Su Template de datos para la gestión del ciclo de ingresos

El ID del evento de facturación representa una instancia concreta de la prestación de un servicio o la entrega de un producto que genera un cargo. Actúa como hilo conductor central que conecta todas las actividades relacionadas, desde la prestación inicial del servicio y la captura del cargo hasta el envío de la reclamación, la contabilización del pago y el cierre final de la cuenta.

En Process Mining, analizar el ciclo de vida de cada evento de facturación ofrece una visión completa del ciclo de ingresos de principio a fin. Se utiliza para seguir el recorrido completo de un cargo, identificar las rutas habituales, medir los tiempos de ciclo entre hitos clave y comprender las variaciones que provocan retrasos o fugas de ingresos.

Este identificador es esencial para agrupar todas las actividades relacionadas en un único caso, lo que permite analizar de forma completa y precisa el ciclo de ingresos de cada evento facturable.

Esta es la clave principal que vincula las distintas tablas relacionadas con los encuentros de pacientes, los cargos, las reclamaciones y los pagos. Consulte la documentación de R1 RCM para conocer el campo específico, que suele estar relacionado con un identificador de encuentro o de reclamación.

Event Time proporciona la fecha y hora exactas en que se registró una actividad en el sistema. Esta información temporal es fundamental para comprender el proceso mediante un análisis basado en el tiempo.

En Process Mining, esta marca de tiempo se utiliza para ordenar cronológicamente los eventos y calcular las duraciones entre actividades, algo esencial para analizar el rendimiento. Permite calcular métricas clave como el tiempo de ciclo, el tiempo de procesamiento y el tiempo de espera, que son fundamentales para identificar cuellos de botella y medir la eficiencia.

Esta marca de tiempo es la base de todos los análisis relacionados con el tiempo, incluido el cálculo de tiempos de ciclo, la identificación de cuellos de botella y el seguimiento del rendimiento del proceso frente a los SLA.

Suele encontrarse en un campo como «Creation Date», «Timestamp» o «Last Update Date», asociado a cada transacción o registro de cambio de estado en R1 RCM.

Este atributo describe un paso o hito concreto dentro del proceso de gestión del ciclo de ingresos para un evento de facturación determinado. Las actividades representan el trabajo que se realiza, como «Charges Captured», «Claim Submitted» o «Payment Posted».

Analizar la secuencia de actividades es el núcleo de Process Mining. Permite descubrir el flujo real del proceso, identificar cuellos de botella en los que las actividades tardan demasiado en comenzar y detectar bucles de retrabajo en los que las actividades se repiten innecesariamente, como «Claim Denied» seguido de «Denial Rework Started».

Define los pasos del proceso, lo que permite visualizar el mapa del proceso, calcular los tiempos de transición e identificar desviaciones y retrabajos.

Esta información suele derivarse de registros de eventos, registros de cambios de estado o códigos de transacción de distintos módulos de R1 RCM. Puede ser necesario asignar los códigos técnicos a nombres comprensibles para el negocio.

Este atributo identifica la aplicación o el módulo de origen que generó los datos de un evento concreto. En un entorno complejo como el sanitario, los datos pueden proceder de un EMR, un módulo de facturación, una cámara de compensación de reclamaciones o una plataforma de cobros.

Comprender el sistema de origen es fundamental para validar los datos y analizar las variaciones del proceso que pueden ser específicas de determinados sistemas. Ayuda a solucionar incoherencias en los datos y a comprender el entorno tecnológico del proceso.

Identifica el origen de los datos, algo fundamental para la gobernanza y validación de datos y para comprender cómo interactúan los distintos sistemas en el proceso de principio a fin.

A menudo es un valor estático añadido durante la extracción de datos que identifica el sistema, por ejemplo, «R1 RCM», del que proceden los datos.

Este atributo indica la última vez que se actualizaron los datos del análisis de Process Mining. Proporciona contexto sobre la actualidad de los datos analizados.

Esta información es importante para los informes y los Dashboards, ya que indica al usuario hasta qué punto está actualizado el análisis del proceso. Ayuda a gestionar las expectativas sobre la puntualidad de los datos y garantiza que las decisiones se tomen teniendo en cuenta un periodo conocido.

Proporciona un contexto esencial sobre la actualidad de los datos y garantiza que las personas analistas y las partes interesadas sepan hasta qué punto están actualizados los insights del proceso.

Esta marca de tiempo se genera durante el proceso de extracción, transformación y carga (ETL) de datos y normalmente se aplica a todo el conjunto de datos.

Cuando un pagador deniega una reclamación, proporciona un código de motivo, como un CARC (Claim Adjustment Reason Code), para explicar la decisión. Estos códigos están estandarizados e indican problemas como «Service Not Covered» o «Duplicate Claim».

Este atributo es sumamente importante para la gestión de denegaciones. Al analizar la frecuencia de los distintos códigos de motivo de denegación, las organizaciones pueden identificar y abordar las causas raíz de las denegaciones, ya estén relacionadas con la elegibilidad del paciente, errores de codificación o falta de necesidad médica. Esto respalda directamente los esfuerzos para reducir el retrabajo y acelerar el flujo de caja.

Proporciona el motivo específico de las denegaciones de reclamaciones y permite analizar las causas raíz para reducir futuras denegaciones, disminuir el retrabajo y mejorar las tasas de pago al primer intento.

Esta información se recibe en el aviso electrónico de remesa (archivo ERA o 835) del pagador y se almacena en el módulo de gestión de reclamaciones de R1 RCM.

Este atributo especifica la unidad organizativa, como «Charge Entry», «Claims Submission» o «Denial Management», que ejecutó un paso concreto del proceso. Ayuda a comprender cómo se transfiere el trabajo entre los distintos equipos.

Es fundamental para analizar el rendimiento de los departamentos e identificar cuellos de botella interfuncionales. Al filtrar el mapa del proceso por departamento, las organizaciones pueden ver dónde las transferencias son fluidas y dónde se producen retrasos, lo que facilita la asignación de recursos y la optimización de los procesos organizativos.

Permite analizar el rendimiento del proceso por unidad organizativa y ayuda a identificar cuellos de botella específicos de los equipos, limitaciones de recursos o buenas prácticas.

Puede derivarse del perfil del usuario en R1 RCM o almacenarse como «Department Code» en los datos de transacciones.

Este atributo indica el último estado conocido de un evento de facturación, como «Submitted», «Paid», «Denied» o «In Collections». Proporciona una instantánea de la posición de una factura en el proceso en un momento determinado.

El estado de la factura es esencial para crear informes de antigüedad y supervisar la situación de las cuentas por cobrar. En Process Mining, puede utilizarse para filtrar los casos atascados en un estado concreto o analizar los resultados de distintas variantes del proceso, por ejemplo, comparando las rutas de las reclamaciones «Paid» y «Denied».

Proporciona una visión del estado actual de cada caso, esencial para elaborar informes de antigüedad y analizar los resultados finales de las distintas rutas del proceso.

Normalmente es un campo de estado del registro principal de la reclamación o de la cuenta en R1 RCM.

Este atributo representa el importe total facturado por los servicios prestados en un evento de facturación determinado. Refleja los ingresos previstos de la reclamación.

Analizar el importe de la factura es fundamental para Process Mining financiero. Permite priorizar las reclamaciones de mayor valor, comprender el impacto financiero de los retrasos o las denegaciones del proceso y segmentar el proceso según su valor. Por ejemplo, un análisis podría revelar que las reclamaciones superiores a un importe determinado siguen una ruta de proceso diferente y más manual.

Proporciona contexto financiero al proceso, permite analizar cómo las variaciones del proceso afectan a los ingresos y ayuda a priorizar los casos de mayor valor para su mejora.

Se encuentra en la tabla principal de encabezados de reclamaciones o facturas de R1 RCM, a menudo con el nombre «TotalBilledAmount» o uno similar.

Este atributo identifica al pagador principal de la reclamación. Puede ser una aseguradora comercial como Aetna, un pagador gubernamental como Medicare o el propio paciente en las partes abonadas directamente.

Analizar el proceso por pagador es fundamental para la gestión del ciclo de ingresos. Puede revelar que determinados pagadores presentan tasas de denegación más elevadas, ciclos de pago más largos o requisitos de envío más complejos. Estos insights permiten a la organización adaptar sus procesos y recursos para gestionar eficazmente los comportamientos específicos de cada pagador.

Permite segmentar el proceso por pagador para identificar retrasos, patrones de denegación o comportamientos de pago específicos de cada pagador, algo fundamental para optimizar los ingresos.

Se encuentra en la información del seguro o demográfica del paciente vinculada a la reclamación en R1 RCM.

Este atributo identifica a la persona responsable de ejecutar una tarea específica del proceso. Puede ser la persona encargada de facturar que creó la reclamación, la persona analista que rehízo una denegación o la persona especialista que contabilizó un pago.

Analizar los datos por usuario ayuda a comprender la distribución de la carga de trabajo, el rendimiento individual y las necesidades de formación. Puede mostrar qué usuarios son más eficientes o cuáles pueden estar asociados a tasas de error más elevadas, lo que permite orientar las iniciativas de gestión y mejora del proceso.

Permite analizar el rendimiento del equipo y de cada persona, distribuir la carga de trabajo e identificar oportunidades de formación o desviaciones del proceso específicas de determinados usuarios.

Suele encontrarse en un campo como «UserID», «Processor» o «UpdatedBy» dentro de los registros de transacciones de R1 RCM.

Los códigos de servicio, como los códigos CPT (Current Procedural Terminology), son códigos médicos estandarizados que se utilizan para informar a los pagadores sobre procedimientos y servicios médicos, quirúrgicos y diagnósticos con fines de reembolso.

Analizar el proceso por código de servicio es esencial para identificar problemas de facturación relacionados con tipos específicos de atención. Puede mostrar qué procedimientos se deniegan con mayor frecuencia, tienen los ciclos de pago más largos o requieren más retrabajo, lo que permite introducir mejoras específicas en las prácticas de codificación y facturación.

Permite analizar el proceso según el tipo de servicio prestado, algo clave para identificar patrones de denegación o retrasos en los pagos asociados a procedimientos específicos.

Esta información se encuentra a nivel de línea de detalle de cada cargo o reclamación en R1 RCM.

Este atributo booleano distingue entre las tareas ejecutadas mediante automatización de software, como un bot de RPA para enviar reclamaciones, y las tareas realizadas manualmente por una persona empleada.

Analizar este atributo es clave para comprender el impacto y la eficacia de las iniciativas de automatización. Permite comparar la velocidad, el coste y las tasas de error de los procesos automatizados y manuales, lo que ayuda a identificar nuevas oportunidades de automatización y medir el ROI de los bots existentes.

Distingue entre las actividades realizadas por personas y las impulsadas por sistemas, algo fundamental para medir el impacto de la automatización en la eficiencia, el coste y la calidad del proceso.

Puede derivarse del campo «AssignedUser», en el que determinados ID de usuario están reservados para bots, por ejemplo, «BOT_RPA01». Como alternativa, algunos sistemas disponen de un campo específico para indicar las transacciones automatizadas.

Este atributo es un indicador booleano que normalmente se calcula durante el análisis de Process Mining. Adopta el valor «true» si una actividad repite un paso anterior o forma parte de una secuencia que indica la corrección de un error, por ejemplo, cualquier actividad posterior a «Claim Denied».

Identificar el retrabajo es una de las capacidades más potentes de Process Mining. Permite cuantificar el esfuerzo, el tiempo y los recursos desperdiciados en un proceso. Al marcar el retrabajo, las organizaciones pueden centrar sus iniciativas de mejora en prevenir los errores que lo provocan desde el principio, lo que genera importantes mejoras de eficiencia.

Ayuda a cuantificar la frecuencia y el impacto del retrabajo, como las denegaciones de reclamaciones, y permite realizar análisis específicos para reducir las ineficiencias y el esfuerzo desperdiciado.

No es un campo del sistema de origen. La herramienta de Process Mining lo calcula a partir de la secuencia de actividades, por ejemplo, detectando cuándo la actividad «Claim Submitted» aparece más de una vez en el mismo caso.

Este atributo es el ID único asignado a un paciente dentro del sistema sanitario, a menudo denominado Medical Record Number (MRN).

Aunque la atención individual del paciente no es el objetivo, el ID del paciente puede utilizarse para analizar problemas de facturación recurrentes del mismo paciente a lo largo del tiempo. También puede ayudar a segmentar el proceso por datos demográficos o historial del paciente si se vincula con otros datos, lo que podría revelar problemas sistémicos que afectan a determinados grupos de pacientes.

Permite analizar los eventos de facturación a nivel de paciente y ayuda a identificar problemas o patrones recurrentes de pacientes concretos en varios encuentros.

Este identificador es un elemento central de los datos demográficos del paciente vinculados a cada encuentro y reclamación en R1 RCM.

Este atributo registra el valor de cualquier ajuste financiero realizado en la cuenta de un paciente después de la facturación inicial. Los ajustes pueden ser positivos o negativos e incluir concesiones contractuales, bajas o correcciones.

Realizar un seguimiento de los importes de los ajustes es fundamental para comprender la integridad de los ingresos. Un nivel elevado de ajustes negativos puede indicar fugas de ingresos debido a problemas como una captura incorrecta de cargos o deudas incobrables. Analizar estos datos ayuda a identificar el impacto financiero de los errores de facturación y las ineficiencias en los cobros.

Cuantifica las fugas de ingresos y las correcciones financieras, y ayuda a determinar el impacto monetario de las imprecisiones de facturación, las obligaciones contractuales o las deudas incobrables.

Se encuentra en los registros de transacciones relacionados con ajustes de cuentas o contabilización de pagos en R1 RCM.

Este atributo proporciona contexto sobre el motivo por el que se realizó un ajuste financiero en una cuenta. Los motivos suelen ser códigos o descripciones estandarizados que categorizan el tipo de ajuste.

Analizar los motivos de los ajustes ayuda a diagnosticar las causas raíz de las fugas de ingresos. Por ejemplo, una frecuencia elevada de «Small Balance Write-off» podría indicar un proceso de cobro ineficiente para importes pequeños, mientras que las «Contractual Allowances» frecuentes son una parte prevista de las negociaciones con los pagadores. Este análisis respalda el Dashboard de auditoría de ajustes de facturación y cumplimiento.

Explica el «porqué» de los ajustes de ingresos y ayuda a identificar las causas raíz de la pérdida de ingresos, como problemas contractuales, errores de facturación o fallos en los cobros.

Normalmente es un campo de código o texto del mismo registro de transacción que AdjustmentAmount en R1 RCM.

Este atributo describe el resultado de los esfuerzos para cobrar el pago de una cuenta vencida. Entre los posibles resultados se incluyen «Paid in Full», «Settled», «Placed in Bad Debt» o «Unresolved».

Realizar un seguimiento de los resultados de cobro es esencial para evaluar la eficacia del proceso de cobros. Al analizar qué actividades conducen a cada resultado, las organizaciones pueden optimizar sus estrategias de cobro, mejorar las tasas de recuperación y tomar decisiones fundamentadas sobre cuándo poner fin a los esfuerzos de cobro y dar de baja los saldos. Esto respalda el Dashboard de rendimiento de las actividades de cobro.

Mide la eficacia del proceso de cobros mediante el seguimiento de la resolución final de las cuentas vencidas y ayuda a optimizar las estrategias de cobro.

Probablemente es un campo de estado de la cuenta del paciente o de un módulo específico de cobros en R1 RCM.

Esta métrica mide la duración de principio a fin del ciclo de ingresos de un único evento de facturación. Representa el tiempo total que tarda una organización en convertir un servicio prestado en efectivo.

Es un indicador clave de rendimiento (KPI) fundamental para la salud financiera. Analizar esta duración ayuda a identificar las principales áreas en las que se puede acelerar el proceso. Al desglosar el tiempo de ciclo en sus componentes, como el «tiempo hasta la facturación» y el «tiempo hasta el pago», las organizaciones pueden localizar las mayores oportunidades para mejorar el flujo de caja.

Es un KPI fundamental de alto nivel que mide la eficiencia general del ciclo de conversión de efectivo e influye directamente en el flujo de caja de la organización.

Es una métrica calculada. Representa la diferencia de tiempo entre la marca de tiempo de la actividad «Service Rendered» y la de «Payment Posted» para un evento de facturación determinado.