Analyse prédictive dans le domaine de la santé : optimiser le cycle des recettes

L'efficacité du cycle de facturation est un élément essentiel pour les prestataires de soins de santé. Une défaillance, même dans un seul domaine, peut entraîner des difficultés pour percevoir les paiements des assureurs et des patients, ce qui se traduit par une perte de recettes considérable pour l'établissement.

En 2017, les établissements de santé ont enregistré une baisse nette de leur chiffre d'affaires de 17,5 %, selon une enquête menée par AMGA Medical Group, soit une augmentation de 10 % par rapport à l'année précédente. Aujourd'hui plus que jamais, il est essentiel pour la santé financière de ces établissements de trouver les moyens d'améliorer l'efficacité de leur cycle de chiffre d'affaires.

Le coût de l'inefficacité

Les demandes de remboursement problématiques représentent une part importante des pertes de recettes pour les prestataires de soins de santé. Parmi les motifs les plus courants de rejet des demandes, on peut citer :

• Informations manquantes ou inexactes concernant les patients

• Absence d'autorisation en bonne et due forme mentionnée sur la demande de remboursement

• Dépôt de demandes de remboursement en dehors d'une période d'autorisation

• Codes CIM-10 incorrects

• Dépôt tardif d'une demande d'indemnisation

90 % de ces refus de remboursement pourraient être évités grâce à de meilleures améliorations des processus. Bien que divers outils d’automatisation puissent accélérer le traitement des demandes de remboursement, cela ne résout pas les problèmes liés aux données et aux délais qui poussent les payeurs et les caisses d’assurance maladie à refuser les demandes. Ce dont les médecins ont réellement besoin, c’est d’une méthode plus précise pour identifier les erreurs potentielles dans les demandes de remboursement avant qu’elles ne leur coûtent de précieuses recettes.

Découvrez l'analyse prédictive

En mettant en œuvre des solutions d'analyse prédictive tout au long du cycle de facturation, les prestataires peuvent identifier et corriger les erreurs tout en élaborant des stratégies visant à minimiser les erreurs futures. Les étapes les plus critiques du cycle de facturation comprennent le processus d'enregistrement des patients, la vérification de la couverture d'assurance, la saisie des informations issues des consultations des patients et la soumission de demandes de remboursement exactes.

Les prestataires peuvent mettre en œuvre des solutions d'analyse prédictive afin de :

1. Identifier les informations manquantes. Les prestataires peuvent élaborer des modèles à l'aide de règles permettant d'identifier les données à l'origine de la plupart des refus de remboursement. Ils peuvent également estimer le montant des pertes financières susceptibles de résulter d'erreurs concernant les dates de naissance, les numéros d'adhérent ou d'autres informations essentielles au paiement des remboursements.

2. Valider le codage. Les payeurs rejettent souvent les demandes de remboursement contenant des codes qui ne semblent pas correspondre au diagnostic indiqué. La création de modèles à partir des données issues de demandes de remboursement antérieures acceptées permet d’identifier les informations indispensables pour garantir le paiement. Les prestataires peuvent utiliser ces informations pour améliorer leurs processus de création de demandes de remboursement, qu’ils soient manuels ou automatisés.

3. Vérification des autorisations. L'analyse de données peut aider les prestataires à améliorer le processus d'obtention des autorisations et des orientations nécessaires pour les actes médicaux. Les données issues de ces modèles peuvent également aider les prestataires à mettre en place de meilleures procédures de validation afin d'éviter les retards de paiement tout en améliorant l'expérience patient.

4. Gestion de la saisie des frais. Les prestataires peuvent réduire leur taux de rejet des demandes de remboursement en créant des modèles permettant de vérifier l'exactitude des barèmes tarifaires. D'autres modèles permettent de contrôler l'exactitude des frais antérieurs et de mettre en place des contrôles rigoureux lors de la saisie des frais afin de réduire le risque de soumettre des factures erronées.

5. Suivi auprès des assureurs. Les modèles de données peuvent servir à identifier les lacunes dans le suivi auprès des assureurs concernant les paiements, la saisie en temps opportun des refus de prise en charge et les mesures de recouvrement mises en œuvre par le personnel d’un établissement. Les prestataires peuvent également prévoir les tendances d’amélioration en s’appuyant sur les mesures correctives mises en place pour optimiser l’ensemble du processus de recouvrement des paiements.

À tous ces égards, et bien d’autres encore, l’analyse de données peut offrir aux prestataires une vision à 360 degrés de l’efficacité de leur cycle de revenus actuel. Ils peuvent également s’appuyer sur les informations ainsi obtenues pour apporter des améliorations essentielles tout au long du processus et orienter leurs investissements dans l’automatisation et d’autres outils technologiques.

Colmater les fuites dans le cycle des recettes

L'analyse prédictive peut s'avérer précieuse pour aider les prestataires de soins de santé à combler les lacunes les plus coûteuses de leur cycle de trésorerie. L'ensemble du processus peut être examiné afin de prévoir comment différentes décisions peuvent permettre d'améliorer le déroulement des opérations et la santé financière d'un cabinet ou d'un organisme.