Otomatik Ücret Yakalama: Hekimler Neden Gelirlerinin %30'unu Masada Bırakıyor

2022 yılında yapılan bir MGMA araştırması, ortalama çok branşlı bir kliniğin hekim başına yıllık 60.000 ila 125.000 dolar arasında geliri kaçırılan ücretler nedeniyle kaybettiğini tahmin etmiştir. Bunlar, sunulmuş, klinik kayıtlarda bir yerlerde belgelenmiş ancak hiçbir zaman faturalandırılabilir bir talebe dönüştürülmemiş hizmetlerdir. 10 hekimlik bir grup için bu, muayene odası ile faturalama departmanı arasındaki iş akışı boşlukları nedeniyle buharlaşan 600.000 ila 1,25 milyon dolarlık bir gelir anlamına gelir.

Ücretler Nerede Kayboluyor

Ücret kaçağı birkaç öngörülebilir noktada gerçekleşir. En yaygın olanı, bir hastane hekiminin günde 15 ila 20 hasta gördüğü ve tüm karşılaşmalar için ücret biletlerini günün sonuna, hatta bazen haftanın sonuna kadar göndermediği yatan hasta vizitlerinde yaşanır. O zamana kadar bazı karşılaşmalar tamamen unutulmuş olur.

Ofis ziyaretleri sırasında gerçekleştirilen prosedürler, kaybedilen ücretlerin bir diğer önemli kaynağıdır. Bir aile hekimi, rutin ziyaret olarak planlanan bir randevuda bir cilt lezyonunu çıkarır. Ofis ziyareti faturalandırılır, ancak yönteme ve bölgeye bağlı olarak 150 ila 300 dolar değerinde olabilecek lezyon çıkarma işlemi, hekim başvuru şikayeti belgelenmesine odaklandığı için hiçbir zaman ücret biletine yansımaz.

Kritik bakım süresi kronik olarak eksik yakalanmaktadır. Bir yoğun bakım uzmanı bir hastanın akut solunum yetmezliğini yönetmek için 45 dakika harcadığında, zamana dayalı kritik bakım kodları (99291, 99292) harcanan toplam sürenin spesifik belgelenmesini gerektirir. Bu belgelemeyi takip edecek ve hatırlatacak bir sistem olmadan, birçok kritik bakım karşılaşması önemli ölçüde daha düşük ücretlerle standart yatan hasta vizitleri olarak faturalandırılır.

Hemşirelik veya destek personeli tarafından gerçekleştirilen yardımcı hizmetler genellikle tamamen gözden kaçar. Enjeksiyonlar, yara bakımı, atel uygulamaları, EKG'ler ve solunum tedavilerinin hepsinin faturalandırılabilir kodları vardır, ancak uygulayan personel bir ücret başlatmazsa hizmet faturalandırılmadan kalır.

Yapay Zeka Ücret Yakalama Nasıl Çalışır

Yapay zeka destekli ücret yakalama sistemleri, klinik belgelemeyi gerçek zamanlı olarak izler ve faturalandırılabilir hizmet tanımlarıyla karşılaştırır. Bir hekim notunda bir prosedürü belgelediğinde, sistem bunu potansiyel bir ücret olarak işaretler ve karşılık gelen bir faturalama kaydının olup olmadığını kontrol eder. Prosedür belgelenmiş ancak ücret yakalanmamışsa, sistem faturalama ekibini veya doğrudan hekimi uyarır.

Teknoloji, doğal dil işleme kullanarak klinik notları ayrıştırarak çalışır. Sistem, bir hekimin sol ön kolda şüpheli bir lezyondan punch biyopsi yaptığını okuduğunda, bunu uygun CPT koduna (11104 veya 11105) eşler, hastanın karşılaşma kaydında eşleşen bir ücret olup olmadığını kontrol eder ve yoksa boşluğu işaretler.

Daha gelişmiş sistemler basit anahtar kelime eşleştirmesinin ötesine geçer. Klinik bağlamı, ima edilen ancak açıkça belirtilmeyen faturalandırılabilir hizmetleri tanımlayacak kadar iyi anlarlar. Bir not, kritik durumdaki bir hasta için 50 dakikalık bir süre boyunca ventilatör ayarlarının düzenlenmesini, ABG sonuçlarının incelenmesini ve göğüs hastalıkları ile koordinasyonu tanımlıyorsa, hekim bunu bu şekilde etiketlememiş olsa bile sistem bunu kritik bakım süresi olarak tanır.

Gerçek Dünya Etki Rakamları

Colorado'daki büyük bir ortopedi grubu, 22 sağlayıcılı kliniklerinde yapay zeka ücret yakalamayı uygulamaya koydu. İlk çeyrekte sistem, kaçırılmış olacak 340.000 dolarlık ücret tespit etti. En üst kategoriler, tıbbi asistanlar tarafından gerçekleştirilen alçı ve atel hizmetleri (hiç ücretlendirilmemiş), enjeksiyonlar sırasında floroskopi rehberliği (belgelenmiş ancak ayrı faturalandırılmamış) ve ofiste yapılan DME uygulamaları (ücret giriş sürecinde gözden kaçmış) idi.

Sistem ilk ayda kendini amorti etti. 12 ay boyunca klinik, daha önce ücret yakalama boşluklarına kaybedilen ek 1,1 milyon dolarlık geliri geri kazandı.

Günlük 200 hasta sayısını yöneten bir hastane hekimi grubu, yapay zeka destekli ücret yakalamanın karşılaşma başına gelirlerini ortalama %8,5 artırdığını tespit etti. En büyük kazanımlar, kritik bakım süresi belgelenmesinden ve hekimlerin birden fazla ünitede hasta viziti yaptığında kaçırılan müteakip hastane ziyaretlerinin yakalanmasından geldi.

Klinik İş Akışıyla Entegrasyon

En etkili ücret yakalama sistemleri, hekimlerin etkileşimde bulunması gereken ayrı bir katman olarak çalışmak yerine doğrudan EHR ile entegre olur. Ücret yakalama ek adımlar veya ayrı bir uygulama gerektirdiğinde, benimseme hızla düşer. Hekimler zaten önemli bir belgeleme yüküyle uğraşmaktadır ve başka bir görev eklemek öncelik sırasında geriye atılır.

En iyi uygulamalar, ücret yakalama uyarılarını hekimin normal iş akışı içinde sunar. Bir not incelemesinin sonunda bir bildirim görünebilir: "Punch biyopsi belgelenmiş ancak prosedür ücreti bulunamadı. Ücret eklensin mi?" Hekim onaylamak için bir kez dokunur ve ücret faturalama kuyruğuna akar. Paralel iş akışları oluşturmak yerine mevcut iş akışlarına gömülen sağlık hizmetleri yapay zeka araçları, sürekli olarak daha yüksek yakalama oranları gösterir.

Vizit yapan hekimler için mobil ücret yakalama da önemli ölçüde gelişmiştir. Kağıt ücret biletleri taşımak veya günün sonunda bir faturalama sistemine giriş yapmayı hatırlamak yerine, hastane hekimleri her karşılaşmadan hemen sonra telefonlarından ücretleri onaylayabilir. Gerçek zamanlı yakalama, yatan hasta ücret kaçağının çoğunu tetikleyen gün sonu hafıza sorununu ortadan kaldırır.

Uyumluluk Değerlendirmeleri

Ücret yakalama otomasyonu meşru bir uyumluluk sorusu ortaya çıkarır: Sistem üst kodlamayı teşvik mi ediyor? Cevap uygulamaya bağlıdır. İyi tasarlanmış sistemler, belgelenmiş ve gerçekleştirilmiş ancak faturalandırılmamış hizmetleri işaretler. Yeni ücretler oluşturmuyorlar, meşru ücretleri geri kazanıyorlar.

Uyumluluk güvencesi, işaretlenen her ücretin belirli klinik belgelemeye bağlı olmasıdır. Belgeleme ücreti desteklemiyorsa, ücret gönderilmemelidir. Çoğu sistem, bir kodlayıcının veya hekimin işaretlenen ücreti faturalama kuyruğuna girmeden önce belgelemeyle karşılaştırarak onayladığı bir inceleme adımı içerir.

Aslında, daha güçlü ücret yakalama genellikle belgeleme ve faturalama arasında tutarlılık oluşturarak uyumluluğu iyileştirir. Ücretler hekim hafızasına dayalı olarak rastgele yakalandığında, belgelenen ile faturalanan arasındaki uyumsuzluk denetim riski oluşturur. Belgelerden sistematik yakalama, uyumu sağlar.

Başlarken

Otomatik ücret yakalamayı araştıran klinikler, bir ücret yakalama denetimiyle başlamalıdır. Üç aylık klinik belgelemeyi çekin ve gönderilen ücretlerle karşılaştırın. Özellikle notlarda belgelenmiş ancak karşılık gelen ücret girişleri olmayan prosedürlere bakın. Çoğu klinik, boşluğun beklediklerinden daha büyük olduğunu keşfeder ve bu da otomasyon için yatırım getirisi hesaplamasını basitleştirir.

En çok kazanacak klinikler, yüksek prosedürel hacimlere, yatan hasta veya hastane hekimi hizmetlerine ve ücret biletlerinin taşıma sırasında kaybolabileceği çok merkezli operasyonlara sahip olanlar olma eğilimindedir. Ancak basit birinci basamak klinikleri bile genellikle faturalandırılabilir hizmetlerin %5 ila %10'unun yakalanmadığını tespit eder ve bu, bir yıl boyunca anlamlı bir gelire ulaşır.