减少成本与错误：RPA在理赔管理与拒赔解决中的作用

Reducing Costs and Errors: The Role of RPA in Claims Management and Denial Resolution

减少成本与错误：RPA在理赔管理与拒赔解决中的作用

美国的医疗账单处理是一个复杂且容易出错的过程。研究表明，大约80%的医疗账单存在某种形式的错误。这些错误每年导致约62亿美元的理赔被拒绝或支付丢失。常见的错误包括患者信息错误、缺少事先批准、编码错误、重复账单以及提交延迟。根据MGMA的研究，大约25%的拒赔源于无效的患者数据，例如出生日期或保险信息不正确。这些错误不仅延误付款，还增加了成本，因为员工需要花费大量时间修正错误或对被拒赔的申请进行申诉。

手动处理理赔既缓慢又昂贵，且经常引发错误。员工通常需要10到15分钟来完成每项理赔任务，例如获取福利说明（EOB）、追踪拒赔情况以及核实信息。拒赔率可能因此上升11%，而手动修复这些拒赔问题平均需要30到60分钟。

医疗服务提供者面临付款延迟、高昂的返工成本以及因重复性任务而感到沮丧的账单团队。未解决的拒赔问题会导致收入损失。Change Healthcare拒赔指数显示，许多美国医疗领域的拒赔是由注册和资格检查错误引起的，这凸显了准确数据处理的重要性。

什么是医疗领域的机器人流程自动化（RPA）？

机器人流程自动化（RPA）使用软件“机器人”执行通常由人类完成的重复性、基于规则的任务。这些机器人可以处理大量的行政工作，例如患者预约安排、理赔提交、资格验证、付款记录、拒赔查找以及申诉处理。机器人比人类工作更快，全天候运行且不会犯错，能够通过遵循设定规则帮助减少错误。

在医疗理赔管理中，RPA有助于优化工作流程、提高任务准确性、加快处理速度、降低成本，并帮助挽回因错误和低效操作而损失的资金。

RPA对理赔管理的影响

• 减少错误并提高准确性

RPA标准化了任务，从而降低了出错的可能性。例如，Dignity Health使用RPA提高了患者注册和保险检查的准确性，从而减少了拒赔情况。手工处理账单时，错误率通常在5%到15%之间，而RPA可以将这一比例降至几乎为零。据Medwave报告，RPA提交的理赔准确率约为98%，而手工处理仅为80%。

• 提高处理速度

RPA显著缩短了理赔处理时间。一家行为健康服务提供商与GeBBS Healthcare Solutions合作后，在引入RPA后，其理赔处理时间减少了40%到50%。机器人每天可以处理超过100个拒赔案例，而人工员工每天仅能处理6到8个。

• 节省成本

麦肯锡公司估计，通过采用RPA和AI等自动化技术，美国医疗系统每年可节省2000亿至3600亿美元。RPA可以使医疗账单成本降低多达70%，从而减少人员需求和办公成本。GeBBS Healthcare Solutions的一位客户通过自动化理赔管理每年节省了超过15万美元。

• 简化资格验证和事先授权

理赔被拒绝的主要原因之一是资格错误或缺少事先授权。使用RPA机器人自动执行这些任务可以减少错误并加速审批过程。例如，路易斯安那州的一家乡村医院通过Jorie AI提供的AI驱动型RPA，将事先授权拒赔率降至0.21%，资格拒赔率降至0.12%。这帮助医院增加了228万美元的现金流，并使收款额提高了15%。

• 增强现金流和收入回收

随着理赔处理速度加快以及拒赔减少，付款到账速度也随之提升。一家医疗系统在使用RPA进行患者注册和保险检查后的六个月内，现金流增加了30%。此外，通过将应收账款天数从75天减少到55天，一家医院释放了约1400万美元的营运资本，据Medwave报道。

• 减轻行政负担并提高员工生产力

RPA接管了枯燥且重复的工作，使员工能够专注于更重要的任务，例如制定拒赔策略和与患者沟通。Salesforce的一项调查显示，79%的用户表示他们因自动化而变得更高效，89%的用户表示他们的工作满意度有所提高。一家行为健康服务提供商发现，应收账款代表的效率提高了3到5倍。

RPA在拒赔管理中的应用

拒赔管理耗费时间和金钱，但对保持医疗机构财务健康至关重要。拒赔每年可能给医院造成1万到2万美元的重新提交和复审费用，而相关的人力成本根据处理量不同介于5万到10万美元之间。

RPA机器人通过自动化拒赔分析和修复来降低这些成本。它们利用光学字符识别（OCR）和自然语言处理（NLP）等AI工具读取理赔数据，根据标准代码对拒赔进行分类，并自动生成申诉文件。手动修复拒赔通常需要30到60分钟，而RPA机器人可以在2到5分钟内完成相同任务。

BillingParadise使用RPA机器人后，将拒赔管理成本降低了96%。机器人帮助无误地提交申诉，并全天候工作，从而提高了收入回收率。大约80%的理赔拒赔是可以修复的，而RPA帮助医疗机构收回更多资金。

拒赔机器人根据原因和紧急程度对拒赔进行优先级排序，使团队能够专注于大案，同时自动化处理常规案件。这种方法提高了申诉成功率，并减少了导致拒赔的重复性错误，BillingParadise的Erika Regulsky表示。

AI与工作流自动化：扩展RPA的优势

RPA擅长处理基于规则的重复性工作。当与人工智能（AI）结合时，它还可以完成更复杂的任务。AI利用机器学习、自然语言处理和预测分析来处理非结构化数据或发现模式。

• AI驱动的理赔审查与预测分析

AI系统在发送前检查理赔，以发现并修复潜在错误，从而降低拒绝率。预测模型可以通过分析历史数据和支付方趋势预测哪些理赔可能会被拒绝。例如，弗雷斯诺社区医疗网络通过使用AI理赔审查工具将事先授权拒赔率降低了22%。

• 自动化申诉生成与跟踪

AI工具根据拒赔原因生成定制的申诉信，从而加快重新提交速度。当与RPA机器人结合时，这实现了顺畅的提交和实时跟踪申诉进度，减少了等待时间。

• 工作流优化与员工支持

AI通过管理收入周期的多个步骤优化了工作流。使用生成式AI的呼叫中心生产力提升了15%到30%，减少了员工工作量并改善了患者通话质量。

• 改进数据合规性和欺诈检测

AI有助于跟上新的支付方规则和编码标准，并通过发现异常模式识别欺诈性理赔。这增强了安全性并降低了风险。

• 实时报告与分析

将RPA与AI结合使用，可以生成关于收入周期指标的详细报告，例如理赔状态、拒赔原因、付款趋势和员工绩效。这有助于管理员制定财务和运营策略并持续改进。

对医疗管理者和IT领导的建议

在理赔和拒赔管理中使用RPA和AI需要各部门之间的良好规划和协作。医疗领导者应：

• 评估高频率、重复性任务（如数据输入、资格检查、理赔提交和拒赔管理）是否适合自动化。
• 涉及法律和合规团队，确保RPA和AI符合HIPAA和其他规定，以保护患者数据安全。
• 培训账单和收入周期员工使用新工具，促进采纳并将员工角色转向监督和处理例外情况。
• 从试点项目开始测试自动化，解决集成问题并评估投资回报率，之后再全面推广。
• 定期通过仪表板和审计监控，确保机器人正常运行并适应新的支付方政策或编码规则。
• 谨慎结合AI和RPA，以处理非结构化数据和预测性工作，同时实现基本的基于规则的自动化，以获得最佳效果。

结论

机器人流程自动化是改善美国医疗领域理赔管理和拒赔解决的重要工具。它有助于减少错误、加快理赔处理速度、降低成本并挽回更多收入。当与AI和工作流自动化结合时，这些技术为现代医疗管理提供了灵活、可扩展且合规的解决方案。采用RPA的医疗实践领导者、所有者和IT经理可以期待更好的运营、改善的财务状况以及拥有更多时间专注于患者护理而非文书工作的员工队伍。

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