運用生成式 AI 與智慧自動化技術最佳化醫療保健營收週期管理

如果您喜歡生成式 AI 和智慧自動化技術在就診後總結的成效，歡迎進一步瞭解這些技術可為醫療保健營收週期管理 (Revenue Cycle Management，RCM) 帶來的效益。

RCM 一向是醫療保健系統中最為惱人的一環 (對於需要順利完成掛號、理賠處理和帳單的病患亦然)，但這同時也是個非常適合自動化處理的領域，因為其中含有大量的重複性工作與流程。

生成式 AI 和智慧自動化技術是相當適合用於轉型傳統 RCM 流程的絕佳組合。以下提供五個範例，說明這些技術能如何提升作業效率、改善病患滿意度並強化財務績效。

增強營收週期管理的策略性使用案例

1. 為初診病患做好萬全準備。智慧自動化技術能簡化病患的掛號、預約和保險驗證作業，並流暢整合這些流程，進而縮短等待時間、減少錯誤並確保營收週期可順利開始。

2. 運用進階分析做出更明智的財務決策。利用生成式 AI 進行預測分析，能幫助醫療保健供應商預測服務需求、瞭解支付方行為，並量身打造財務政策。如此的前瞻視野能實現更具策略性的定價、合約管理及資源配置。

3. 加快理賠處理速度並減少錯誤。醫療保健機構可利用智慧自動化，將理賠管理的完整週期自動化，包括出保、送單以至於處理拒絕理賠的案件。這不僅能加速報銷作業，也可以大幅減少帳單出現錯誤的情形。

4. 在病患溝通中增添一絲「人情味」。在帳單和付款選項方面，生成式 AI 可用來為病患開發個人化的溝通策略，進而提升病患就醫體驗，也能提高在期限內結清款項的可能性。

5. 強化您的財務運作。智慧自動化技術能簡化付款處理、帳戶對帳和財務報告作業，確保落實準確且有效率的財務管理實務。

導入及衡量成效

醫療保健系統開始在 RCM 流程中部署生成式 AI 與智慧自動化時，首先應明確評估現有的營運挑戰及改善空間。

以下是幾個需要考慮的問題：

自動化技能可在何處帶來最大影響？先從使用大量人工作業、容易出錯且費日曠時的流程著手。將這些部分自動化可立竿見影，為日後較大範圍的計畫累積動力。

您能設計出最小規模、最快速的入門試用實驗為何？進行試行專案，在特定部分驗證這些技術的效用。此方法可提供真實世界的意見回饋，可據以調整策略後再全面推出。

您能如何幫助員工建立對新流程的信心？投資訓練課程和變更管理，以確保人員皆具備所需知識，能夠運用這些新技術並理解其效益。許多醫療保健產業的客戶表示，現在光是學習使用智慧自動化技術，就跟 2000 年代初期學習 Microsoft Excel 一樣重要。

評估您的投資報酬時，最重要的指標為何？訂定明確的成功標準，包括縮短處理時間、降低錯誤率、提升病患滿意度評分，以及為現金流和獲利能力帶來正面影響。監控這些指標有助於量化投資報酬，並作為進一步投資此類技術的依據。

為什麼是現在？

我們的《2023 年 Automation Now & Next》報告發現，2023 年各公司在智慧自動化方面平均投資 560 萬美元，其中 45% 的公司還表示將在未來 12 個月內投資採用生成式 AI 的自動化技術。

率先採用這些技術的醫療保健系統，將很快發現自己領先業界；而隨著相關技術繼續進化，其提升財務績效與提高病患照護品質的潛能也無疑將更加提升，開創醫療保健管理的新時代。