Los planes de salud de hoy en día siguen pagando a los proveedores de atención médica multas e intereses significativos cuando violan las leyes de pago rápido por procesamiento retrasado de reclamos limpios debido a varios procesos, sistemas dispares y dependencias en grupos funcionales. Esto incluye, por ejemplo, requisitos de autorización, detalles de coordinación de beneficios, precios externos, gestión de datos de proveedores, facturas detalladas y requisitos de registros médicos. De hecho, los principales pagadores han pagado $150 millones a $60 millones en multas anualmente y se estima que pagarán un 20% a 30% adicional cada año. Específicamente, a medida que el costo del capital de trabajo es cada vez más un punto focal, también lo es la necesidad de evitar costos y mejorar los problemas de flujo de efectivo operativo.
La determinación y seguimiento de intereses y multas por pago tardío de reclamos comprenden un proceso manual altamente engorroso e ineficiente. Esto se debe a deficiencias en el conjunto de informes y a un proceso de liquidación de reclamos que implica verificación de elegibilidad y beneficios para los miembros, autorización previa, contratos/reembolsos de proveedores, precios externos y muchos otros pasos. El proceso abarca áreas funcionales y sistemas dispares, lo que resulta en un procesamiento incorrecto y retrabajo.
Las soluciones tecnológicas como la analítica predictiva basada en IA/ML pueden centrarse precisamente en la identificación de reclamos con alta propensión a pagar e interés por pago tardío (LPI), evitar procesamiento incorrecto y reducir el trabajo mediante la automatización de pasos manuales de verificación. Los planes de salud pueden reducir el interés por pago tardío hasta en un 25% año tras año. El viaje comienza contactando a un experto en servicios de salud con un Centro de Excelencia en Interés por Pago Tardío. Con este conjunto de capacidades afiladas, los pagadores deben centrarse en tres áreas críticas:
– Analizar la analítica predictiva para dominar el pago con pronósticos y precisión estandarizados
– Crear un lago de datos de reclamos y plataformas robustas para analizar un conjunto de datos históricos de reclamos a gran escala e identificar variables independientes de reclamos de alta frecuencia. Estas incluyen tipos de facturas, lugares de servicio, CPT vs. código de ingresos vs. DRG, y tipos de redes de proveedores para identificar variables dependientes de la LPI (como una combinación de denegación incorrecta y retrasos en el proceso). Estas plataformas aprovechan técnicas de ciencia de datos utilizando modelos de IA/ML para predecir reclamos con alta probabilidad de incurrir en LPI y penalización. Con estas técnicas, los pagadores de salud pueden optimizar la toma de decisiones y generar nuevas ideas que conduzcan a resultados comerciales más efectivos y rentables.
– Plataformas de minería de procesos/tareas que apuntan a cuellos de botella a lo largo del viaje de reclamos
La aplicación de flujo de trabajo automatizado
Una aplicación web de monitoreo de reclamos a lo largo del viaje de reclamos es compatible con un panel de control de la aplicación de seguimiento de LPI. El proceso actual de gestión de LPI implica identificar reclamos envejecidos con potencial para incurrir en LPI desde el archivo de inventario por el Equipo de Control de Producción, seguido por compartir, asignar y hacer seguimiento para su resolución. Aunque es un buen proceso, es intensivo en mano de obra y requiere una alta posibilidad de ineficiencias/fallas en el sistema que pueden resultar en fugas.
Una aplicación de seguimiento de LPI, combinada con la reingeniería de procesos, logra un sistema de gestión de métricas de reclamos en tiempo real robusto, asegurando así que el gasto en LPI se reduzca significativamente. La aplicación evalúa un reclamo en función de varios parámetros (históricos y mapeándolos al reclamo actual) y predice la probabilidad de acumular intereses y multas por reclamos tardíos. Esto podría integrarse en el sistema de reclamos con puntos calientes o mensajes de advertencia habilitados para ayudar a los procesadores a identificar reclamos potenciales de LPI.
Estas tres tecnologías se combinan de manera acelerada para impulsar resultados significativos para los pagadores y mejorar la experiencia para los clientes, médicos, hospitales y miembros en áreas críticas de problemas con LPI, con resultados que incluyen:
– Procesamiento y liquidación de reclamos acelerado y reducción del tiempo de ciclo
– Procesamiento incorrecto y retrabajo no deseado y reducción adicional de personal
– Potencial reducción en llamadas de proveedores y miembros para seguimientos e investigaciones de denegación incorrecta
– Cumplimiento del pagador con las leyes estatales de pago rápido
– Mejora en las calificaciones en los índices estatales y federales
– Reducción en el volumen de quejas, apelaciones y reclamos
Estas soluciones integradas no solo impulsan mejoras operativas significativas, sino que también allanan el camino para un sistema de atención médica más eficiente y receptivo.