Análisis predictivo en el ámbito sanitario: mejora del ciclo de ingresos

La eficiencia en el ciclo de ingresos es un elemento fundamental para los proveedores de asistencia sanitaria. Un fallo, aunque sea en un solo ámbito, puede provocar dificultades a la hora de recibir los pagos de las aseguradoras y de los pacientes, lo que se traduce en una pérdida de ingresos grave para la organización.

En 2017, las organizaciones sanitarias sufrieron una pérdida neta de ingresos del 17,5 %, según una encuesta realizada por AMGA Medical Group, lo que supone un aumento del 10 % con respecto al año anterior. Ahora más que nunca, encontrar la forma de mejorar la eficiencia del ciclo de ingresos es fundamental para la salud financiera de estas organizaciones.

El coste de la ineficiencia

Las solicitudes de reembolso problemáticas representan una parte significativa de la pérdida de ingresos de los proveedores de asistencia sanitaria. Entre los motivos más habituales de rechazo de las solicitudes de reembolso se encuentran:

• Información del paciente incompleta o inexacta

• Falta de la autorización correspondiente indicada en la solicitud

• Presentación de reclamaciones fuera del plazo de autorización

• Códigos ICD-10 incorrectos

• Presentación tardía de una reclamación

El noventa por ciento de estas denegaciones de reclamaciones podría evitarse mediante mejoras en los procesos. Aunque existen diversas herramientas de automatización que podrían acelerar el ritmo de presentación de reclamaciones, esto no resuelve los problemas relacionados con los datos y los plazos que llevan a las entidades aseguradoras y a los planes de salud a denegar las reclamaciones. Lo que los médicos necesitan realmente es un método más preciso para identificar posibles errores en las reclamaciones antes de que acaben suponiendo una pérdida de ingresos valiosos.

Descubre el análisis predictivo

Mediante la implantación de soluciones de análisis predictivo a lo largo de todo el ciclo de ingresos, los proveedores pueden identificar y corregir errores, al tiempo que desarrollan estrategias para minimizar los errores futuros. Las fases más críticas del ciclo de ingresos incluyen el proceso de registro de los pacientes, la verificación de la cobertura del seguro, el registro de la información de las consultas de los pacientes y la presentación de reclamaciones precisas para su pago.

Los proveedores pueden implementar soluciones de análisis predictivo para:

1. Identificar la información que falta. Los proveedores pueden crear modelos con reglas que identifiquen los datos que provocan la mayoría de los rechazos de reclamaciones. También pueden prever cuánto dinero se podría llegar a perder debido a fechas de nacimiento incorrectas, números de afiliado u otra información fundamental para el pago de las reclamaciones.

2. Validar la codificación. Las entidades pagadoras suelen rechazar las solicitudes de reembolso que contienen códigos que no parecen estar relacionados con el diagnóstico de la solicitud. La creación de modelos basados en datos de solicitudes de reembolso presentadas con éxito en el pasado permite identificar la información que debe figurar en ellas para garantizar el pago. Los proveedores pueden utilizar esta información para mejorar los procesos de creación de solicitudes de reembolso, tanto manuales como automáticos.

3. Verificar las autorizaciones. El análisis de datos puede ayudar a los proveedores a mejorar el proceso de obtención de las autorizaciones y derivaciones adecuadas para los procedimientos médicos. Los datos de los modelos también pueden ayudar a los proveedores a crear mejores procedimientos de validación para evitar retrasos en los pagos y, al mismo tiempo, mejorar la experiencia del paciente.

4. Gestión del registro de cargos. Los proveedores pueden reducir la tasa de rechazo de reclamaciones creando modelos que verifiquen la exactitud de las tarifas. Otros modelos pueden auditar la exactitud de los cargos anteriores e implementar controles de auditoría estrictos en el registro de cargos para reducir las posibilidades de presentar cargos facturados incorrectamente.

5. Seguimiento con las aseguradoras. Los modelos de datos pueden utilizarse para identificar deficiencias en el seguimiento de los pagos con las aseguradoras, el registro oportuno de las denegaciones de reclamaciones y las medidas de cobro adoptadas por el personal de una organización. Los proveedores también pueden prever tendencias de mejora basándose en las medidas correctoras adoptadas para optimizar todo el proceso de cobro de pagos.

De todas estas formas y muchas más, la analítica puede ofrecer a los proveedores una visión de 360 grados de la eficiencia de su ciclo de ingresos actual. Asimismo, pueden utilizar la información obtenida para introducir mejoras fundamentales en todo el proceso y orientar las inversiones en automatización y otras herramientas tecnológicas.

Eliminar las fugas en el ciclo de ingresos

El análisis predictivo puede resultar de gran ayuda para que los proveedores de asistencia sanitaria subsanen las deficiencias más costosas de sus ciclos de ingresos. Se puede revisar todo el proceso para prever cómo diversas decisiones pueden dar lugar a mejoras en el funcionamiento y a una mejor salud financiera de una consulta u organización.