Как RPA в здравоохранении улучшает результаты лечения пациентов

Дни отправки факсов почти закончились — наконец. Роботизация процессов в здравоохранении оказывается трансформационной.

С момента принятия Закона о доступной медицинской помощи в 2010 г., число взрослых со страховкой увеличилось более чем на 20 млн по опросу National Center for Health Statistics. Этот улучшенный доступ к здравоохранению, вместе со стареющим baby boomer населением, требующим больше медицинской помощи, огромно увеличило объём пациентских данных, которые системы должны захватывать, и количество страховых претензий к обработке. Многие больницы борются, чтобы поспевать. RPA в здравоохранении — частичное решение.

По Deloitte, между 51 и 60% больниц могут увидеть отрицательные маржи к 2025 г., если не смогут достичь роста продуктивности.

Провайдеры могут значительно повысить продуктивность, улучшив свои legacy-системы с роботизацией процессов (RPA) — по сути умные программные роботы, действующие как цифровая рабочая сила, беря на себя базовые задачи, которые люди делают с большей скоростью и точностью. Без необходимости обновлять или заменять существующие системы, провайдеры могут автоматизировать повторяющиеся клеркальные задачи, позволяя работникам больше времени фокусироваться на более высоких ответственностях: разрешении сложных страховых вопросов, масштабировании нагрузки и улучшении качества ухода за пациентами.

Больницы и врачебные офисы всё чаще используют автоматизированные бизнес-процессы для обработки затратных по времени административных задач: биллинга и обработки претензий. RPA-боты также могут быть поставлены для обеспечения того, чтобы провайдеры здравоохранения имели все авторизации и документы, необходимые для лечения пациентов без прерываний из-за некоммуникации или клеркальных ошибок. И софт-боты могут автоматизировать большую часть ввода данных, вовлечённого в электронные медицинские записи (EHR), делая быстрее и легче для врачей обновлять медицинские истории пациентов.

RPA в здравоохранении: Биллинг и претензии

Недавний опрос HIMSS Analytics показал, что 31% провайдеров здравоохранения всё ещё используют ручной процесс для управления отказами в претензиях. И отказы растут, по AHA, стоимо больницам больше времени и денег каждый год. Отклонённая претензия стоит около $118 в админ-сборах на единицу, совокупно стоимо больницам около $262 млрд в год.

Хотя существуют некоторые кодифицированные биллинговые и кодирующие структуры, эти задачи всё ещё, в основном, выполняются людьми. Эти ручные процессы затратны по времени и склонны к человеческим ошибкам — причине многих первоначальных отказов претензий.

RPA помогает снизить человеческие ошибки и гарантирует, что каждая претензия включает информацию, нужную для продвижения, помогая провайдерам получать оплату своевременно. По Ernst & Young, автоматизация может сократить turnaround время для страховых претензий на 75-85%, и устранить 50-70% повторяющихся задач полностью.

RPA в здравоохранении: Непрепятственный уход за пациентом (Лучше, чем факс)

В зависимости от страхового плана, пациентам часто нужно получать рефералы от своих первичных врачей перед визитом к специалистам. Коммуникационные срывы между врачами и специалистами могут вести к неконсистентному лечению и задержанным диагнозам, оба умаляют качество ухода. Однако коммуникация о рефералах сейчас делается вручную — часто через факс (что такое факс — Ed? Это одна из тех вещей, которые использовали в старые времена?) — и, в результате, процесс может быть утомительным и полным клеркальных ошибок. Софт-боты могут автоматически сканировать документы и проверять их на точность и консистентность, экономя время и усилия обоих офисов.

Во многих случаях специалистам нужно получить предварительную авторизацию от страховых компаний перед лечением пациента для гарантии быстрой оплаты. По опросу American Medical Association, 30% провайдеров сообщили, что ждали минимум три рабочих дня ответов от страховых компаний, и 92% провайдеров сообщили, что эти задержки заставляли пациентов ждать дольше за уходом. Возможно более тревожно, 61% провайдеров сказали, что чувствуют, эти задержки негативно влияют на результаты пациентов значительными способами.

RPA может драматически снизить back-and-forth между провайдерами и страховыми компаниями, обеспечивая, что все необходимые компоненты, включая рефералы от первичных врачей, в порядке до подачи форм предварительной авторизации. Софт-боты также могут флажить авторизации, которые вот-вот истекут, предотвращая ненужные разрывы в уходе за пациентом.

RPA в здравоохранении: Автоматизированное управление EHR

Опрос Medscape 2018 г. показал, что 42% врачей сказали, что испытывали выгорание в какой-то момент карьеры. Один из главных контрибьюторов — повсеместное внедрение электронных медицинских записей.

EHR помогли модернизировать систему здравоохранения и создали сокровищницу ценных пациентских данных. Однако они требуют от врачей делать больше клеркальной работы, чем когда-либо, в некоторых случаях тратя больше времени перед компьютерами каждый день, чем взаимодействуя с пациентами. RPA-боты могут заполнять многие поля автоматически и дублировать информацию по релевантным системам. Это не только снижает человеческие ошибки, но и позволяет врачам тратить больше времени с пациентами и, в конечном итоге, видеть больше пациентов в день.

Устаревшие системы, толкающие здравоохранение к ненужно повторяющимся задачам, модернизируются для помощи провайдерам адекватно лечить растущие числа пациентов под их уходом. RPA будет бесценно, когда речь о вводе, организации и анализе массивных объёмов результирующих медицинских претензий и пациентской информации — всё без требования провайдерам перестраивать текущие системы или переобучать персонал. Софт-боты представляют мощную цифровую рабочую силу, способную неустанно работать на фоне, чтобы врачи и администраторы могли фокусироваться на улучшении результатов для растущего числа людей, получающих доступ к уходу.

Генри Сье — CEO и основатель Simple Fractal, софтверной консультации, фокусирующейся на роботизации процессов (RPA) и производственной инновации. Генри окончил с отличием Гарвард, изучал прикладную математику, информатику и экономику.