为自动化和 AI 的成功设置收入周期

医疗保健实践 为自动化和AI的成功设置收入周期 随着新技术的出现，收入周期领导者可以通过为今天的成功创造条件来准备利用这些功能的潜力。 SanjivBaxi，SagarParikh，MichaelPeterson和AndrewRay ©diyunZhu/盖蒂图片社 2023年7月 美国卫生系统的财政压力在过去的几年里，人们一直在努力解决恶化的问题。1可以肯定的是，行政职能的生产率已经提高，以应对 这些压力，但过去20年的大部分收益都是通过劳动，而不是能力或流程改进。2 自动化和分析等技术-以及最近的生成AI（generativeAI）-可以帮助提高性能。事实上，研究表明，仅有效地部署自动化和分析就可以减少2000亿至 3600亿美元的美国医疗保健支出。3其中一些节省将来自管理功能（包括收入周期管理[RCM]）或医疗保健供应的非临床部分（包括计划，与保险公司协调护理，文档以及索赔或账单裁决）。部署此类技术还可以减少临床医生的倦怠并改善患者 经验，这对医疗保健的发展越来越重要。 在本文中，我们重点介绍了RCM功能如何为利用技术奠定基础，以提高系统性能。该功能是手动的，复杂的和依赖的 整个卫生系统的利益相关者。 Inotherwords,RCMperformancedependsoneffectiveandtimelycollaboration.Thepotentialofrecentadvancesintechnology,particularlygenerAI,havehighedtheneedtoconsider—or 重新考虑——将这些进步纳入行政职能，这样做有效地实现了进一步将繁荣发展的卫生系统与不繁荣发展的卫生系统分开的承诺。 经过多年的发展，卫生系统的领导者经常对技术支持的绩效改善机会持怀疑态度。 在管理职能内外均未产生预期价值的自动化和分析项目 。除了感知到的技术限制之外，这些结果通常是由于运营挑战、技能差距、未能改善技术所依赖的基础基础设施以及从一开始就影响项目的部署和测量方法。 克服这些挑战并利用下一波技术创新需要在整个收入周期及以后投资正确的心态，基础设施和能力。具体来说，医疗保健组织需要以下方面： —顶级团队对技术努力的承诺，以长期愿景为后盾 —一种整体的技术投资方法，而不是基于一次性实验的临时资助 —将产品从试点转移到全系统采用的明确途径，为试点进行独特的部署，全面实施和量身定制的变更管理 —人才战略，确保技术工作由具有业务、技术和医疗保健经验的团队领导和支持 —衡量成功的未来价值的整体指标 以这些不同的方式运作必然需要改变方法，但结果可以帮助卫生系统获得未开发的潜力，并及时为令人兴奋的机会而这样做。 1麦肯锡关于医疗保健：抵御风暴，麦肯锡，2022年12月。 2PoojaKumar，EdwardLevine，NikhilSahni和ShubhamSinghal，“美国医疗保健服务的生产力势在必行”，麦肯锡，2019年2月27日。 3DavidM.Cutler等人，“人工智能对医疗保健支出的潜在影响”，国家经济研究局工作文件，第30857号，2023年1月；BrandonCarrus，DavidM.Cutler，PrakritiMishra和NikhilR.Sahni，“行政简化：如何节省25万亿美元的美国医疗保健”，麦肯锡，2021年10月20日。 收入周期管理中的自动化和分析带来的价值难以捉摸 根据我们的经验，RCM中的技术部署通常受到以下四个方面的阻碍： —部分解决方案-适合最大程度地减少前期投资-无法产生重大价值，因为它们从未达到影响的最低阈值 —新技术实施没有考虑到完善和定制解决方案、过渡期、反复试验或系统停机时间 —跨越功能的技能差距-如技术，报销或财务-缓慢或彻底停止技术实施 —相互竞争的挑战，如危机中的行动(包括新冠肺炎大流行)、电子健康记录实施，以及 快速发展的监管环境，导致个人带宽有限，并阻碍了对解决方案开发至关重要的协作 结果，一些高管退出了对技术的大胆投资，这是对支持可能产生高额回报的计划的普遍犹豫的一部分，但这也要求团队快速失败并在需要时迅速转向。对经过验证的技术的适度投资现在是 规范和自相矛盾地阻止了有意义的结果的实现。 这些规模较小的投资并非天生就不太可能成功，但卫生系统往往忽略了基本要素，这实质上使它们注定 许多技术部署为飞行员购买解决方案，而没有充分考虑其最终在整个企业中扩展的潜力，这可能会限制 试点。当潜在投资仅根据其短期价值而不是新技术对组织的全部潜力进行评估时，解决方案的业务案例变得更具挑战性。 Forinstance,manyhealthsystemshavepilotedtech-enabledsolutionstostreampriorauthorizationsfrominsurers.Butstakeholdersgenerallyfailtoupdatetheirtechstackandworkflow,trainingstafftooptiallyuseupdated 技术，并重新设计受影响的流程以充分捕获价值。因此，这些试点项目往往达不到利益相关者的最初希望，缺乏企业可扩展性，并限制了对组织影响的可持续性。 现在，随着一代人工智能技术的出现，卫生系统有可能错过一个早期窗口，以便在行政流程中实现价值，除非他们重新考虑他们的方法。(有关更多关于一代人工智能的信息，请参见侧栏“生成性人工智能：考虑因素和风险”。) 克服挑战并利用下一波技术创新需要投资于正确的心态、基础设施和 在整个收入周期及以后的能力。 生成AI：考虑因素和风险 在整个收入周期中都可以使用GenerativeAI（genAI ）（请参阅exhibit）。开发中最令人回味的用例可能是语音识别听写软件记录，转录和结构来自医患相遇的笔记，并使用这些信息来完成管理任务 在后台，释放医生花更多的时间与病人。 GenAI还可以减少卫生系统对资源密集型流程的依赖 ，这些流程通常人手不足或员工培训不足。呼叫中心已经使用GenAI将生产率提高了15％至30％。1在患者旅程开始时，GeeAI可以帮助识别重复的患者记录 ，根据付款人的政策和合同自动确定资格，协调健康保险公司的事先授权，甚至提出解决方案来解决所发现的任何管理差距。如果没有适当的解决方案，所有这些都是患者体验，医生福祉和卫生系统性能的主要障碍。 在中期，该技术可能有助于提高临床文档的准确性 ，并限制临床医生花费在耗时上的时间 记录保存，特别是“睡衣时间”图表-即在工作时间后更新医疗记录。 在患者旅程结束时，genAI可以通过自动跟进来支持应收账款，并对健康保险公司进行基于事实的上诉，包括历史保险公司业绩，保单手册和合同条款 。 可以肯定的是，诸如GeneAI之类的新技术也存在风险。2卫生系统现在可以投资来减轻和管理这些风险-例如，通过建立数据结构的护栏，以最大程度地减少对不同人群的偏见或不公平影响 ，或者最终让人类验证计算机生成的输出以防止闭环自动化。 与网络安全一样，卫生系统可以实施控制和协议，以防止滥用和滥用，这些要素对于管理风险至关重要。最后，尽管应用 用例技术通常旨在创造积极的经济价值，收支平衡- 应用风险缓解策略的成本-如果整体 价值是在其他地方创造的，包括患者体验、医生福祉和运营改进。 1ErikBrynjolfsson，DanielleLi和LindseyR.Raymond，工作中的生成人工智能，国家经济研究局工作文件，第31161号，2023年4月。 2KevinBuehler，RachelDooley，LizGrennan和AlexSingla，“了解并管理您最大的AI风险”，麦肯锡，2021年5月3日。 从成功中学习 虽然强大的genAI解决方案可能需要一些时间才能商 业化 在医疗保健领域-甚至更长时间内，企业可扩展产品可用于收入周期管理-卫生系统现在可以开始准备，因为这些技术将势在必行 从了解自己的能力开始，最成功的先进技术部署者 有一些共同的特点。成功利用自动化和人工智能需要顶级领导者对持续改进的承诺。团队可以重新设置他们如何衡量飞行员创造的价值，以更加全面和长期。在整个组织中 ，可以建立团队并提供资源，以支持试点和规模实施的成功。可以调整技术生态系统以支持新技术。在正确的时间 ，正确的人才是另一个关键的推动者。 致力于顶级团队的持续改进 卫生系统领导者可以通过灵活，在需要时快速失败，快速调整并在转变时寻求价值机会，并通过设置技术基础以实现自动化，分析和-准备好了-进行长期投资AI。因此，需要领导者从收入周期功能内，更广泛地建立和模型的意愿，寻找机会，并在快速反馈周期中迭代和持续改进的心态。4 有效技术实现的大部分价值来自于将它们应用于机会领域 。识别这些机会需要对受影响的流程进行开放式评估-通常，为了产生最大影响，需要重新设计。建立组织以促进更好的工作方式可以创造可持续的价值，并从长远来看改善患者和临床医生的经验。 这代表了许多卫生系统的默认姿势的偏离。考虑否认的情况。快速改善现金流的压力可能导致利益相关者默认只是简单地管理拒绝，而不是阻止它们。因此，对保险公司拒绝付款的详细研究可能会发现卫生系统在哪里以及如何更有效地上诉，特别是因为60％的拒绝可能根本没有上诉 。5然而, 广泛的观点可能会导致决策者评估拒绝的根本原因，并确定使用改进的利益相关者的方法 合作和先进的技术工具在地平线上，以避免它们。结果将对医疗保健组织有所帮助，值得注意的是，他们还将为患者提供更多无缝的体验。 根据飞行员的长期价值评估 选择和跟踪正确的指标可能意味着发现令人惊讶的见解和失败的实验之间的区别。在试点技术解决方案中，卫生系统利益相关者通常会寻求快速的金钱影响。按照这些标准 ，几乎所有飞行员都注定要失败。 相反，决策者最好从整体上评估飞行员。首先，飞行员的结果表明它如何帮助临床医生和患者获得更好的体验？其次，如果扩大规模，飞行员将如何转化为长期的底线影响？最后，什么样的短期利益-运营和财务上，但对于医疗保健的关键利益相关者来说——可能会现实地带来吗？这些问题必然是广泛的，因此评估飞行员可能需要查看传统财务指标可能无法反映的进展措施。 例如,被部署以减少来自拒绝的注销的解决方案可能无法在试点期间的相对短的时间段内实现该目标。然而,这些解决方案可以允许收益循环运营商通过增加处理的索赔的数量和质量来更有效地工作,这将转化为滞后指标(如注销金额)中看到的价值。但是，只关注有限的指标（如核销价值）的组织可能倾向于迅速退出这样的试点。 这将阻碍在收入周期中采用自动化和分析，即使这些解决方案通常在中长期具有有意义的价值，并以其他方式创造价值。在 在这个例子中，有机会减少付款人和提供者之间不必要的通信，以改善工作人员的经验，减少可能导致倦怠的大量工作，并减少拒绝付款给患者带来的压力。 4DanielBrosseau，SherinaEbrahim，ChristopherHandscomb和ShailThaker，“通往敏捷组织的旅程”，麦肯锡，2019年5月10日。 5SrivalliHarihara和Leigh波兰，“索赔否认：逐步解决的方法”，AHIMA杂志，2022年4月25日。 整个组织的协调 与任何复杂的任务一样，协调是关键。 收入周期团队不能独自承担其运营的大修。卫生系统复杂的组织结构使跨部门合作变得必要，即使困难。 这种协调的一部分将涉及为组织做出正确的权衡，并更新部门的激励措施以反映这些决定。例如，自动化或generalAI解决方案可能会减少应收账款天数（开票和付款之间的平均时间长度），但会增加平均天数 提交账单。这种权衡对组织来说可能是最有意义的，因为它确保了文档的准确和全面。 最有效的RCM操作员开始了解他们的组织如何在利益相关者通过给定过程的旅程中工作，特别是过程中的痛点。这种理解的一个结果是