Nggawe Paling Data Terstruktur

Proses manual wis nyebabake pambayar ing panyesuaian risiko nganti pirang-pirang taun – yen ora puluhan taun. Saiki, pendekatan inovatif kanggo nggunakake data mbisakake pangerten sing luwih jero babagan kabutuhan anggota, tambah pendapatan, lan keuntungan perusahaan sing asale saka otomatisasi.

Umume pembayar nyatakake yen dheweke njupuk 95% nganti 97% saka kode kategori kondisi hirarkis (HCC) kanthi bener, persentase akurasi sing cukup amarga kerumitan tugas kasebut. Tinjauan kode HCC tingkat kaping pindho lan kaping telu dening karyawan bisa dadi mboseni, ngentekake jam kerja sing akeh amarga spesialis pengkodean ngupayakake PDF sing ditarik saka sistem sing ora nyambung. Nalika 3% nganti 5% saka kode sing ora dijupuk kanthi akurat bisa uga ora katon akeh, penghasilan tambahan iki bisa diterjemahake dadi jutaan dolar saben taun kanggo rencana kesehatan.

Amarga kekurangan staf saiki ing perawatan kesehatan lan kerumitan basis anggota, kesempatan kanggo ngenali lan nyepetake penghasilan sing ora kejawab liwat otomatisasi minangka upaya sing wicaksana lan migunani. Rencana kesehatan bisa nyedhaki kepatuhan kanthi luwih efisien kanthi ngetrapake strategi sing nggunakake data terstruktur babagan kahanan pasien. Salajengipun, ngamanake data pasien sing konkrit lan bisa ditindakake ngidini para pembayar ngerti kabutuhan basis anggota kanthi luwih jero lan menehi dhukungan tingkat sing cocog. Minangka industri ngupayakake panggunaan data sing standar, konsisten, lan cair, mbayar supaya ngotomatisasi aliran data, ing jangka panjang, bakal bisa ngerteni risiko saben anggota lan prioritize kabutuhan kanggo nyopir layanan anggota kanggo perawatan adhedhasar asil. pangiriman.

Ngakoni masalah PDF

Ing koleksi informasi pasien kanggo panyesuaian risiko, format dokumen portabel (PDF), sanajan ora sampurna, dadi raja sing paling dhuwur. PDF njupuk unsur sing tepat saka dokumen sing dicithak supaya bisa dideleng lan dienggo bareng kanthi konsisten, preduli saka integrasi sistem. Dokumen iki, utawa gambar elektronik, digawe kanggo maca manungsa – sing bisa ditindakake kanthi gampang. Nanging, informasi pasien penting sing disimpen ing PDF ora terstruktur, dadi angel kanggo napsirake komputer. Cathetan medis pasien asring dawa lan rumit, tegese yen rencana kesehatan pengin ngolah data kanthi digital, kudu ngowahi PDF dadi data terstruktur. Pendekatan rekayasa terbalik iki, adhedhasar Pangenalan Karakter Optik lan Pangolahan Basa Alami bisa ngasilake data sing ora akurat lan umume ora efisien.

Pembayar kudu ngetrapake nilai data terstruktur sing dipisahake, nggunakake nilai harmonisasi kanggo nggawe cathetan longitudinal sing luwih jelas saben anggota. Nalika PDF nyedhiyakake informasi sing penting kanggo panyesuai risiko manungsa, ora ana sing bisa ndhukung kelancaran data, analytics, utawa pangerten anggota sing bisa digunakake ing saindenging perusahaan. Kanggo ngatur kerumitan medis anggota kanthi efektif, rencana kesehatan mbutuhake data sing akurat lan lengkap babagan demografi, asil tes, lan diagnosa ing wangun sing bisa dicerna lan diproses komputer. Yen durung ana, wong sing mbayar bakal langsung mlebu. PDF ora bakal ilang nanging bakal digunakake bebarengan karo data terstruktur, masangake upaya manungsa lan komputer kanggo ngarahake masa depan penyesuaian risiko.

Tuwuh kapercayan ing data

Nilai data ing panyesuaian risiko kanggo ndhukung anggota berkembang ing aplikasi anyar. Minangka kacathet, nggunakake data terstruktur ing audit tingkat kapindho lan katelu saka HCC coding minangka sarana efektif kanggo nikah karo kekuwatan manungsa lan komputer. Sawise ditinjau dening ahli coding, komputer bisa ngenali kode kanthi biaya-efektif kanggo nambah utawa mbusak sajrone review kode kanggo mbantu nutup kesenjangan ing bathi sing bisa ditrapake. Dina iki, manungsa mriksa subset cilik saka beda sing komputer wis dikenali kanggo mesthekake selaras. Wekasane proses identifikasi otomatis iki ngidini para pembayar nampa dhuwit sing cukup saka CMS kanggo ndhukung kabeh anggota, ngasilake investasi sing signifikan.

Data terstruktur uga mbantu spesialis panyesuaian risiko ngoptimalake urutan grafik sing bakal diwenehi kode. Amarga watesan wektu review PDF manungsa, dheweke ora duwe sumber daya kanggo kode saben grafik sing ana ing mejane. Nanging, dheweke kudu nggawe keputusan sing cerdas babagan anggota sing bakal langsung dikode lan anggota sing bakal diwenehi kode nalika wektune diidini. Yen padha duwe data sing disusun lan algoritma sing dibangun saka data kasebut, keputusan kasebut bakal didhukung dening informasi historis babagan anané kondisi kronis kanggo nggampangake prioritas anggota.

Katelu, data bisa mbantu stratifikasi risiko anggota, supaya rencana kesehatan duwe wawasan sing luwih jero babagan risiko klinis lan penawaran kanggo ndhukung pasien sing butuh. Ngluwihi risiko klinis, data demografi utawa informasi sing ana hubungane karo penentu sosial bisa mbantu para pembayar luwih maju saka kurva lan ngilangi alangan sing ngalangi asil sing sukses.

Pungkasan, kasedhiyan data terstruktur nambah ijol-ijolan dokumen klinis karo panyedhiya, ngidini pendekatan sing luwih ramping kanggo coding persis apa sing ditampilake ing cathetan anggota.

Ngerti masa depan otomatisasi

Ngelingi nilai data terstruktur ing lingkungan panyesuaian risiko, bakal enggal dideleng minangka kabutuhan ing panyedhiya rencana kesehatan modern sing fokus ing anggota. Transformasi data pancen mbutuhake wektu, lan senadyan kasedhiyan data terstruktur, tim panyesuaian risiko umume biasa karo alur kerja sing dibangun ing data sing ora terstruktur ing wangun PDF. Ana uga kuatir babagan manajemen pangowahan: “ngganggu keranjang apel,” gagal audit, utawa ngilangi posisi karyawan sing milih mesin. Sayange, manungsa ora sampurna, uga komputer sing nindakake review kode kanthi mandiri kanthi tingkat akurasi sing beda-beda. Pramila jaminan kualitas manungsa dibangun ing proses review kode otomatis lan kenapa komputer uga nindakake tugas sing gegandhengan kaya prioritas coding. Rencana kesehatan isih ngandelake karyawan kanthi efisien, nggunakake otomatisasi minangka pitulung kanggo ngolah data anggota kanthi volume sing akeh.

Algoritma bakal tambah kuwat, menehi kapercayan ing review kode otomatis. Luwih ing mangsa ngarep, data sing terstruktur lan ora terstruktur bakal ditambang lan diselarasake ing sistem sing beda-beda kanggo nemtokake gambaran sing luwih lengkap babagan kesehatan pasien. Dina iki, sing mbayar bisa entuk nilai saka data sing wis kabentuk, ngrusak silo data kanggo ngerti kerumitan anggota lan ngidini dokter menehi perawatan sing optimal kanggo pasien sing paling rawan sistem kasebut.

.

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *