Wenn Sie schon länger im Gesundheitswesen tätig sind, wissen Sie, dass die Begeisterung für künstliche Intelligenz (KI) nichts Neues ist. Tatsächlich gibt es den Prozess der Automatisierung von Prozessen zur Steigerung der organisatorischen Effizienz und Rentabilität schon seit Jahrzehnten. Leider herrscht in der Branche eine gewisse Unklarheit, da zu viele Unternehmen Dienstleistungen und Angebote als „KI“ anpreisen, während sie in Wirklichkeit einen Ableger der Automatisierung nutzen, dem es aber an wirklicher Intelligenz mangelt.
Diejenigen von uns, die im Bereich Revenue Cycle Management (RCM) tätig sind, wissen, dass technologiegestützte Dienste mit Menschen im Kreislauf wichtige Komponenten für den allgemeinen Wohlstand von Gesundheitsorganisationen sind. Das eine kann nicht unabhängig vom anderen existieren. In diesem Artikel werde ich den Lesern drei Tools vorstellen, die jeder RCM-Leiter in seinem Toolkit benötigt, wenn er sich der Automatisierung nähert.
Werkzeug Nr. 1: Bildung
Eines der besten Tools, die Sie in Ihrem Automatisierungs-Toolkit haben können, ist Bildung. Wissen ist Macht und kann Ihnen und anderen Führungskräften dabei helfen, gute Entscheidungen zu treffen. Einer der Bereiche, die ich bei der Schulung der Teams, mit denen ich arbeite, für wichtig halte, ist die Unterscheidung zwischen Robotic Process Automation (RPA) und KI.
Obwohl es sich bei beiden um Arten der Automatisierung handelt, spielen sie unterschiedliche Rollen bei der Steigerung der betrieblichen Effizienz für Unternehmen. Stellen Sie sich einen Standard-RCM-Prozess wie die vorherige Autorisierung (PA) vor. RPA allein reicht bei der End-to-End-Automatisierung (E2E) in PAs nicht aus. Es kann viele Dinge tun, wie zum Beispiel die Eingabe von Daten in ein Patientenportal oder eine Website. Wenn es jedoch an der Zeit ist, die klinische Dokumentation eines Patienten einzusehen oder Fragen zur medizinischen Notwendigkeit zu beantworten wie „Wurde bei dem Patienten eine konservative Behandlung durchgeführt?“ RPA ist dazu nicht in der Lage. Hier kommt KI oder generative KI ins Spiel.
Wenn RPA der Macher ist, stellen Sie sich KI als Denker vor. KI kann beim Lesen, Verstehen, Rationalisieren und Beantworten klinischer Fragen helfen. Durch die Einbindung von KI in traditionelles RPA sind Sie in der Lage, den gesamten RCM-Prozess von vorne bis hinten (E2E) vollständig zu automatisieren.
Werkzeug Nr. 2: Strategie
Was möchten Sie in Ihrer Organisation erreichen? Möglicherweise geht es darum, die Anzahl der Vollzeitbeschäftigten zu begrenzen, die für die Bearbeitung von Ansprüchen erforderlich sind, oder um die Anzahl der Ablehnungen zu verringern, die Sie von einem bestimmten Zahler erhalten, oder (füllen Sie die Lücke aus). Hier ist die gute Nachricht: Unabhängig davon, welches Ziel Sie verfolgen, gibt es eine Möglichkeit, es zu automatisieren.
Strategie ist wichtig, weil sie eine Roadmap erstellt, die für Ihr Unternehmen am sinnvollsten ist. Wie wir bereits besprochen haben, ist die Aufklärung über die verfügbaren Automatisierungsarten nur das erste Werkzeug in Ihrem Toolkit. Der nächste Teil ist die Strategie – wie wollen Sie dieses Ziel umsetzen?
Wenn Ihre Organisation versucht, Ihre Mitarbeiter von der Belastung durch redundante, nicht komplexe, schlussfolgerungsbezogene Aufgaben zu entlasten, die automatisiert werden könnten, sind Sie nicht allein. Eine aktuelle Studie mit medizinischen Gruppen ergab, dass 62 % der Teilnehmer etwa 40 % ihrer Umsatzzyklusabläufe automatisiert haben. Bei Krankenhäusern und Gesundheitssystemen liegt der Prozentsatz der Organisationen, die einen Teil ihres RCM automatisieren, mit 74 % sogar noch höher.
Es gibt viele Anwendungsfälle für diese verschiedenen Arten der Automatisierung im Bereich des Umsatzzyklus – niedrigere Inkassokosten, höhere Produktivität und weniger Ablehnungen/Fehler bei Ansprüchen sind nur einige der Vorteile, die Krankenhausmanager sehen. Im Gegensatz zu anderen Bereichen des Gesundheitswesens ist der Umsatzzyklus ein Bereich mit geringem Risiko und hohem Ertrag für das Experimentieren mit Automatisierung.
Tool Nr. 3: Änderungsmanagement
Ein letztes, aber wichtiges Tool, das Sie in Ihrem Toolkit berücksichtigen sollten, ist die Reaktion und Anpassungsfähigkeit Ihres Teams beim Experimentieren mit Automatisierung. Wie ich Führungskräften oft sage, wird die Automatisierung menschliche Arbeitsplätze nicht ersetzen. Aber Menschen, die wissen, wie man Automatisierung nutzt, werden diejenigen ersetzen, die es nicht wissen.
Zu Beginn des Artikels habe ich erwähnt, dass technologiegestützte Dienste Menschen auf dem Laufenden halten müssen. Möglicherweise beginnen Sie mit nur 10 % Automatisierung und 90 % Mitarbeitern. Wenn KI-Agenten stärker werden, liefert die Plattform automatisch einen Mehrwert und die Anzahl der Personen, die das System nutzen, verringert sich. Der menschliche Intellekt ist eine erstaunliche Sache, und das Gehirn ist darauf ausgelegt, mehr als nur harte Arbeit zu leisten. Dadurch, dass Automatisierungstools das tun können, was sie am besten können, haben Menschen die Freiheit, das zu tun, was sie am besten können.
Für ein echtes Änderungsmanagement ist es wichtig, diejenigen Teammitglieder in der Organisation zu identifizieren, die sich für die Technologie und ihre Vorteile einsetzen. Diese Personen sind gegebenenfalls in der Lage, die Zusammenarbeit mit Dritttechnologieunternehmen zu leiten und wichtige Statusaktualisierungen und Verbesserungen intern mit anderen Teammitgliedern zu kommunizieren. Stellen Sie sich diese Gruppe als interne „Power-User“ vor. Sie sorgen dafür, dass sich die Veränderung im gesamten Unternehmen durchsetzt.
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Automatisierung ist ein Marathon, kein Sprint. Fangen Sie klein an. Selbst die kleinsten Dollarforderungen summieren sich, und mit der Zeit wird das Risiko die Belohnung wert sein.
Foto: zhuweiyi49, Getty Images
Navaneeth Nair ist Chief Product Officer bei Infinx Healthcare und verfügt über mehr als 21 Jahre Erfahrung in der Gesundheitstechnologie und ist auf Bereiche wie Patientenerfahrung, Patientenzugang und A/R-Ablehnungsmanagement bei einigen der größten Kostenträger und Anbieter im Gesundheitswesen der Branche spezialisiert . Im letzten Jahrzehnt konzentrierte er sich auf die Nutzung von KI, Automatisierung und prädiktiver Analyse, um die Patienteneinbindung zu verbessern und Geschäftsprozessverbesserungen voranzutreiben.
Navaneeth verfügt über ein tiefes Verständnis für die Integration fortschrittlicher Technologien zur Optimierung von Gesundheitsabläufen und zur Verbesserung der Patientenergebnisse. Der Schwerpunkt seiner Arbeit liegt auf der Entwicklung innovativer Lösungen, die Arbeitsabläufe rationalisieren und die Effizienz im Gesundheitswesen steigern.
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