Image

Технология автономного кодирования увеличила выручку Mercyhealth на 5,1%.

Для системы здравоохранения Среднего Запада изменение процесса кодирования вышло за рамки повышения точности — оно укрепило работу персонала на протяжении всего цикла получения доходов, от документирования до обработки отказов. Глобальная система ICD-10 и кодирование Kelly Pierson of Mercyhealth on autonomous medical coding

Келли Пирсон, директор по кодированию и обеспечению целостности клинической документации в Mercyhealth.

Фото: Келли Пирсон

Mercyhealth — это система здравоохранения, насчитывающая 200 медицинских учреждений в Висконсине и Иллинойсе. Еще не так давно одной из самых больших проблем для нее было справиться с объемом работы с медицинской документацией, одновременно обеспечивая полное отражение персоналом оказанной медицинской помощи.

ВЫЗОВ

Организация быстро росла, и объем медицинских карт увеличился до более чем 130 000 в месяц. Однако ресурсы для кодирования не росли с той же скоростью. В результате часть обращений проходила без полной проверки кодирования, что создавало пробелы в согласованности и возможности для более точного отражения оказанной помощи.

«В то же время наша команда кодировщиков оказывала поддержку по целому ряду приоритетных задач, обрабатывала отказы, проводила аудиты, отвечала на вопросы поставщиков услуг и искала возможности получения дохода от новых услуг», — вспоминает Келли Пирсон, директор по кодированию и обеспечению целостности клинической документации в Mercyhealth.

«Это часто означало переключение внимания между неотложными задачами, что затрудняло опережение графика работы и проявление желаемой нами инициативы. Стало ясно, что потребность в команде продолжает расти, и мы не можем устойчиво справляться с этим, используя только традиционные подходы».

«В конечном итоге мы поняли, что нам нужен более масштабируемый способ поддержки нашего роста — такой, который позволил бы команде тратить меньше времени на погоню за объемом данных и больше времени уделять точности и анализу, а также повышению общей эффективности», — добавила она.

ПРЕДЛОЖЕНИЕ

Пирсон объяснил, что концепция поставщика Arintra заключалась в том, чтобы взять на себя большой объем рутинной работы по кодированию, которая создавала наибольшую нагрузку на команду Mercyhealth, чтобы эти сотрудники могли сосредоточиться на более сложных и важных задачах, сохраняя при этом точность и соответствие требованиям. Система была разработана таким образом, чтобы напрямую интегрироваться в существующую электронную медицинскую карту Epic и рабочие процессы кодирования организации-поставщика медицинских услуг, поэтому сотрудникам не потребуется изучать новую систему или существенно менять свой повседневный рабочий процесс.

«Перед внедрением мы также осознали, что многие из наших процессов развивались со временем без единого стандарта», — сказала она. «Часть работы включала в себя согласование шаблонов и создание более четких и согласованных правил кодирования для всех типов обращений. Компания Arintra тесно сотрудничала с нашей командой, чтобы понять наши рабочие процессы и поддержать эту стандартизацию, а также внедрила опцию помощи в кодировании, чтобы гарантировать, что более сложные или неопределенные случаи по-прежнему могли быть проверены кодировщиком при необходимости».

«Мы применили взвешенный подход к внедрению, начав с небольшой группы врачей общей практики и терапевтов, чтобы проверить модель», — продолжила она. «Это позволило нам оценить эффективность и укрепить уверенность, прежде чем расширять ее применение на другие специальности и более широкую базу врачей».

РЕШЕНИЕ ПРОБЛЕМЫ

Mercyhealth интегрировала автономную систему кодирования непосредственно в свою электронную медицинскую карту Epic и существующие рабочие процессы управления доходами, что позволило сотрудникам устранять неэффективность кодирования, не нарушая повседневную работу. Поскольку система работает в рамках рабочих процессов, потребовалось минимальное изменение в способе выполнения работы. После первоначального пилотного проекта сотрудники расширили использование системы на различные специальности и врачей, опираясь на логику кодирования, разработанную на раннем этапе.

«Теперь платформа поддерживает большой объем рутинного кодирования с высоким уровнем согласованности, что помогает улучшить качество заявок при первоначальной подаче и сократить объем доработок на последующих этапах», — отметил Пирсон. «Она также предоставляет четкую, отслеживаемую логику, привязанную к клинической документации для каждого решения по кодированию, что упростило поддержку аудитов и управление отказами. Наша команда может более эффективно использовать эту информацию, в том числе подавать апелляции с соответствующим обоснованием, не добавляя лишних шагов».

«В результате наша команда кодировщиков уделяет больше времени сложным случаям и более ценной работе, где их опыт наиболее востребован», — добавила она. «Они также могут больше сосредоточиться на таких областях, как тенденции отказов в оплате, обеспечение целостности доходов и обучение поставщиков медицинских услуг».

РЕЗУЛЬТАТЫ

Как сообщил Пирсон, после внедрения системы Mercyhealth отметила ощутимые улучшения как в финансовых показателях, так и в операционной эффективности, в основном благодаря более последовательному и полному кодированию.

«Мы наблюдаем рост выручки на 5,1%, чему способствует более точный учет оказываемой медицинской помощи», — сказала она. «Автоматизировав значительную часть рутинного кодирования с высокой степенью согласованности, мы смогли уменьшить вариативность и повысить общую целостность кодирования».

«Кроме того, более глубокое понимание особенностей документирования, используемого поставщиками медицинских услуг, и того, как это напрямую влияет на кодирование и возмещение затрат, позволило нам сосредоточить усилия по обучению там, где это наиболее важно», — продолжила она. «В совокупности эти изменения помогли укрепить систему возмещения затрат на устойчивой основе».

По ее словам, организация также сократила количество дней, необходимых для обработки дебиторской задолженности, примерно на 50%, что значительно ускорило цикл поступления доходов.

«Более полные и точные данные на начальном этапе обработки заявок привели к уменьшению количества проблем на последующих этапах, включая отказы», — пояснила она. «Когда все же происходят отказы, наша команда теперь располагает более четкой информацией для последующих действий и апелляций, что позволяет ей работать более эффективно, не перенаправляя дела через множество точек контакта. Это не только сократило время обработки, но и позволило нам решать проблемы с отказами на небольшие суммы, которые раньше могли не рассматриваться в приоритетном порядке».

«Сегодня система поставщика обрабатывает более 50 000 медицинских карт в месяц, при этом многие рутинные случаи проходят без ручного вмешательства», — продолжила она. «Это позволило нашей команде кодировщиков переключить внимание на более сложные и ценные задачи, включая отслеживание тенденций отказов, инициативы по обеспечению целостности доходов, обучение поставщиков медицинских услуг и обеспечение соответствия нормативным требованиям».

В результате, по ее словам, персонал смог расширить общие мощности без увеличения штатных единиц, что также создает более значимые возможности для роста и развития программистов в их профессиональной деятельности.

«В целом, это вышло за рамки простого повышения точности кодирования — это укрепило наши методы работы на всех этапах цикла получения дохода, от оформления документации до обработки отказов», — заключила она.

Следите за публикациями Билла Сивики о медицинских информационных технологиях в LinkedIn: Bill Siwicki
Напишите ему по электронной почте: [email protected]
Healthcare IT News — это издание HIMSS Media.

СМОТРИТЕ СЕЙЧАС: Управление данными лежит в основе контрактов, основанных на ценности

Источник: www.healthcareitnews.com

✅ Найденные теги: Mercyhealth, Автономное Кодирование, Выручка, новости, Технология

ОСТАВЬТЕ СВОЙ КОММЕНТАРИЙ

Каталог бесплатных опенсорс-решений, которые можно развернуть локально и забыть о подписках

галерея

Руководство по анализу выживаемости с использованием Python: применение моделей «время до события» для прогнозирования продолжительности жизни клиента.
YouTube Premium и YouTube Music становятся дороже.
Данные и аналитика: люди изучают графики и статистику. Работа в офисе с отчетами.
Изображение фигуры древнего человека с копьём и одеждой из шкуры, музейный экспонат.
Квантовые сферы на сетке, иллюстрация концепции квантовой физики и теории струн.
Квантовые сферы на сетке, иллюстрация концепции науки и физики, футуристический дизайн.
Женщина в синем платье на конференции за столом с микрофоном и документами.
Машина для перфузии органов и схема кровообращения с печенью человека.
Запуск ракеты в ночи с космодрома, поднимается в небо, окружена дымом.
Image Not Found
Руководство по анализу выживаемости с использованием Python: применение моделей «время до события» для прогнозирования продолжительности жизни клиента.

Руководство по анализу выживаемости с использованием Python: применение моделей «время до события» для прогнозирования продолжительности жизни клиента.

Как рассчитать вероятности наступления событий и показатели интенсивности отказов для абонентов телекоммуникационных услуг. Делиться Статистика может применяться во многих областях знаний, помогая нам справляться с неопределенностью, рассчитывать вероятности и поддерживать принятие решений. Одной из областей, где статистика…

Апр 12, 2026
YouTube Premium и YouTube Music становятся дороже.

YouTube Premium и YouTube Music становятся дороже.

Источник изображения: Matthias Balk/picture alliance / Getty Images В пятницу компания YouTube подтвердила изданию TechCrunch, что повышает цены на подписку YouTube Premium и YouTube Music в США. Стоимость индивидуального плана YouTube Premium увеличивается с 13,99 до 15,99…

Апр 12, 2026
Данные и аналитика: люди изучают графики и статистику. Работа в офисе с отчетами.

Демократизация моделей маркетингового микса (MMM) с помощью открытого исходного кода и искусственного интеллекта.

Практическая системная разработка, сочетающая в себе открытый исходный код Bayesian MMM и GenAI для получения прозрачных, независимых от поставщиков аналитических данных в области маркетинга. Делиться Источник изображения: Freepik Модели маркетингового микса (MMM) существуют в отрасли уже несколько…

Апр 12, 2026
Изображение фигуры древнего человека с копьём и одеждой из шкуры, музейный экспонат.

Генетические данные рассказывают историю упадка неандертальцев.

Численность неандертальцев сократилась во время похолодания около 75 000 лет назад, и потеря генетического разнообразия, возможно, способствовала их окончательному вымиранию. Реконструкции мужчины и женщины-неандертальцев в Музее неандертальцев в Меттманне, Германия. AP Photo/Martin Meissner/Alamy Анализ ДНК неандертальцев помог…

Апр 12, 2026

Впишите свой почтовый адрес и мы будем присылать вам на почту самые свежие новости в числе самых первых