Простое руководство по претензиям по медицинскому страхованию

Страховые компании и сторонние администраторы все чаще прибегают к автоматизированному извлечению данных, чтобы ускорить обработку претензий по медицинскому страхованию. Этот подход служит лучшей альтернативой трудоемкому управлению претензиями вручную. Использование технологии искусственного интеллекта позволяет им эффективно извлекать важные данные из документов, устраняя ошибки ручного ввода данных и значительно сокращая время обработки. Кроме того, автоматизация оптимизирует рабочие процессы, позволяя быстрее возмещать расходы и повышая общую эффективность.  

Благодаря возможности точно и быстро обрабатывать большие объемы претензий, автоматическое извлечение данных является последовательным, надежным и эффективным выбором. Если вы хотите использовать возможности искусственного интеллекта для достижения успеха, продолжайте читать, и мы проведем вас через все это. процедура получения медицинской страховкипеть и как ИИ может помочь упростить и оптимизировать их. 

Понимание неструктурированных данных в медицинских исках

Что такое требование медицинского страхования?

Медицинский страхование Претензия — это счет, который поставщики медицинских услуг представляют в страховую компанию пациента после того, как он получил лечение или уход. Эти документы содержат подробную информацию о диагнозе, процедуре, фармацевтических препаратах, медицинских расходных материалах и устройствах, а также медицинском транспорте.  

По сути, требование медицинского страхования начинается с того, что поставщик медицинских услуг подает официальный запрос на оплату в страховую компанию пациента или TPA. ответственный для обработка претензий.

Типы неструктурированных документов, используемых в исках медицинского страхования, включают: 

Объяснение преимуществ

Объяснение льгот (EOB) — это заявление, в котором излагаются детали претензии, включая сумму, выставленную поставщиком медицинских услуг, разрешенную сумму (согласно плану страхования), суммы доплат или совместного страхования, а также часть, покрываемую страховкой. страховая компания. Этот документ помогает страхователям понять свои финансовые обязанности. Несмотря на свою значимость, EOB не имеет единого формата, что приводит к значительной вариативности среди поставщиков и страховых компаний. 

Заявление врача

Заявление врача — это подробный документ, обычно подготавливаемый врачом или специалистом., обрисовывая в общих чертах услуги, оказываемые во время посещения или лечения пациента. Этот документ включает в себя характер оказываемых услуг, такие как обследования, процедуры, назначенные лекарства, проведенные диагностические тесты и другие соответствующие медицинские вмешательства. Эти заявления врачей обычно пишутся вручную и не стандартизированы, что затрудняет извлечение достоверной и актуальной информации. 

Медицинские счета

Медицинские счета — это счета или выписки. проблема поставщиков медицинских услуг после обеспечение Забота. В этом документе содержится подробная информация о стоимости оказанных услуг. У них есть подробные списки медицинских процедур, лекарств, методов лечения и диагностических тестов, которые пациент проходит на протяжении всего визита или лечения.  

Лабораторные отчеты

Лабораторные отчеты необходимы для мониторинга и диагностики заболеваний. Эти документы включают текстовые записи медицинских работников в свободной форме, описывающие наблюдения, интерпретации, результаты тестов и рекомендации. Они также содержат важную информацию, такую ​​​​как диагностические интерпретации и демографические данные пациентов. Дизайн лабораторных отчетов варьируется в зависимости от поставщика услуг, поскольку им не хватает стандартизированного форматирования и организации. 

 Почему важна автоматизация обработки претензий по медицинскому страхованию? 

Внедрение автоматизированных решений по обработке претензий по медицинскому страхованию. возникает as стратегический необходимость ввиду следующих факторов:  

Увеличение объемов данных

Быстрый рост цифровых медицинских данных вытеснил методы ручной обработки. Мед страховые претензии включать в себя различные документы, такие как электронные медицинские карты и отсканированные счета-фактуры.некоторые из которых полу-структурированный or неструктурированных, способствуя резкому увеличению объемов данных. Ручная обработка с трудом справляется с этим потоком, что приводит к задержкам и ошибкам в обработке. 

 Без автоматизированных систем, способных эффективно обрабатывать такое разнообразие данных, отрасль здравоохранения может столкнуться с трудностями в обеспечении быстрой и точной обработки страховых претензий. 

Сложность неструктурированных данных

Заявки на медицинское страхование часто содержат неструктурированные данные, такие как неорганизованные текстовые поля и противоречивые форматы. Дополнительная сложность возникает из-за разнообразия источников информации, включая счета-фактуры, медицинские записи и корреспонденцию, каждый из которых имеет свой собственный формат и структуру. Человеческая интерпретация таких данных склонна к ошибкам и несоответствиям, что приводит к неэффективности обработки претензий и вынесения судебных решений. 

Автоматизированные решения, использующие машинное обучение это потребность в управление неструктурированными данными в рамках претензий по медицинскому страхованию, поскольку это обеспечивает точность извлечение данных для дальнейшей обработки и расшифровкиiизготовление сионов.  

Спрос на ускоренную обработку

As клиенты ожидать более быстрых и эффективных ответов, страховые компании должны признать необходимость капитального ремонта своих систем. Традиционные методы обработки претензий зависят от вмешательства человека и, следовательно, имеют тенденцию быть медленными и отнимать много времени. Такое длительное время обработки приводит к неудовлетворенности клиентов. Автоматизированные решения обеспечивают быстрый результат за счет оптимизации извлечения и проверки данных о претензиях, тем самым повышая операционную эффективность и качество обслуживания клиентов. 

Эффективные методы извлечения данных из медицинских заявлений 

У компаний есть множество вариантов извлечения данных из претензий по медицинскому страхованию с помощью ИИ. Каждый метод предлагает уникальную ценность, повышая точность и позволяя компаниям оптимизировать свои процессы. Давайте посмотрим на некоторые доступные методы и то, как они работают..  

• Оптическое распознавание символов (OCR)

Технология OCR is важно для преобразование отсканированных документов, таких как медицинские счета и счета-фактуры, в машиночитаемый текст. It признает чарактеры и Символы в изображениях, что упрощает извлечение данных из отсканированных документов для анализа и обработки.   

• Обработка естественного языка (НЛП)

Методы НЛП помогают автоматизированным системам понимать человеческий язык, включая специализированную медицинскую терминологию и текст в свободной форме. Анализируя контекст и семантику текстовых данных, алгоритмы НЛП эффективно извлекают важную информацию из неструктурированных источников, таких как медицинские записи и отчеты, повышая точность и эффективность извлечения данных. 

• Машинное обучение (ML)

Алгоритмы машинного обучения помогают автоматизированным системам понимать закономерности данных и делать прогнозы или решения без явного программирования. В контексте претензий по медицинскому страхованию алгоритмы МО могут идентифицировать и извлекать важную информацию, такую ​​как демографические данные пациентов, диагнозы, процедуры и коды выставления счетов, из различных источников данных. Хотя машинное обучение само по себе не гарантирует высокой точности, решения на основе шаблонов, такие как Report Miner, обеспечивают наиболее точные результаты, необходимые для обработка медицинских претензий. 

• Роботизированная автоматизация процессов (RPA) 

Технология RPA автоматизирует повторяющиеся и основанные на правилах задачи, имитируя действия человека в цифровых системах. В медипретензии по страхованию кал, RPA-боты справляться с такими задачами, как ввод, проверка и согласование данных. Эта REDUCes руководство работает и ускоряет рассмотрение претензии рабочие процессы обработки, следовательно, повысить операционную эффективность. 

Как автоматизированные решения упрощают рассмотрение претензий по медицинскому страхованию Управляемость? 

 

Решения для автоматического извлечения данных существенно улучшать обработка претензий по медицинскому страхованию за счет ускорения и улучшения всего рабочего процесса. Эти решения имеют ряд преимуществ: включая: 

• Улучшенное качество данных: Автоматизированные решения обеспечивают более высокое качество данных за счет сведения к минимуму ошибок и несоответствий, связанных с вводом данных вручную. Передовые технологии, такие как естественный язык обработка и на основе шаблонов добыча в повысить точность извлечения и интерпретации данных из различных источников, что приведет к получению более надежной информации для обработки претензий. 
• Повышенное соответствие: Автоматизированные решения облегчают соблюдение нормативных требований и отраслевых стандартов. Систематически применяя правила и проверки, эти системы гарантируют, что данные о претензиях соответствуют стандартам соответствия, снижая риск штрафов и юридических проблем. 
• Ускоренное урегулирование претензий: Передовые технологии значительно сократили стандартное время обработки претензий с 60-90+ дней до всего 30 дней для большинства компаний медицинского страхования. Это значительное сокращение гарантирует, что держатели полисов быстро получат возмещение, облегчая финансовое бремя и повышая общую удовлетворенность страховыми услугами. 

Лучшие практики для обработки претензий по медицинскому страхованию  

Говоря о валидации и автоматизации, это всегда приятно поговорить о контексте нашего решения. Например, лучшими практиками могут быть: 

Используйте технологию искусственного интеллекта

Используйте инструменты извлечения и автоматизации данных на базе искусственного интеллекта, разработанные специально для обработки претензий по медицинскому страхованию. Такие инструменты не только оптимизируют рабочий процесс, но и повышают точность за счет сведения к минимуму человеческих ошибок. Кроме того, рассмотрите возможность выбора решений на основе шаблонов, поскольку они эффективно используют методы искусственного интеллекта и, следовательно, обеспечивают 100% точность обработки медицинских претензий. Эти решения анализируют закономерности в документах и ​​с высокой точностью извлекают соответствующую информацию. 

Обеспечить эффективное обучение персонала

Разработать комплексные программы обучения для сотрудников, особенно тех, кто занимается обработкой претензий. Они должны понимать тонкости процедур рассмотрения претензий, требований соответствия и эффективного использования решений искусственного интеллекта. Помимо этого, можно реализовать решение для извлечения данных без кода для обучения персонала с нетехническим образованием. Это позволяет им эффективно рассматривать и обрабатывать медицинские претензии. 

Внедрить правила проверки данных

Установите регулярные процессы рассмотрения обработанных претензий, чтобы определения несоответствия и ошибки. Кроме того, внедрить меры контроля качества для эффективного и эффективного решения проблем. поддерживать целостность данных. Это разумно инвестировать в современные решения автоматизации, поскольку они оснащены правилами качества данных. Эти правила предназначены для минимизации количества ошибок за счет обеспечения точности и полноты извлеченных данных..  

Непрерывный нормативный мониторинг

Создать стратегические механизмы для монитор постоянно обновлять нормативные акты и внимательно следить за любыми изменениями в правилах обработки медицинских претензий и стандартах соответствия. Компании могут внедрить гибкие процессы, чтобы быстро адаптироваться к изменениям в законодательстве, следовательно минимизация риск возникновения проблем с несоблюдением требований или задержек в обработке претензий. 

ReportMiner Как ведущее технологическое решение для поставщиков медицинских услуг

Говоря об автоматизированных решениях, мы используем такие подходы, как AsteraАвтора ReportMiner которые помогают извлекать неструктурированные данные из различных форматов. Отчетмин.er извлекает данные из разные типы PDF-файлы, такие как текстовые файлы, таблицы и заполняемые формы.    

Следующий is некоторые из его ключевых особенностей: 

Извлечение данных с помощью искусственного интеллекта

AI – функция извлечения данных на основе ИИe в Report Miner упрощает создание претензий по медицинскому страхованию эффективно. The сквозной поток автоматизирует процесс извлечения, значительно сокращая время, необходимое для создания шаблонов извлечения с нуля. 

Благодаря макетам, рекомендованным ИИ, программное обеспечение использует ИИ для создания шаблонов извлечения. согласно надежная особые потребности в размещении данных. Это означает, ты больше не должен часами вручную создавать шаблоны; вместо этого инструмент идентифицирует и создает шаблоны на основе требуемого макета данных, обеспечивая бесшовные процесс. 

Универсальные методы извлечения данных

Report Майнер упрощает процесс добычи by через различные методы, такие как текстовые, сопоставление с образцом и извлечение таблиц.  

Извлечение текста эффективно извлекает важные детали, например, содержащиеся в медицинских отчетах, что облегчает плавную интеграцию в системы претензий. Сопоставление с образцом идентифицирует специальные форматы данных, упрощающие сбор важной информации для оценки претензий. 

Более того, извлечение таблиц упрощает извлечение данных из таблиц в документах, обеспечивая точный сбор для обработки претензий. Это, в сочетании с инструментом извлечение шаблонов на основе шаблонов Функция позволяет пользователям легко извлекать данные из неструктурированных документов путем разработки шаблонов, которые направляют процесс извлечения. 

Кроме того, Сообщить о майнере теперь предлагает функцию извлечения данных на основе искусственного интеллекта, которая автоматически генерирует шаблоны извлечения путем выявления закономерностей в документах с использованием искусственного интеллекта, что еще больше повышает эффективность и точность. 

Мультиформатная совместимость

Программное обеспечение поддерживает извлечение данных, поддерживая от различные форматы файлов, включая PDF-файлы, текстовые файлы, текстовые документы и т. д. Report Miner использует расширенный анализ и сопоставление с образцом алгоритмы, которые могут извлекать соответствующую информацию из разных полей данных. Этот cсовместимость делает обработку претензий проще, точнее и эффективнее.

Заключение 

За прошедшие годы индустрия медицинского страхования претерпела революцию благодаря современным технологическим решениям. Среди подходы у нас есть Astera ReportMiner для обработки неструктурированных данных при обработке претензий.  

Возможность преобразовывать необработанные данные в полезную информацию делает его фантастическим инструментом для страховых компаний. в следующая часть, мы обсудим, как работает RM и как вы можете использовать его возможность оптимизации различных документов.