Cara menggunakan analitik data untuk menjadi otoritas di industri penagihan medis

Analisis data menciptakan potensi untuk menjawab pertanyaan kompleks yang masih berada di luar batas teknik analisis yang lebih jelas. Di antara banyak fitur data mining, yang utama adalah:

Otomatisasi

Meskipun teknik analisis data dan statistik yang lebih sederhana menggunakan data untuk pemisahan cerdas, kemampuannya bahkan tidak mendekati kemampuan kompleks penambangan data. Ini membuat yang terakhir jauh lebih baik daripada konvensi analisis statistik. Melalui sifat otomatis model penambangan data, ketergantungan pada entri manual sangat berkurang, dan jumlah data yang lebih besar dapat digunakan.

Analisis data memenuhi tantangan penagihan dan pengkodean medis

Ini adalah industri kesehatan yang berurusan dengan data dalam jumlah besar. Semakin banyak organisasi yang memilih alat analisis kesehatan untuk mendapatkan wawasan tentang bisnis mereka. Perusahaan data sekarang lebih mudah diakses oleh perusahaan penagihan dan pengkodean medis, karena segala sesuatu mulai dari layanan hingga infrastruktur TI dialihdayakan. Dari mengatasi tantangan bisnis hingga meningkatkan efisiensi bisnis sehari-hari, manfaat penambangan data dalam perawatan kesehatan tetap tak tertandingi. Kami telah melakukan penelitian tentang manfaat umum penambangan data dalam industri penagihan dan pengkodean medis dan berikut adalah hal-hal penting:

Kendalikan biaya dan pengeluaran

Definisikan penipuan

Analisis prediktif pengurangan pembayaran

Analisis deskriptif koreksi

Kendalikan biaya dan pengeluaran

Dengan analitik data perawatan kesehatan, pemeriksaan klaim adalah cara penting untuk mengendalikan biaya dan mengurangi pengeluaran. Setiap biaya klaim tambahan dapat dengan mudah diidentifikasi melalui formulir analisis data cerdas.

Lebih lanjut, proses ini cukup menguntungkan untuk penggunaan identifikasi hubungan antara diagnosis dan pengobatan dan mengidentifikasi kekurangan dalam sistem yang ada seperti yang terlihat melalui data dengan kecepatan otomatis, dengan pengurangan persyaratan untuk intervensi manual.

Industri penagihan dan pengkodean medis menghadapi sejumlah besar data dan apa cara terbaik untuk mengklasifikasikan data ini secara cerdas tetapi menggunakan penambangan data dalam perawatan kesehatan.

Analisis Data Tingkat Lanjut Untuk Farmasi Onkologi

Bagaimana Pharma Oncology membantu kami dengan sistem analisis data yang mendukung data besar

Baca studi kasus

operasi

Biaya dan pengeluaran dikurangi melalui metode praktis berikut menggunakan data:

eksplorasi data

Siapkan analisis yang bertujuan

pemodelan data

Evaluasi melalui sistem otomatis

Tentukan area masalah

Analisis hasil masa depan

Rilis data terpisah

Penambangan data akhirnya menciptakan kembali perawatan kesehatan dengan sistem pembayaran yang diubah yang mencegah kesempatan penerimaan kembali yang kritis. Dengan data mining yang dapat memprediksi kemungkinan penerimaan kembali dengan jumlah akurasi yang sesuai, sistem kesehatan dapat memotong biaya dan menjaga kesehatan dengan meningkatkan radar pada orang-orang yang paling mungkin untuk diterima kembali.

Definisikan penipuan

Karena kasus penagihan medis dan penipuan kriptografi terus berkembang, penambangan data sekarang sedang dipertimbangkan untuk mengatasi dan mengidentifikasi penipuan dan dengan demikian menghilangkan bug keamanan yang mahal.

Apakah klaim palsu atau tidak akurat, penipuan telah merugikan industri perawatan kesehatan selama bertahun-tahun. Dengan kemampuan menangkap data yang cerdas untuk penambangan data, penipuan tidak hanya dapat diidentifikasi, tetapi ada cara sementara untuk sepenuhnya menghilangkan kemungkinan terjadinya hal itu.

Melalui beberapa analitik prediktif, data dapat dikumpulkan untuk mencegah penipu mencapai tujuannya. Dalam sistem analitik, teknologi data mining digunakan untuk mengumpulkan data melalui teknik ahli. Data ini kemudian diubah menjadi pengukuran yang berarti dan pengukuran standar, yang akhirnya berakhir di Enterprise Data Warehouse (EDW). EDW kemudian berfungsi sebagai dasar untuk melakukan penyelidikan lebih lanjut terhadap data yang dapat mengidentifikasi penipuan.

Melalui EDW ini, data mining mengidentifikasi penyedia layanan kesehatan yang:

Strategi dan prosedur pengkodean dan penagihan berbeda dari praktik biasanya

Sistem pengkodean dan penagihan yang sangat berbeda dari pesaing mereka

operasi

Ini dilakukan dengan menganalisis penyedia layanan kesehatan:

tempat latihan

Lokasi

Jenis pelayanan kesehatan yang diberikan

Frekuensi penagihan

Volume operasi

Melalui analitik data perawatan kesehatan yang disebutkan di atas, penipu diidentifikasi, tindakan yang tepat dimulai dan dengan demikian menghemat pengeluaran untuk pelajaran penting.

“Pada tahun 2007, Divisi Kriminal Departemen Kehakiman memfokuskan kembali pendekatan kami untuk menyelidiki dan menuntut kasus penipuan perawatan kesehatan. Pendekatan investigasi kami sekarang berbasis data: Sederhananya, analis dan agen kami meninjau data penagihan Medicare dari seluruh negeri; dan mengidentifikasi pola dari perilaku penagihan yang tidak biasa; Kemudian sebarkan tim penyelidik dan jaksa “kekuatan serangan” ke titik-titik rawan tersebut untuk menyelidiki, menangkap, dan menuntut. Saat para penjahat menjadi lebih kreatif dan canggih, kami bermaksud menggunakan teknik investigasi terberat kami untuk segera menyusul mereka.”

-Pelaporan oleh Robert W. Lills, sebagai Lani A. Brewer, Asisten Jaksa Agung untuk Divisi Kriminal Departemen Kehakiman (DOJ’s).

Analisis prediktif pengurangan pembayaran

Alat analisis prediktif dapat sangat membantu dalam mengelola pengurangan penggantian biaya dan mengontrol klaim pasien secara efisien. Alat analisis ini akan membantu memprediksi perilaku pasien dan dengan demikian meningkatkan kemungkinan kinerja yang efektif sambil menghindari biaya keuangan yang tidak perlu. Alat-alat ini juga membantu mengidentifikasi area kesalahan penagihan dan secara signifikan mengurangi risiko inefisiensi berikutnya.

Ada peningkatan nyata dalam nilai yang akan diperhatikan oleh penagihan medis dan perusahaan kripto dari menambang data mereka. Peramal masa depan dapat meminjamkan perusahaan kripto untuk mengadopsi strategi yang akan mengurangi potensi penurunan produktivitas dan meningkatkan kinerja secara keseluruhan melalui penilaian cerdas. Bukti yang diperoleh dari analisis prediktif memungkinkan pemrogram dan penagih medis untuk memasukkan kategori yang kuat dan efektif ke dalam praktik pada tahap awal.

Analisis data prediktif menggunakan informasi berikut untuk membuat prediksi cerdas:

Catatan komprehensif tagihan yang diajukan oleh penyedia layanan kesehatan

Jumlah data yang terkait dengan penagihan dan pengkodean per praktik

Bukti dokumen yang berkaitan dengan sekelompok atau sekelompok klaim

Analisis klaim yang diajukan

Meskipun hampir tidak mungkin untuk mengidentifikasi penyimpangan sebelum terjadi secara pasti, penggunaan analitik data prediktif secara efisien memandu industri penagihan dan pengkodean medis ke arah yang benar, di mana penyelidikan kualitatif dapat dilakukan untuk mengurangi kerentanannya terhadap kesalahan.

Peningkatan signifikan dalam kode diagnostik dari 13.000 di bawah ICD 9 menjadi 68.000 di bawah ICD 10 telah membuat setiap jenis analisis dan hasil pelaporan lebih rinci daripada sebelumnya. Perusahaan penagihan dan pengkodean yang telah mengadopsi alat analisis prediktif telah menerima pengembalian yang jauh lebih tinggi dari penambangan data mereka.

Analisis deskriptif koreksi

Setelah analisis prediktif dilakukan melalui data mining, urutan bisnis berikutnya adalah analisis preskriptif data. Secara umum, ini secara harfiah berarti menganalisis apa yang perlu dilakukan tentang prediksi yang telah dibuat. Ini adalah area yang berguna dan komponen penting dari informasi berguna yang dapat diekstraksi melalui penambangan data. Mengingat bahwa ini adalah bidang baru penambangan data, analisis preskriptif menawarkan saran yang dapat ditindaklanjuti yang bertindak sebagai solusi terhadap prediksi yang dibuat oleh fitur analisis prediktif penambangan data.

Analisis deskriptif dilakukan dengan menggunakan alat-alat berikut:

peraturan bisnis

algoritma

pembelajaran mesin

pemodelan komputasi

analisis data

Platform analitik prediktif yang diterapkan secara efisien dapat melacak tren saat ini dan yang akan datang, mengukur dampaknya terhadap arus kas, dan memberikan solusi untuk koreksi. Misalnya, jika sebuah perusahaan membayar klaim pada tingkat yang lebih tinggi atau lebih rendah dari yang diperlukan, analisis prediktif menjelaskan, kemudian memaparkan inefisiensi dan menawarkan tindakan perbaikan melalui algoritme yang kompleks.

Penagihan medis dan respons industri kripto terhadap penambangan data

Beberapa teknik data mining memiliki kemampuan untuk mengumpulkan volume data untuk menghasilkan analisis yang berarti dan memberikan hasil prediktif yang dapat membantu mendorong efisiensi dalam industri penagihan dan pengkodean medis dengan pesat. Meskipun tidak ada keraguan tentang manfaat dari proses ini, masih banyak profesional di bidang ini yang masih menggunakan teknik analisis data ini. Ini dapat dikaitkan dengan sejumlah kebingungan di antara para profesional industri mengenai kemampuan terperinci dari penambangan data dan keuntungan selanjutnya. Frekuensi juga berasal dari asosiasi dengan audit tradisional dan metode kepatuhan yang sebagian besar dilakukan melalui pengumpulan statistik manual.

Statistik berikut menunjukkan urgensi mengadopsi data mining:

“Perekonomian maju dan berkembang diperkirakan akan melihat peningkatan pengeluaran perawatan kesehatan sebesar 2,4% menjadi 7,5% antara 2015 dan 2020,” menurut laporan Deloitte.

Menurut medicalbillersandcoders.com, “Sistem pengkodean mengalami peningkatan pada Oktober 2015 dengan transisi ke Klasifikasi Penyakit Internasional (ICD-10). Versi baru ICD-10 ini berisi sekitar 69.823 kode dan 71.924 kode prosedur. Selain itu, 140.000 kode baru token telah dirilis dan ditambahkan ke daftar.”

Hanya masalah waktu sebelum seluruh industri perawatan kesehatan menerima manfaat penambangan data dan perlahan tapi pasti, tren tampaknya akan dimulai.

Tantangan Mengadopsi Data Mining

Meskipun manfaatnya tidak terbatas, ada juga beberapa tantangan yang dihadapi pakar industri dalam hal mengadopsi data mining. Ketergantungan pada sistem otomatis dapat membuat beberapa penyedia layanan melakukan audit dan investigasi acak yang mungkin tidak diperlukan atau dibenarkan. Ketergantungan tunggal pada teknik analisis data untuk mengidentifikasi penyedia layanan melakukan kesalahan, berdasarkan data eksklusif, tampaknya tidak adil bagi banyak profesional.

Singkatnya, tantangan untuk mengimplementasikan data mining meliputi:

Ketidakpastian tentang hasil penambangan data karena sifatnya yang prediktif

Andalkan statistik teknologi daripada proses manual

Biaya audit yang tidak perlu yang mungkin tidak diperlukan

Memotong pekerjaan yang datang dengan teknologi yang menggantikan perakitan statistik manual

Ketidaktahuan mendasar tentang manfaat penambangan data di kalangan profesional

Menerapkan penambangan data untuk penagihan dan pengkodean medis

Industri perawatan kesehatan mengalami revolusi yang belum pernah terjadi sebelumnya. Inti dari revolusi ini adalah penerapan strategi penambangan data untuk mengatur industri pengkodean dan penagihan medis dalam panorama ini. Profesional perawatan kesehatan tidak perlu lagi bergantung pada tinjauan manual dan prosedur kompleks untuk mengidentifikasi malpraktik dan malpraktik di antara penyedia layanan kesehatan.

Karena penerapan penambangan data, perusahaan penagihan dan pengkodean medis akan mendapat manfaat dengan cara berikut:

Sistem operasi yang lebih bersih dengan pemisahan data yang sistematis

Transparansi yang lebih besar dari penyedia layanan kesehatan

Biaya lebih rendah untuk audit manual

Pengurangan biaya akibat pelanggaran investigasi

Mengurangi risiko perilaku buruk

Memprediksi pola dan hasil yang meningkatkan efisiensi

Mencegah pemborosan, penipuan, dan penyalahgunaan

Sementara manfaat mengadopsi teknologi penambangan data sepenuhnya lebih besar daripada tantangannya dan tidak diragukan lagi bahwa industri perawatan kesehatan akan melihat peningkatan ketergantungan pada penambangan data untuk tujuan penagihan dan pengkodean medis, penting untuk diingat bahwa teknologi ini terus berkembang. Oleh karena itu, para ahli medis perlu bekerja lebih keras untuk mengikuti teknologi terbaru dan selalu berubah untuk mendapatkan hasil maksimal darinya.

Sumber:- https://www.osplabs.com/insights/data-mining-in-medical-coding-and-billing/

Leave a Reply

Comment
Name*
Mail*
Website*