Tomar la entrada del paciente es consumidora de tiempo y costosa para las prácticas médicas e irritante para los pacientes. La mayor parte del tiempo se dedica a asuntos de seguros, específicamente, confirmar si una persona todavía tiene seguro y qué plan tiene.
Pero para la práctica, el trabajo no termina ahí. Mientras que los pacientes generalmente pueden iniciar sesión en el sitio web de su aseguradora para confirmar detalles como qué proveedores están en la red y qué procedimientos están cubiertos, los proveedores deben llamar a cada compañía de seguros para casi cada cita de paciente para confirmar la cobertura. Cada llamada lleva de 5 a 10 minutos (más si el servicio implica a un especialista o algún tipo de complicación).
Un proveedor ocupado podría ver a 30 pacientes al día, y la mayoría de las prácticas tienen múltiples proveedores. Eso significa que cada práctica podría pasar el equivalente a una persona a tiempo completo durante un día completo cada semana por proveedor solo para confirmar manualmente la cobertura médica de los pacientes. Cinco proveedores en una práctica significan un miembro del personal a tiempo completo dedicado solo a esta tarea. Estos roles pueden ser difíciles de cubrir, ya que el trabajo es aburrido y repetitivo.
Pero la inteligencia artificial y la automatización están cambiando eso. A medida que la IA ha evolucionado para ser más precisa y confiable, se ha vuelto adecuada para casos de uso de alto riesgo, incluida la verificación automatizada de seguros de salud, y los proveedores que la utilizan dicen que es un cambio de juego en sus prácticas.
Reemplazar las llamadas telefónicas individuales con verificación automatizada en tiempo real de la elegibilidad
Verificar la elegibilidad del seguro y la cobertura es importante para garantizar que los proveedores reciban el pago. Cuando los procedimientos se verifican previamente, las reclamaciones de seguros se pagan más rápido y es mucho menos probable que sean denegadas. La verificación también ayuda a asegurarse de que los pacientes no reciban facturas inesperadas después del hecho por atención que no está cubierta, y reduce la carga sobre el personal clínico para proporcionar apoyo de facturación a pacientes confundidos y frustrados.
Ahora es posible verificar el seguro y la cobertura específica antes de que el paciente llegue a la oficina, utilizando IA. Los proveedores pueden enviar solicitudes en lotes a través de plataformas de mercado para todas las citas del día siguiente o incluso automatizar la verificación en tiempo real cuando un paciente programa una cita. Esas solicitudes se envían a la aseguradora correspondiente, y los proveedores reciben la verificación (o rechazos con explicaciones específicas) casi al instante. Cuando un paciente llega a una cita, el personal puede omitir la verificación si están listos o alertar al paciente si un procedimiento no será cubierto, para que puedan tomar una decisión informada sobre si continuar con la cita. No se requieren largas llamadas telefónicas con las aseguradoras, y el personal solo necesita dedicar aproximadamente un minuto a la verificación por cada paciente.
Los proveedores pueden pasar a controles de elegibilidad en tiempo real utilizando una plataforma de IA, eliminando la necesidad de confirmar la elegibilidad y cobertura después de las citas. Cuando la cobertura no se puede verificar o se deniega, los proveedores deben perseguir a los pacientes para el pago, lo que resulta frustrante tanto para el proveedor como para el paciente. La confirmación de elegibilidad en tiempo real al momento de la reserva elimina sorpresas de bolsillo para los pacientes y la necesidad de perseguir el pago después del hecho.
Asegurar que los datos de seguro y contacto del paciente sean precisos conduce a un reembolso rápido, evita problemas de facturación y agiliza el seguimiento.
Reducción de las negaciones de seguro
Una encuesta de Experian Health a los proveedores encontró que típicamente el 10-15 por ciento de las reclamaciones son denegadas. A menudo, las denegaciones están relacionadas con información inexacta del paciente, estado de cobertura incorrecto o desactualizado, y falta de conocimiento sobre límites de cobertura. La elegibilidad en tiempo real elimina la mayoría de estos problemas. De hecho, los proveedores que pasan a la verificación de elegibilidad en tiempo real también ven una reducción del 50 por ciento en las negaciones, porque pueden confirmar o corregir estos detalles antes de que se presten los servicios.
En el clima de atención médica actual, el proceso de admisión es más que una formalidad. Es la primera impresión. Establece el tono para la confianza, la eficiencia y la claridad financiera. Al reducir la fatiga de la documentación, mejorar la claridad de costos y liberar al personal de tareas administrativas repetitivas, las prácticas pueden centrarse más en la atención al paciente y menos en la documentación.
La industria de la salud, a menudo lenta para adoptar nueva tecnología, está lista para obtener enormes ganancias de productividad a partir de la IA. En el caso de la admisión, la IA puede crear un proceso más fluido, rápido y preciso que sea mejor tanto para los pacientes como para los proveedores.
El autor desea agradecer a la colega Ebbonne Cabarrus por su ayuda con este artículo.
Imagen: Thai Noipho, Getty Images
Julian Herbert comenzó su carrera en el desarrollo de productos tecnológicos como analista de negocios enfocado en comercio electrónico en la industria de semiconductores. Siguiendo su curiosidad, se convirtió en consultor de gestión en Deloitte y lideró compromisos de desinversión e integración de fusiones y adquisiciones en una variedad de industrias, incluidas la farmacéutica y la biotecnología. Luego volvió al desarrollo de productos y al comercio electrónico en Amazon, lanzando soluciones de aprendizaje automático para vendedores de terceros en la plataforma. También se le encargó liderar el desarrollo de productos para AWS Startups, construyendo su primera línea de productos microorientados.
En DoseSpot, Julian lidera la innovación de productos, ayudando a la empresa a crecer y ofrecer tecnología de prescripción electrónica segura y confiable e integraciones de software en múltiples mercados de atención médica. Julian es originario de Luisiana y se graduó como valedictorian de la Southern University en Baton Rouge con una licenciatura en Ciencias de la Computación. También tiene un MBA de The Ross School of Business en la Universidad de Michigan, centrándose en estrategia y emprendimiento.
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