克利夫兰诊所150亿美元收入周期及其希望解决的"不可持续"问题Cleveland Clinic’s $15B revenue cycle and the ‘unsustainable’ problem it hopes to solve

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.beckershospitalreview.com美国 - 英语2026-07-21 00:37:25 - 阅读时长5分钟 - 2233字
克利夫兰诊所2025年收入周期团队收集了超过150亿美元的美国净患者收入,拥有3800多名全职员工,收款成本为2.92%,但面临15%的索赔拒绝率,通过将医务主任嵌入收入周期运营、实施医师咨询计划及应用人工智能技术,该机构正致力于在索赔发出前预防拒绝而非事后处理,强调服务提供方与付款方合作,简化流程、减少摩擦,推动近乎实时的索赔裁决,以解决当前医疗系统中索赔拒绝处理流程中不可持续的资源浪费问题,确保医疗服务以患者为中心,避免将患者置于付款方和服务提供方之间摩擦的中心。
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克利夫兰诊所150亿美元收入周期及其希望解决的"不可持续"问题

克利夫兰诊所的收入周期团队在2025年收集了超过150亿美元的美国净患者收入,雇佣了3800多名全职等效员工,收款成本为2.92%。

然而,尽管这些指标表现良好,一个成本高昂的问题仍在持续消耗整个医疗系统和更广泛医疗服务提供方的资源:预防、申诉和推翻索赔拒绝的成本不断上升。

克利夫兰诊所收入周期管理系统的副总裁特蕾西·佩弗利(Tracy Peffley)在近期一期"贝克医疗播客"中表示:"不断上升的索赔拒绝率产生了不必要的成本和行政负担,给服务提供方、付款方、临床医生以及——最重要的是——我们的患者带来了摩擦。作为一个行业,我们有机会从目前存在的被动模式转向更协作的模式,将服务提供方和付款方聚集在一起,简化流程、改善协调、减少摩擦和浪费,并朝着近乎实时的索赔裁决方向努力。"

这个问题的范围相当广泛。克利夫兰诊所面临15%的索赔拒绝率,包括初始拒绝和后续拒绝。2025年,其收入周期团队推翻了92%的这些拒绝,使可控净损失降至2%以下。但从15%到2%的转变过程涉及重新提交、医务主任审查、同行评审电话和申诉。

克利夫兰诊所执行副总裁兼首席财务官丹尼斯·拉拉威(Dennis Laraway)表示:"这是不可持续的。坦率地说,这对付款方来说也可以说是不可持续的。如果双方都在查看相同的报告卡——而最终结果是13%的拒绝最终被推翻——那么这对任何人来说似乎都不是有成效的摩擦。"

为了缩小这一差距,克利夫兰诊所已将两名医务主任直接嵌入其收入周期运营中,包括一名文档卓越医务主任,以及一项医师咨询计划。目标是在索赔离开机构之前预防拒绝,而不是事后与之斗争。

佩弗利女士表示:"当我们审视收到的拒绝并层层剖析——为什么我们会收到这些二次和三次拒绝?——这实际上是关于采取更整合的临床-收入周期方法。与我们的临床服务提供者紧密合作,使我们能够更好地预防这些拒绝,并为临床医生创造更好的体验,让他们能够专注于患者护理,而不是担心预先授权或同行评审。这是关于利用彼此的专业知识,将财务运营和临床护理整合到患者的这种服务模式中。"

"他们对于弥合财务运营和临床护理之间的差距至关重要,帮助我们更主动地使用数据,并与付款方坐下来比较我们各自看到的情况,共同努力改进。"

不出所料,人工智能是这一上游战略的核心。

克利夫兰诊所已将初步的人工智能努力集中在住院编码上,使用大型语言模型来发现文档和编码机会,并在索赔发出前由人工审查员验证每个结果。该系统在其收入周期中运行约200个机器人流程自动化机器人,并最近在其运营模式中创建了一个专门的技术和创新领域,以加速进一步投资。

佩弗利女士表示:"我们高度专注于住院编码方面,并在那里取得了真正的成功。我们有一个密切合作的伙伴,以确保我们准确编码、适当捕捉质量和促进准确报销。"

当一些医疗系统削减收入周期岗位或重组运营时,克利夫兰诊所表示其人工智能战略专注于增强员工能力而非取代他们。该医疗系统约40%的收入周期运营是外包的。

佩弗利女士表示:"人工智能正在增强住院编码员的工作,使用大型语言模型来发现潜在机会,100%的时间都有人工在环路中,在任何东西发出前验证这些机会。我们在计算机辅助编码和机器人流程自动化方面看到了同样的担忧。人们担心失去工作。但他们没有。住院编码中的人工智能也是如此。它正在增强我们编码员所做的出色工作,并利用他们在其专业领域内的批判性思维。"

医疗系统经常谈论如何确保医生、护士和其他临床医生在其"执照范围内"工作,但对于收入周期工作者来说,这意味着什么?这意味着让他们专注于更复杂、更高价值的案件。这对拥有全国最高病例组合之一的克利夫兰诊所尤为重要。

下一代收入周期领导者将需要强大的数据素养和数字流利度,使他们能够利用自动化,同时应用批判性思维和协作技能。

佩弗利女士表示:"人工智能可能提高效率并提供有价值的见解,但它不会将人从流程中移除。同理心、理解和人类判断在医疗保健中至关重要。归根结底,每个索赔背后都有一个患者,我们需要确保永远不会忽视这一点。"

对拉拉威先生而言,人工智能的长期机遇不是帮助服务提供方胜过付款方,而是帮助双方建立更协作的关系。

拉拉威先生表示:"如果我们能有效地使用人工智能来了解规则引擎背后的内容并达成协议——付款方和提供方之间的合同——那么95%的索赔应该自动支付。我们将与付款方争论的是您将在什么时间段内支付该索赔。付款方比我们更快地提升人工智能,或者我们试图'击败'彼此的算法和编辑——这不是我们应该玩的正确游戏。"

"真正的机遇是合作和协调——做正确的事情,就索赔和病历审查的标准达成一致,并以对双方都有效的方式维护收入周期的完整性。这可以通过回顾性审计、联合运营委员会和真正的伙伴关系来实现——而不是将患者和服务提供方置于所有这些摩擦的中间。"

佩弗利女士指出,近乎实时的索赔裁决是该行业的真正北极星。

她表示:"我们如何更聪明地工作,而不是更努力地工作,来简化这一流程并提高效率?这就像一座山,需要整个社区共同努力来真正改变这一现状。这对患者来说是不正确的,对付款方或服务提供方来说也是不可持续的。"

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