AI技術を活用することで、収益漏れの防止と医療業界の収益向上が期待されている。具体的には、RCM（Revenue Cycle Management）の自動化によりクレーム処理が改善され、支払いのポスティングが効率化されることで、収益報告の正確性が向上する。また、AIの導入により医療企業の収益が増加し、効率化による収益のさらなる向上が見込まれる。
クレーム処理においては、手作業による誤りの削減と、自動化によるクレームの生成と監査の効率化が進む。支払いのポスティングに関しても、大手保険会社との支払い処理が容易になり、データの解釈と処理が迅速化される。収益報告の改善では、自動化により正確な収益報告が実現し、カスタムレポートの作成とデータ分析が容易になることが期待されている。
【ニュース解説】
医療業界では、収益漏れが大きな課題となっています。これは、提供された医療サービスに対する適切な報酬が得られない状況を指し、医療機関の収益性に直接影響を及ぼします。従来の方法では、この問題に対処するのが難しくなってきており、より適応性が高く、スケーラブルな解決策が求められています。
このような背景の中、人工知能（AI）を活用したRCM（Revenue Cycle Management：収益サイクル管理）の自動化が注目されています。AIによる自動化は、時間の節約はもちろんのこと、医療機関の収益を大幅に向上させる可能性を秘めています。さらに、医療提供者が変化する支払者の風景に容易に適応できるようにすることも可能です。
AIを活用することで、特に以下の三つの方法により収益漏れを防止し、収益の向上が期待されます。
1. **クレーム処理の改善**
医療提供者は、収益の約90%を保険会社から得ています。これには、保険会社に対してクレーム（請求）を提出する必要がありますが、手作業による入力ミスなどが原因で、クレームが拒否されることがしばしばあります。AIによる自動化は、クレームの生成と監査を自動化し、必要な情報が欠けている場合やコードが間違っている場合には、それを見つけ出して修正することができます。
2. **支払いのポスティングの効率化**
大手保険会社からの支払いデータを解釈し、処理する作業は複雑で時間がかかります。AIによる自動化は、大量のデータを迅速かつ効率的に解釈し、処理することができます。これにより、支払いが全てカバーされているかの確認や、カバーされていない場合の追跡が容易になります。
3. **収益報告の正確性の向上**
自動化により、収益報告の正確性が向上します。自動化システムは、どのようなアクションが取られたか、どのデータにアクセスされたかといった情報を自己報告し、これを簡単に理解できる形式で表示します。これにより、正確で包括的なクレームの作成が可能となり、初回の支払いの成功率が高まります。
AIによるRCMの自動化は、医療業界における収益漏れの問題を大幅に軽減し、医療提供者の収益性を向上させる有効な手段となり得ます。しかし、この技術の導入には、データプライバシーの保護や、AIシステムの正確性と信頼性を確保するための規制など、様々な課題も伴います。これらの課題に対処しながら、AI技術のポテンシャルを最大限に活用することが、医療業界における収益向上の鍵となるでしょう。
from Three Ways AI is Preventing Revenue Leakage.
