Hur AI hjälper leverantörer och betalare att omvandla klagomål till möjligheter att förbättra patientvården

Vårdgivare och betalare behöver bättre sätt att lösa patienters klagomål. AI och avancerad automation kan vara verktygen som får detta att hända – vilket ger leverantörer en möjlighet att återställa förtroendet för patienter som tidigare fastnat i komplexa processer för överklaganden och klagomål (A&G). Detta är särskilt viktigt på grund av revisionsrapporteringsregler som använder A&G-data för att bedöma hur väl företag hanterar A&G-krav. Revisioner som går dåligt kan orsaka otaliga problem för vårdföretagen.

Vad är det för fel med A&G-processer

Konventionella A&G-processer står inför många utmaningar. På ena sidan har vi patienter vars vård (eller försäkringsanspråk) har gått tillräckligt dåligt för att motivera dem att överklaga eller överklaga. Å andra sidan har vi betalare som arbetar med olika, ineffektiva processer som drar fram klagomålslösningar – och uppmanar till ovälkommen granskning.

Vilka är de största utmaningarna i A&G-processen? Ineffektivitet och felaktigheter orsakar flest problem, medan andra inkluderar:

• Flera frånkopplade intagskanaler
  
• Tråkiga manuella processer för dokumentskapande, hantering, lagring och versionshantering
• Dålig (eller obefintlig) datavalidering under ärendeskapandet
• Brist på SLA-spårning och instrumentpaneler för lagerhantering
• Frånkopplad korrespondens och dålig spårning
• Manuell, försenad och inkonsekvent meddelanden till patienter och leverantörer
• Långa tidsperioder för forskning och lösning av anspråk

Lägg till kraven för externa och läkargranskningar och det blir uppenbart att A&G-processer är besvärliga och tidskrävande. Faktum är att Virtusa har dokumenterat minst ett dussin platser där flaskhalsar uppstår i A&G-processer från vår erfarenhet av att hjälpa vårdorganisationer att implementera den senaste tekniken.

Lyckligtvis kan vår artificiella intelligens, maskininlärning och robotprocessautomatisering hjälpa till att transformera A&G-processer för att gynna både patienter, leverantörer och betalare.

Fem nivåer av A&G-evolution

Företag kan förbättra A&G-kraven med rätt kombination av teknik och mänskligt ingripande. För att hjälpa till med detta har Virtusa utvecklat ett ramverk i fem delar. Det börjar med det välbekanta begreppet mognad: börjar med att automatisera grundläggande repetitiva uppgifter och utvecklas till tillämpningar av naturlig språkbehandling och andra teknologier som efterliknar mänskliga tankeprocesser.

Nivå 1: Robusta processer. Digital processteknik lägger grunden för automationsmognad. På den här nivån implementerar vi digital processautomation för att effektivisera skadeutredningen och förena det övergripande A&G-arbetsflödet.

Vi inkluderar också en integrerad korrespondensmodul för att hålla kommunikationslinjerna öppna och konsekventa. Dessa processer kan anpassas för olika branscher inom en vårdorganisation.

Nivå 2: Robotic automation. När nivå 1-processerna går smidigt, automatiserar vi specifika uppgifter med hjälp av virtuella agenter (chatbots).

Dessa chatbots fungerar över flera kanaler (e-post, telefonsamtal, SMS, webbformulär, etc.). Robotautomation integrerar också diskreta och frånkopplade system, vilket tar bort flaskhalsarna som uppstår när man måste stämma av data som flödar från flera håll. Vi drar även in data från externa system här.

Nivå 3: Intelligenta processer. Nu är det dags att automatisera arbetsflöden genom att använda inlärningsalgoritmer för att optimera vardagliga processer. Vi har upptäckt att implementering av intelligent processautomation minimerar överklaganden före och efter tjänsten. Vår metodik använder intelligent personalhantering för personer som prövar A&G-anspråk och samordnar ärenden. Programvaran vidarebefordrar automatiskt klagomål till rätt läkare baserat på en kompetensinventering. Den genomför också en dynamisk SLA-härledning för ärendeuppföljningar.

Nivå 4: Kognitiv analys. Här använder vi naturlig språkbehandling och textanalys för att efterlikna grundläggande mänskligt omdöme. Datainmatning i denna fas är mer exakt än konventionell optisk teckenigenkänning (OCR), handskriven teckenigenkänning (HCR), papper och faxprocesser, vilket minskar de fel som ofta försenar överklaganden.

Vi automatiserar även överklagande- och klagomålsklassificeringar och genomför automatisk röstanalys av tonen i människors samtal för att få en tydligare bild av den typ av saker som upprör eller irriterar patienter.

Nivå 5: Fokuserad AI. Nu är vi i den mest ambitiösa fasen av avancerad inlärningsautomatisering. Vi härmar inte bara mänskligt omdöme — vi utökar det med maskininlärning och programvara för beslutshantering. 

Dessa verktyg kan hjälpa till att förutsäga de sannolika resultaten av forskning om sjuksköterskor och leverantörer. Dessutom kan mönstermatchningsalgoritmer hjälpa till att identifiera fall av bedrägeri, slöseri och missbruk. Datadrivna förutsägelser och automatiska korrigeringar är också möjliga.

Förbättra A&G-processer för att gå mot värdebaserad vård

Varje överklagande eller klagomål är en möjlighet att leverera en bättre patientupplevelse. Medan vårdföretag strävar efter att uppnå värdebaserad vård, spelar A&G-bearbetning en avgörande roll för att förbättra vården och ge insikter om vilka ytterligare förbättringar som behövs.

Sjukvårdsföretag kan använda A&G-arkiveringsdata för att utveckla nyckeltal för att avslöja framgångar och misslyckanden. Genom att implementera korrekt automatisering får KPI-data till hands mycket snabbare och minskar mänskliga fel. Därför ger rätt teknik bättre revisionsresultat och ökar oddsen för att skapa win-wins som leder till patientnöjdhet samtidigt som det stödjer organisationens affärsmål.

Läs mer om hur Virtusa omvandlar A&G-bearbetning här.