक स्टाफिंग कंपनी जो प्रति वर्ष 200+ प्रदाताओं को क्रेडेंशियल करती है, ने AI-सहायता प्राप्त क्रेडेंशियलिंग लागू की और 12 महीनों में प्रभाव को मापा। उनकी औसत क्रेडेंशियलिंग समयसीमा 127 दिनों से घटकर 43 दिन हो गई, जो 66% की कमी है। प्राथमिक कारक थे क्रमिक के बजाय एक साथ सत्यापन अनुरोध (30+ दिनों की बचत), स्वचालित आवेदन संयोजन (15+ दिनों की बचत), और लंबित मदों पर सक्रिय अनुवर्ती कार्रवाई (20+ दिनों की बचत)।

वित्तीय प्रभाव पर्याप्त था। प्रदाताओं द्वारा प्रति माह औसतन $35,000 का बिलिंग करने के साथ, क्रेडेंशियलिंग समयसीमा से 84 दिन कम करने का मतलब था कि प्रत्येक प्रदाता ने लगभग तीन महीने पहले राजस्व उत्पन्न करना शुरू कर दिया। प्रति वर्ष 200 प्रदाताओं में, यह $23 मिलियन से अधिक के त्वरित राजस्व का प्रतिनिधित्व करता था।

एक मध्यम आकार के बहु-विशेषता समूह ने बताया कि उनकी पुनः-क्रेडेंशियलिंग प्रक्रिया, जो प्रत्येक प्रदाता के लिए हर दो से तीन साल में होती है, प्रति प्रदाता 15 स्टाफ घंटों से घटकर 3 घंटे हो गई। प्रतिवर्ष 40 प्रदाताओं को पुनः-क्रेडेंशियल करने के साथ, इससे अन्य कार्यों के लिए 480 स्टाफ घंटे मुक्त हुए।

CAQH एकीकरण

Council for Affordable Quality Healthcare (CAQH) ProView सिस्टम एक केंद्रीकृत क्रेडेंशियलिंग डेटा रिपॉजिटरी के रूप में कार्य करता है जिसका उपयोग अधिकांश प्रमुख भुगतानकर्ताओं द्वारा किया जाता है। AI क्रेडेंशियलिंग उपकरण CAQH के साथ एकीकृत होते हैं ताकि प्रदाता प्रोफाइल अद्यतन रहें, जो महत्वपूर्ण है क्योंकि कई भुगतानकर्ता अलग आवेदनों को संसाधित करने के बजाय सीधे CAQH से अपना नामांकन डेटा खींचते हैं।

AI सिस्टम CAQH प्रोफाइल की पूर्णता, सटीकता और आने वाली प्रमाणन समय सीमाओं की निगरानी करते हैं। CAQH को त्रैमासिक प्रमाणन की आवश्यकता होती है, और एक छूटा हुआ प्रमाणन प्रदाता को भुगतानकर्ता नेटवर्क से हटाए जाने का कारण बन सकता है। स्वचालित निगरानी और अनुस्मारक इस सामान्य और महंगी चूक को रोकते हैं। हेल्थकेयर संचालन प्लेटफॉर्म जो स्वचालित रूप से CAQH डेटा बनाए रखते हैं, सबसे सामान्य क्रेडेंशियलिंग विफलताओं में से एक को समाप्त करते हैं।

निरंतर निगरानी और बहिष्करण स्क्रीनिंग

क्रेडेंशियलिंग एक बार की घटना नहीं है। प्रदाता क्रेडेंशियल्स की निरंतर निगरानी यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है कि लाइसेंस सक्रिय रहें, मालप्रैक्टिस कवरेज वर्तमान रहे, और प्रदाताओं को संघीय स्वास्थ्य सेवा कार्यक्रमों से बाहर नहीं किया गया हो। पारंपरिक निगरानी निर्धारित अंतराल पर मैन्युअल जांच पर निर्भर करती है, जो ऐसे अंतराल बनाती है जहां समस्याएं अनदेखी रह सकती हैं।

AI निगरानी सिस्टम OIG बहिष्करण सूची, SAM डेटाबेस, राज्य लाइसेंसिंग बोर्ड कार्रवाइयों और मालप्रैक्टिस दावा डेटाबेस के विरुद्ध निरंतर स्क्रीनिंग करते हैं। जब किसी प्रदाता की स्थिति बदलती है, तो सिस्टम अगली निर्धारित समीक्षा की प्रतीक्षा करने के बजाय तुरंत क्रेडेंशियलिंग टीम को सचेत करता है। सैकड़ों प्रदाताओं वाले संगठनों के लिए, यह निरंतर निगरानी मैन्युअल रूप से करना अव्यावहारिक है लेकिन एक स्वचालित सिस्टम के लिए सरल है।

अनुपालन आयाम

क्रेडेंशियलिंग केवल एक परिचालन कार्य नहीं है। यह एक अनुपालन आवश्यकता है। CMS भागीदारी की शर्तें अस्पतालों को प्रदाता क्रेडेंशियल्स सत्यापित करने की आवश्यकता रखती हैं। राज्य मेडिकल बोर्ड नियम निरंतर निगरानी की आवश्यकता रखते हैं। भुगतानकर्ता अनुबंधों में समय पर पुनः-क्रेडेंशियलिंग के प्रावधान शामिल हैं। वर्तमान क्रेडेंशियलिंग बनाए रखने में विफलता के परिणामस्वरूप दावों को पूर्वव्यापी रूप से अस्वीकार किया जा सकता है, भुगतानकर्ता अनुबंध समाप्त हो सकता है, और नियामक प्रतिबंध लग सकते हैं।

AI क्रेडेंशियलिंग सिस्टम प्रत्येक किए गए सत्यापन, प्रत्येक एकत्र किए गए दस्तावेज और प्रत्येक भेजे गए संचार का एक पूर्ण ऑडिट ट्रेल बनाते हैं। जब कोई ऑडिटर किसी विशिष्ट प्रदाता के लिए प्राथमिक स्रोत सत्यापन का प्रमाण मांगता है, तो सिस्टम स्टाफ को फाइलों में खोजने की आवश्यकता के बजाय तुरंत दस्तावेज प्रस्तुत कर सकता है।

उन प्रैक्टिसों के लिए जो स्प्रेडशीट और फाइल फोल्डरों के साथ क्रेडेंशियलिंग का प्रबंधन कर रही हैं, एक स्वचालित सिस्टम में संक्रमण अनुपालन जोखिम में एक महत्वपूर्ण कमी का प्रतिनिधित्व करता है। स्प्रेडशीट दृष्टिकोण तब तक काम करता है जब तक यह काम नहीं करता, और क्रेडेंशियलिंग विफलता के परिणाम स्वचालन की लागत से कहीं अधिक महंगे हो सकते हैं।