为了更好地管理医疗索赔,请考虑 “数字优先”

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尽管端到端数字索赔管理仍然是一个遥远的愿景,但从当今索赔过程的数字化部分可以获得很多。

索赔成本的上升和索赔管理的复杂性是健康保险公司和其他私人支付者今天面临的最紧迫的挑战之一。数字化索赔过程的每一步,从数据输入到付款,有可能简化索赔管理,并提高其效率和准确性。如果做得对,结果可能是更低的成本和更好的客户体验。

然而,在大多数国家,完全数字化还不是一个现实的场景。尽管消费者对数字交易越来越满意,但许多因素 -- 包括数据安全和隐私问题、多个利益相关者造成的复杂性,以及在一些地方, 监管限制 -- 目前阻碍了索赔管理完全数字化的努力。在短期内 (至少在接下来的几年),纸张和手工方法不会完全消失。

然而,付款人现在可以使用现有技术来数字化部分流程,这样做可以获得显著的价值和竞争优势。本文中的三个案例研究说明了这种方法的好处,我们称之为 “数字优先”。 “此外,本文描述了完全数字化的索赔管理最终会是什么样子,并解释了付款人如何通过采用数字优先的方法来实现长期愿景。

为什么需要更好的索赔管理

医疗保健行业在不断发展。对于今天的私人付款人来说,有效的索赔管理不仅仅是处理和支付索赔,它还包括更好地管理医疗成本和改善客户互动的策略。五个趋势正在推动索赔管理的数字创新:

医疗费用正在增加。我们的计算表明,在 2007年至 2017 间,许多国家的人均医疗保健成本以超过 4% 的复合年增长率增长。1人口老龄化是一个重要原因: 在许多国家,越来越多的人口超过 65 岁,慢性病的患病率随着年龄的增长而上升。此外,健康保险的经济学已经改变。2保险计划最初是为了支付患有严重、急性疾病或创伤的病人的护理费用而设计的,但今天,它们更经常地支付与慢性病相关的可预测风险 (和费用)。此外,护理质量的提高 (例如,创新治疗,如基因治疗) 通常会带来更好的结果,但经常会增加医疗成本。

消费者偏好正在成为消费者的需求。消费者越来越要求数字化和用户友好的途径,让他们轻松管理医疗保健旅程的各个方面和阶段,他们希望这些需求得到满足。高期望不仅限于 “数字原住民” (千禧一代和最近出生的人); Xers 将军和婴儿潮一代也在采用数字技术。3

政府政策可能会给付款人带来经济压力。在一些国家,政府正在采取措施鼓励支付者降低行政成本。例如,在美国,《平价医疗法案》规定,为个人市场计划支付的所有保费的 85% 必须用于成员的医疗服务, 使得公司只有 15% 来支付行政和间接费用。4

付款人员工的工作期望正在演变。付款人对员工的期望 -- 包括当前员工和潜在员工 -- 正在发生变化。付款人越来越多地给他们的员工更大的灵活性、更敏捷的组织和新的协作方式; 频繁的培训也成为一种规范。在一项调查中,超过 80% 的 12 至 25 岁的年轻人表示,他们希望有一份有意义的工作,让他们能够发展自己的想法。5

健康数据可用性带来了机遇和挑战。从各种来源 -- 从索赔记录到可穿戴设备 -- 的健康数据现在越来越多地以数字形式获取; 人工智能和认知系统使得挖掘这些数据以开发新的交叉功能和客户洞察成为可能。预计 2020年医疗数据的数量将是 2013年的 15 倍,6随着健康技术和移动健康产品继续产生更多信息。7然而,合并来自多个来源的数据仍然是一个挑战,在一些国家,数据安全和隐私问题仍然限制了可以分析的数据数量。然而,不断增长的数据财富越来越多地被用来为客户提供更个性化的产品和护理。

综合起来,这五个趋势正在推动付款人在索赔管理中走向更大的数字化。使用数字优先的方法来实现这种转变可以让付款人解决许多当前的挑战 (展示 1)。此外,信息技术可以帮助他们更容易地实现全面数字化的长期愿景,如果新技术参与者试图破坏价值链,这将更好地为自己辩护。

愿景: 完全数字化索赔管理

对于付款人来说,医疗索赔管理的关键挑战是降低医疗和运营成本,同时改善客户体验。严格应用 “数字优先” 作为建立数字索赔流程的指导原则,将有助于付款人实现这些目标,并使他们走上完全数字化的道路。在其核心,数字优先方法认为数字技术不仅仅是帮助组织更好地执行某些任务的工具 -- 相反, 数字技术被视为影响价值链各个方面的综合解决方案。因此,数字化不仅适用于索赔审计等技术任务,还应被视为改善客户体验和患者结果的一种手段, 提高客户在医疗保健方面的参与度,降低成本。

从长远来看,数字解决方案将涵盖索赔管理的所有步骤 (附件 2)。因为这个过程将是完全数字化的,所以几乎不需要人工干预。在这种情况下,索赔将从提供商实时转移到包含所有电子健康文件的云解决方案 (当地数据保护法规允许)。一旦索赔被转移到云端,自学习算法将自动访问它,并使用技术参考点执行实时审计,例如索赔人的保险状态和福利包, 以及医学参考点。一旦使用现有数据和专家知识建立并训练了稳健的自学习算法,它们的效率将随着时间的推移继续提高。(目前,自学习算法可用于识别 “泄漏”,如不当支付和低效的索赔处理。这些算法也开始被用来预亚搏体育下载链接测一个人的健康状况可能如何发展或改变,这将使它们在预防和早期治疗中有用。)

最终,自动实现付款人与供应商和客户的沟通成为可能。例如,如果需要进一步的信息来做出关于具体索赔的决定, 提供商将通过数字申请表自动联系,该申请表将包括对基亚搏体育下载链接本信息 (例如,年龄、性别、诊断) 的综合首次检查。审计过程完成后,批准或拒绝决定将直接自动传达给客户,可能通过应用程序解决方案。付款将以数字方式直接转移给患者或提供者 (附件 3)。

值得注意的是,在本节中描述的所有过程中使用的数据将被安全地传输和存储,并且只有授权实体才能访问,例如被保险的客户, 治疗提供者和保险公司本身 -- 只有在所有适当的许可之后(根据当地数据保护法规的规定) 获得。亚搏体育下载链接

例 1

利用认知系统加速和提高索赔管理质量

认知系统 (模拟人类认知的软件架构) 可以帮助付款人更有效地筛选案例,更精确地评估它们,并做出更明智的决策。基于长期、不灵活的规则手册的传统索赔管理方法已经被从历史案例中学习并不断发展的智能算法所淘汰。使用这些算法的认知系统可以有条不紊地识别和纠正错误,同时避免不必要或无效的干预。

数字优先方法
在第一步中,认知系统会检查所有收到的索赔,看看它们是否正确; 任何不寻常的索赔都会被过滤掉,以便进一步调查。然后,人工智能被用来识别异常索赔之间的相关性,这有助于付款人确定对索赔的质疑是否会成功。正常索赔被标记为付款。审计员根据索赔金额可能减少的可能性和规模,自动对被认为不寻常的索赔进行优先排序。因此,认知系统减少了审计员需要做出的时间敏感的干预决策的数量。该系统还为审计员提供了如何处理干预的指导 -- 例如,通过提出驳回索赔的理由。结果是一个更简单、更少劳动密集型和更快的索赔管理流程。

数字第一的影响
认知系统不仅简化和加速了整个索赔管理程序,而且提高了其质量: 冗余审计和拒绝流程的额外成本被消除了, 因此可用的资源可以集中在对审计最重要的案例上。因此,该系统释放了行政人员和审计员的能力,以便他们能够更准确地预测减少的潜力,并适当准备干预案例,这增加了成功的可能性。1

示例 2

使用数据分析来识别和防止用药错误

用药错误的发生有多种原因。例如,同时服用两种或两种以上的药物有时会产生危险的相互作用。考虑到患者的医疗状况或年龄,药物可能被开出过高或过低的剂量,甚至是禁忌症。病人可能会忽略按处方服药。结果往往会严重损害病人的健康。

数字优先方法
索赔的数字化使得轻松跟踪药物数据并安全存储成为可能。然后,数据分析可以用于应用算法来筛选患者的处方,检查不当使用,并识别潜在的不良相互作用。然后,这些问题可以被显示出来 (按严肃性进行优先排序),以及如果出现需要治疗的并发症,付款人可能会产生的潜在成本。数据分析还使得每当开新药时交叉检查相互作用变得容易。此外,人工智能可以通过寻找某种药物和新的或恶化的疾病之间的相关性来识别以前未知的用药错误。

数字第一的影响
数据分析提高了临床医生为患者提供安全和高质量药物治疗的能力。识别和预防用药错误可以减少住院的需要,从而降低医疗费用; 最终,它还可以降低发病率和死亡率。

示例 3

使用人工智能分析患者路径和护理发作

人工智能 (AI) 更强的分析能力使得开展大规模医疗保健研究变得更加容易。例如,人工智能可以用来比较一大群提供者之间的护理质量、取得的成果和成本,并评估不同干预措施对不同患者群体的影响。人工智能能够分析整个患者旅程,包括护理的所有相关方面。因此,它可以帮助设计基于护理发作的支付模式亚搏体育下载链接2然后评估这些模型取得的结果。此外,人工智能在进行基于索赔的分析时,可以整合来自其他来源的数据; 这些结果可以用来通知付款人的运营和财务决策 (网络设计, 或影响临床医生或消费者的行为。

数字优先方法
人工智能支持的路径跟踪允许付款人为每个成员编制索赔、药物和支付历史。在整个护理过程中,从不同的来源和系统收集信息,包括所有供应商提交的新的或提交的客户表格和索赔。跨所有数据通道的无缝通信至关重要,将收集到的信息完全整合到单一框架中的能力也是如此。(实现这些目标不仅需要复杂的技术能力,还需要从顾客和付款人的角度对病人的旅程有深刻的理解。)然后,AI 可以应用于收集的数据,以确定治疗时间和类型之间的相关性,并帮助预测可能的结果。这种方法使得确定干预措施成为可能,这些干预措施在患者旅程开始时似乎很昂贵,但在结束时却证明是节约成本的。结果是一个更好亚搏体育下载链接、成本更低的旅程,因此更有效的索赔管理。

数字第一的影响
通过从第一次治疗到医疗治疗的途径,对整个旅程进行概述,有助于降低成本和改善患者护理。护理分析有助于确保支付决策不是基于在旅程的特定阶段哪些治疗更便宜,而是基于哪些治疗获得了最佳的整体结果 (也通常节省总成本)。这种方法也改善了客户体验,因为患者接受明确的治疗,并知道在整个旅程中会发生什么。

1有关人工智能在健康保险中的应用的更多详细见解,请参见 Hehner S 等人。健康保险中的人工智能:智能索赔管理与自学软件。2017年9月。Mckinsey.com。

2护理集是用于治疗临床疾病的一套服务,包括所有住院、门诊和其他形式的护理。

影响: 成本节约,业务建设

尽管理赔管理的全面数字化是一个极具吸引力的目标,但目前还没有医疗保险公司或其他付款人实施过。如前所述,完全数字化不是一个现实的短期目标。8然而,正如例子所示,一些付款人已经朝着这个长期目标采取了几个步骤,结果,在效率、可用性和客户满意度方面取得了显著的提高。

即使部分数字化也可以降低整体索赔成本。我们发现,一些付款人可以节省多达 20% 到的医疗费用,如果他们使用数字解决方案,如先进的分析,优先审核发票或确定患者可能有未来的高。 -成本索赔。此外,如果使用机器人和自动化解决方案来自动化大部分步骤,付款人可以将索赔处理的运营费用减少高达 30%。9(我们发现这些步骤中的 60 到 70% 今天可以自动化。)

此外,如果结果是一个非常直观的索赔模型,部分数字化可以使付款人与众不同,甚至给它一个先发优势。

前进的道路: 你有它需要的吗?

在零售业的领导下,其他行业已经广泛使用数字技术来挖掘与消费者接触的机会,改善客户体验,并提高运营效率。相比之下,私人支付者才刚刚开始抓住这些机会的潜力。

如果私人支付者要抓住这一潜力,他们必须做的远不止是简单地将正确的信息技术架构落实到位。数字化部分 -- 以及最终所有 -- 索赔过程将影响组织的所有部分。因此,一个有效的改变管理的方法,包括对文化和心态的高度关注是至关重要的。组织是基于人的结构,而不仅仅是过程; 出于这个原因,对人才的投资需要和对信息技术的投资一样严格。

创建一个专注于索赔过程的专门团队也很重要。这个同地办公和跨职能团队应该包括医疗专业人员和索赔、信息技术和客户联系职能的代表。团队成员需要以敏捷的方式操作 -- 事实上,在启动模式下 -- 来共同解决问题,并快速交付潜在的解决方案,然后与客户和提供商一起测试。这种快速学习团队不断检查开发的解决方案增加的价值,响应用户的体验,并反复修改软件。亚搏体育下载链接

索赔管理数字化的具体方式应该根据每个付款人的情况和环境进行调整。例如,本地要求可能控制数据如何被共享,不同的付款人可能使用不同的方法来处理和支付。这些因素影响每个付款人面临的机会和风险。

数字化工作本身需要足够灵活的信息技术基础设施来适应技术的快速发展。此外,付款人将需要使各种步骤数字化成为可能的数字工具。(上面的例子中给出了这些工具的例子。)付款人没有必要同时开发或获得所有的数字工具; 相反,随着新步骤的数字化,可以添加不同的工具。不希望在内部开发工具的付款人可以获得涵盖索赔管理所有领域的许多供应商和合作伙伴机会。yabo2019体育下载

作者要感谢格雷格 · 吉尔伯特、鲍里斯 · 科尔、卡尔 · 莉斯、马努埃拉 · 马丁、弗洛里安 · 尼德曼和弗洛里安 · 沙德尔对这篇文章的贡献。

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  2. 为什么理解医疗风险是美国医疗改革的关键。2017年4月。Mckinsey.com。
  3. Cordina J et al.Healthcare consumerism 2018: 旅程的更新。2018年7月。Mckinsey.com。
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  6. 斯坦福医学 2017 健康趋势报告: 利用健康数据的力量。斯坦福大学。2017年6月。
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  8. Freisdorf F 等人。数字文档处理: 付款人视角。将于 2019 出版。Mckinsey.com。
  9. Plattfaut R 等人。付款人如何从大规模自动化中获益。将于 2019 出版。Mckinsey.com。