技术和数据正在改变医疗保健行业，其中包括医疗计费领域。大数据分析的越来越多的使用可以在很多方面提高医疗计费的准确性，为医疗实践带来显着的好处。无论您在医疗账单领域工作了几十年还是刚刚开始您的职业生涯，学习使用和拥抱大数据分析都可以帮助您更好、更高效地完成工作，使您成为实践中的资产。

大数据分析如何提高医疗计费准确性
“大数据分析”一词是指收集、处理和分析大量数据。然后，这些数据可用于识别趋势并提供见解，帮助医疗实践优化其运营。随着大数据在医疗计费流程中的实施，它有望通过多种方式帮助实践提高准确性。
WCH 服务局计费总监 Olga Khabinskaya 解释说，使用大数据分析有很多优势。 “大数据分析使我们能够从各种来源提取关键信息，例如患者的资格、计划福利和服务资格，从而提高计费准确性，”她说。 “通过从电子病历 (EMR)和其他医疗数据源分析临床就诊、药房处方、诊断测试和实验室工作，我们可以确保索赔编码正确。这将创建更加透明的计费流程，并通过利用正确的 CPT 代码并包括所有相关诊断代码来减少索赔被拒绝的情况。”
大数据分析可以提高准确性，从而为医疗账单员和编码员提供支持和支持。准确性的提高可以减少错误并提高生产率和效率。由于医疗账单员和编码员在大数据分析支持下可以更加准确，因此他们可以减少诊所的收入损失。由于需要纠正的错误较少，记账员和编码员可以专注于新任务，而不是花费额外的时间来解决错误。其结果是更加专业的运营和简化的计费操作，这也可以提高员工的士气和满意度。
事实上，大数据分析带来的准确性的提高可以影响许多其他医疗计费要素，使大数据成为该行业的关键补充。以下是大数据分析影响准确性和效率的一些最重要的方式：

医疗账单和合规性
医疗实践必须持续满足严格的合规性和监管要求，例如满足健康保险流通和责任法案 (HIPAA)和国际疾病分类 (ICD) 要求和计费指南。 “大数据分析有助于识别索赔数据中可能表明合规风险的模式，例如未涵盖的服务的错误编码或计费，”Khabinskaya 解释道。
“此外，实时数据分析使计费专业人员能够确保文档支持索赔，从而降低审计和处罚的风险。”避免审计可以节省医疗实践大量的时间和金钱。JB Martin Law估计，在医疗保健审计期间，诊所可能会向审查其记录并实施变更的律师或顾问支付数百或数千美元。审核过程可能会限制员工的生产力并需要对员工进行再培训，因此最好确保实践从一开始就保持合规。

患者计费体验
由于大数据分析可以提高医疗计费准确性，因此可以改善患者的整体计费体验。 Khabinskaya 指出，分析可以减少错误并提高计费透明度，从而创造更简化的体验。 “通过整合来自不同医疗保健系统的数据，设施可以确保患者账单准确并反映所有相关服务，”她说。 “预测分析还可用于预测患者的财务责任，使机构能够主动向患者传达预期成本，并在必要时提供付款计划选项。”
改善患者体验可以提高患者的整体满意度，并确保患者与计费办公室的接触点是积极的。使用预测分析来传达预期成本可以帮助诊所从其他诊所中脱颖而出，表明工作人员致力于支持患者并投入额外的工作来提供最佳体验。鉴于医疗保健消费主义的增长，患者要求医疗保健提供者提供更高质量的服务，创造愉快和积极的患者体验现在比以往任何时候都更加重要。
提高计费准确性可能会提高诊所的患者保留率，这可能会对诊所的利润产生重大影响。据《福布斯》报道，保留患者可能会带来可观的投资回报，部分原因是诊所现有的患者有 60% 至 70% 的概率前往诊所寻求服务。对于新患者来说，这一概率仅为 5% 到 20%。此外，对诊所感到满意的患者可能会成为转诊来源，从而增加诊所的新患者数量，而无需诊所在营销或患者获取方面进行投资。

收入周期管理
医疗收入周期——或者有效地向患者和第三方提供商收取服务费用然后收取收入的过程——是一个管理挑战。 Khabinskaya 表示，预测分析可以帮助实践优化其收入周期管理。使用分析，实践可以识别索赔拒绝和计费工作流程效率低下的趋势，然后他们可以努力纠正这些问题。
“通过分析过去的账单数据，医疗机构可以预测现金流、改善收款并减少索赔拒绝，”她说。 “这最终会带来更快的报销、改善医疗服务提供者的财务状况以及更好的组织内资源分配。”

欺诈识别和预防
欺诈是医疗账单中的一个紧迫问题，快速识别欺诈有助于保护医疗机构免受重大损失。美国国家医疗保健反欺诈协会估计，每年因医疗欺诈造成的损失达数百亿美元。对确切欺诈金额的估计差异很大。从低端来看，欺诈损失可能占医疗保健总支出的 3%，但从高端来看，估计高达支出的 10%，这意味着每年有超过 3000 亿美元因欺诈而损失。
“通过分析大型数据集，设施可以检测异常的计费模式，例如重复索赔或从未提供的服务，”哈宾斯卡娅说。 “机器学习模型可以标记计费行为中的异常情况，并帮助提供商采取主动措施来防止欺诈活动。这不仅可以保护组织，还可以确保遵守保险法规。”

大数据分析的其他好处
除了提高医疗账单准确性之外，大数据分析还具有其他好处。 Khabinskaya 表示，大数据分析有助于财务预测、资源管理和优化付款人谈判。 “它可以识别付款人趋势，帮助机构调整计费策略，以最大限度地提高报销金额，”她指出。 “此外，数据驱动的见解使提供商能够通过识别治疗差距并确保第一次正确计费来改善患者护理。”

在医疗计费中实施大数据分析的挑战
虽然大数据分析可以提高计费准确性并提供其他一些好处，但其适应实践仍需要克服一些挑战。
大数据需要符合HIPAA法规；它必须保护患者个人信息免遭数据泄露。医疗实践需要确保他们使用的任何数据和程序都符合这些规定。
每当使用患者数据时，网络安全就越来越成为一个主要问题。在医疗保健行业，网络安全漏洞很常见，而且代价高昂。据Healthcare Dive称，医疗保健行业是数据泄露响应和恢复成本最高的行业，2024 年医疗数据泄露的平均成本为 980 万美元。考虑到潜在网络安全漏洞的威胁和成本，医疗实践需要实施一流的网络安全实践来保护患者数据。此外，他们需要维护和更新这些实践，以确保他们能够抵御不断发展和演变的攻击。
为了使大数据分析有效且有价值，实践需要能够访问高质量的标准化数据。如果数据不一致或不完整，可能会导致不准确或表现不佳。实践必须战略性地收集和管理数据，以便在将其用于计费和其他分析时获得最佳结果。

医疗计费和编码行业的展望
大数据已经对医疗保健行业产生了变革性的影响，并且由于大数据的使用，实践中拥有了可以使用的宝贵工具。除了大数据之外，人工智能 (AI)、机器学习和区块链技术等其他技术也通过预测计费结果、提高效率、提高安全性和减少欺诈等方式对行业产生影响。
采用这项新技术的实践有望在多个方面受益。 Khabinskaya 表示：“随着技术的进步，将这些分析集成到日常计费操作中对于提高效率、减少错误和确保合规性至关重要。” “有效利用大数据的医疗机构将受益于更高的准确性、简化的流程以及最终更好的财务成果。”