每一个痛点都有其根源，而找到根源可能是找到解决办法的关键。
在医疗保健领域，尤其是对于系统利益相关者、提供者和患者来说，许多长期存在的痛点都围绕着支付处理、对账和收入周期管理（RCM）。
大数据医疗保健公司（Big Data Healthcare）总裁兼联合创始人迪恩·普宗（Dean Puzon）告诉 PYMNTS，医疗保险（Medicare）和医疗补助（Medicaid）等保险支付方之间的账单规则各不相同，造成了行政障碍的雷区。BDHC 是 Fifth Third Bank 的全资子公司。
处理这些报销业务可能会导致混乱和错误，最终影响现金流。
普宗说，拒绝赔付这一反复出现的问题使情况更加复杂。索赔可能因编码错误或文件不足等原因被拒绝，这就需要耗费时间进行申诉和行政工作。对于医疗保健提供者来说，这意味着将支付与收费进行对账不仅费力，而且分散了对患者护理等核心活动的精力。
这些行政挑战还可能导致现金流中断，阻碍了在人员、设备和优质患者护理方面的投资能力。
解决办法是什么？普宗说，采用自动化、机器学习和新兴技术来帮助简化支付流程、减少错误并改善财务管理。
他说：“自动化可以显著改变医疗保健中的支付对账流程。”
自动化和数据在医疗保健支付中的变革作用
普宗说，医疗保健支付的未来由自动化、人工智能和数据驱动创新的好处所定义。
BDHC 等开发的自动化系统可以通过交叉引用电子索赔和汇款文件中的数据，实时将支付与账单金额匹配。他说，将电子健康记录（EHRs）和电子病历（EMRs）与计费和支付系统集成有助于实现无缝的数据流动，减少人工干预的需要。
他说，通过自动化系统进行实时报告是另一个关键好处，它提供了支付状态、拒绝赔付和对账进度的洞察，使提供者能够更有效地跟进未支付或被拒绝的索赔。
自动化还可以应用预定义的规则对支付进行分类和处理，将任何需要人工干预的不匹配项目引导至适当的工作人员。简化索赔和支付程序减少了处理支付的时间，导致更可预测和更快的收入周期。他说，减少对大量人工工作的需求使提供者能够重新分配员工资源或减少员工工时，这可能导致更低的工资成本。
人工智能、机器学习和自动化：它们有何不同？
为了做出明智的决策，医疗保健提供者需要评估其收入周期内的具体挑战，例如减少拒绝赔付或提高账单准确性，然后将适当的技术——无论是人工智能、机器学习还是自动化——与这些挑战相匹配。他说，评估供应商的能力、可扩展性和数据管理要求对于成功实施至关重要。
在讨论人工智能在医疗保健支付中的作用时，普宗区分了人工智能、机器学习和自动化。
他说：“自动化是指使用技术在最小的人工干预下执行任务。”他强调了其在数据输入和索赔处理等任务中的效用。另一方面，机器学习是人工智能的一个子集，允许系统从数据中学习并随着时间的推移改进，使其更适合预测分析，例如预测索赔拒绝。
他说，人工智能是最广泛的类别，包括使机器能够执行需要人类智能的任务的技术，例如推理和解决问题。在收入周期管理中，人工智能可以通过分析索赔数据中的模式和优化收入策略来改善决策。
展望未来，普宗预测了几种将继续塑造医疗保健支付未来的新兴技术和趋势。其中关键的是从按服务收费向基于价值的护理的转变，后者更强调护理质量而非服务数量。这种转变将需要支持质量指标和结果的新支付模式。
他说，数字支付（包括移动钱包和非接触式支付）的日益普及是另一个趋势，这使得医疗保健交易对患者来说更快、更方便。
他说，银行在支持医疗保健支付的未来方面发挥着重要作用。通过与像 BDHC 这样的金融科技公司合作，银行可以提供针对医疗保健提供者和患者需求定制的创新支付解决方案。同时，通过投资支持安全和高效支付处理的基础设施，银行可以帮助医疗保健组织管理现代支付模式的复杂性。
他说，金融机构还可以提供风险管理服务，帮助医疗保健提供者应对与新支付模式相关的财务风险，同时推广健康储蓄账户（HSAs），为患者提供更多节省医疗费用的选择。
普宗说，医疗保健支付的未来将是动态的，那些采用技术驱动解决方案的机构将成为不断发展的医疗保健生态系统中的关键参与者。
