Adatsablon a bevételi ciklus kezeléséhez

Az esemény időpontja az egyes tevékenységekhez tartozó időbélyeg, amely pontosan rögzíti azok dátumát és időpontját. Ez az időadat szükséges az egyes esetek eseményeinek időrendi sorrendbe rendezéséhez.

Az elemzés során az esemény időpontja alapján számítható ki a tevékenységek közötti ciklusidő és az esetek időtartama, valamint azonosíthatók azok a szűk keresztmetszetek, ahol sok idő telik várakozással. Ez minden időalapú folyamatelemzés és teljesítménymérés alapja.

Az időbélyeg szükséges az események helyes sorrendbe rendezéséhez és az időtartam-alapú mutatók, például a ciklusidők és a szűk keresztmetszetek kiszámításához.

Ezt az adatot általában az Optum360 adatbázistábláiban, az egyes tranzakciós vagy állapotváltozási rekordok mellett tárolják.

A számlázási esemény az elsődleges esetazonosító, amely összekapcsolja az egyetlen díjköteles szolgáltatáshoz vagy termékhez tartozó összes tevékenységet. Így minden egyes számlázható tétel vagy szolgáltatás esetében nyomon követhető a bevétel keletkezésének és beszedésének teljes folyamata.

A process mining elemzésben a számlázási esemény szerinti vizsgálat megmutatja a teljes utat a szolgáltatás nyújtásától a végső kifizetésig vagy a számla lezárásáig. Ez a nézet segít feltárni a szűk keresztmetszeteket, mérni a ciklusidőket, és megérteni, hogyan tér el a különböző kárigények vagy számlák kezelése.

Ez az elsődleges esetazonosító kapcsolja össze a bevételi ciklus összes kapcsolódó tevékenységét, így az elemzés a teljes folyamatot átfogja.

Ez az elsődleges kulcs kapcsolja össze az Optum360 alapvető számlázási és kárigény-tábláinak rekordjait. A konkrét táblák és mezők nevéért tekintse meg az Optum360 dokumentációját.

A tevékenység neve a bevételi ciklus egy lépését jelöli, például „Kárigény benyújtva a fizetőnek” vagy „Fizetés beérkezett”. Ez az adat alapvető a process mining elemzéshez, mert meghatározza a folyamattérkép csomópontjait.

A tevékenységek sorrendjének és gyakoriságának elemzésével a szervezetek megjeleníthetik a tényleges folyamatot, feltárhatják a szabályos eljárástól való eltéréseket, és azonosíthatják a gyakran ismétlődő utómunkát. Ez az elemzés segít megérteni a folyamat hatékonysági problémáit és a megfelelési hiányosságokat.

Ez az adat határozza meg a folyamat egyes lépéseit, ezek adják a folyamattérkép alapját, és lehetővé teszik a folyamatmenet elemzését.

Az adat általában az eseménynaplókból, az állapotváltozási rekordokból vagy az Optum360 működési tábláiban szereplő tranzakciókódokból származik.

A betegazonosító az egészségügyi rendszerben minden beteghez rendelt egyedi azonosító. Több számlázási eseményt kapcsol össze ugyanahhoz a beteghez, így lehetővé teszi a betegközpontú elemzést.

A betegazonosító segítségével az elemzők megvizsgálhatják az egyes betegekhez kapcsolódó mintázatokat, például a gyakori visszavételeket vagy a kárigények elutasításának előzményeit. Az adatok a beteg demográfiai jellemzői vagy előzményei szerint is csoportosíthatók, ami fontos eredményekkel szolgálhat a betegek pénzügyi ügyintézési tapasztalatának javításához.

Lehetővé teszi a betegközpontú elemzést, segít megérteni a teljes pénzügyi folyamatot, és feltárni az egyes betegcsoportokra jellemző mintázatokat.

Ez az azonosító az Optum360 betegadat-törzsében és tranzakciós tábláiban szereplő alapvető mező. Részletekért tekintse meg az Optum360 dokumentációját.

Ha a fizető elutasít egy kárigényt, elutasítási ok kódjával jelzi a problémát, például „A szolgáltatásra nem terjed ki a fedezet” vagy „Duplikált kárigény”. Ezek a kódok segítenek feltárni a bevételi késedelmek és az ismételt munka kiváltó okait.

A kódok elemzésével az elutasításkezelő csapat rangsorolhatja a feladatait, felismerheti a visszatérő mintákat, és korrekciós lépéseket tehet. Ha például gyakori az „Hiányzó információ” miatti elutasítás, az a kárigények összeállításának problémájára utalhat. Ez az elemzés segít csökkenteni az elutasítások arányát és gyorsítani a pénz beérkezését.

Megmutatja a kárigények elutasításának kiváltó okát, így célzott intézkedésekkel megelőzhetők az újabb elutasítások és csökkenthető a költséges ismételt munka.

A kód a fizetőktől érkező Electronic Remittance Advice (ERA) fájlokban szerepel, és az Optum360 kárigénykezelő modulja tárolja.

A fizetőazonosító megmutatja, melyik biztosító, állami program, például a Medicare vagy a Medicaid, illetve más szervezet felel a kárigény kifizetéséért. A fizetőknek gyakran eltérő szabályaik, benyújtási követelményeik és fizetési gyakorlataik vannak.

Az RCM-folyamat fizetőazonosító szerinti elemzésével kiderülhet, mely fizetőknél a leghosszabb a kifizetési ciklus, a legmagasabb az elutasítási arány, vagy a legbonyolultabb a fellebbezési folyamat. Ezek alapján a számlázási csapatok az egyes fizetőkhöz igazíthatják a munkamódszerüket, gyorsíthatják a beszedést és csökkenthetik az adminisztrációt.

A folyamat fizetőnkénti bontása megmutatja, mely fizetők okoznak késedelmet vagy elutasítást, így célzottan fejleszthető a fizetőkkel való ügyintézés.

Az adat az Optum360-ban minden kárigény rekordjához tartozik. A fizetőkre vonatkozó táblák és mezők nevét az Optum360 dokumentációjában találja.

A kiszámlázott összeg a nyújtott szolgáltatások bruttó díja, a kifizetések, korrekciók és leírások előtt. Ez a számlázási eseményhez kapcsolódó követelés kezdeti értéke.

Ez az attribútum alapvető a process mining pénzügyi elemzéseihez. A bevételkorrekciós arányhoz hasonló KPI-k kiszámítására használható, és lehetővé teszi az esetek érték szerinti bontását. Így megvizsgálható, hogy a nagy értékű kárigényeket másképp dolgozzák-e fel, vagy gyakrabban késnek-e, mint a kisebb összegűeket.

Pénzügyi hátteret ad az egyes esetekhez, így értékalapú elemzés és fontos pénzügyi KPI-k számítása válik lehetővé.

Az Optum360 pénzügyi tábláiban ez minden kárigényhez vagy betegszámlához tartozó szabványos mező.

A korrigált összeg a kiszámlázott összeg azon része, amely a fizetőkkel kötött szerződések, számlázási helyesbítések vagy más leírások miatt várhatóan nem folyik be. Ez közvetlenül csökkenti a bevételt.

Ez az attribútum szükséges a „Bevételkorrekciók hatása” dashboardhoz és a „Bevételkorrekciós arány” KPI-hoz. A korrekciók elemzésével felmérhető a fizetőkkel kötött szerződések pénzügyi hatása, és feltárhatók a bevételkiesés csökkentésének lehetőségei, például a számlázás pontosságának javításával vagy a szerződések újratárgyalásával.

Közvetlenül méri a bevételkiesést, ezért szükséges a pénzügyi teljesítmény KPI-jainak számításához és a jövedelmezőség megértéséhez.

Az adat az Optum360 pénzügyi rendszerének korrekciós tranzakciós rekordjaiban található.

A számlázási osztály attribútum megmutatja, hogy a bevételi cikluson belül melyik csapat vagy szakterület felel egy adott tevékenységért. Például külön csapat foglalkozhat a kódolással, a kárigények benyújtásával és az elutasítások kezelésével.

Ez az attribútum szükséges a teljesítmény összehasonlításához, amelyet a „Számlázási osztályok teljesítményének összehasonlítása” dashboard támogat. A vezetők összevethetik a csapatok hatékonyságát, gyorsaságát és pontosságát, azonosíthatják a bevált gyakorlatokat, és a teljesítménybeli hiányosságok kezelésére oszthatják be az erőforrásokat.

Lehetővé teszi a számlázási csapatok teljesítményének összehasonlítását, így azonosíthatók a jól teljesítő csoportok és a fejlesztendő területek.

Az adat származhat a feladatot végző felhasználóból vagy a felelőst jelölő fiókmezőből. További részletekért tekintse meg az Optum360 dokumentációját.

A befejezés időpontja jelzi, mikor ért véget egy tevékenység. A kezdés időpontja azt mutatja, mikor indult az esemény, a befejezés időpontja pedig az olyan tevékenységek időtartamának kiszámításához szükséges, amelyek feldolgozása mérhető ideig tart, például az „Elutasítás miatti utómunka megkezdődött” tevékenység befejezéséhez.

A folyamatelemzésben a kezdés és a befejezés időpontjának összevetésével kiszámítható a feldolgozási idő. Így elkülöníthető az aktív munkával töltött idő a tevékenységek közötti várakozástól, és részletesebb kép kapható a folyamat hatékonyságáról.

Lehetővé teszi a tevékenységek pontos feldolgozási idejének kiszámítását, így elkülöníthető az aktív munkaidő a folyamatban töltött várakozási időtől.

Egyes tevékenységeknél külön időbélyegmező tartalmazza ezt az adatot a forrásrendszerben. Más esetekben a következő tevékenység kezdési időpontjából kell meghatározni.

Az eset időtartama azt méri, mennyi idő telik el egyetlen számlázási esemény első és utolsó eseménye között. Ez a folyamat általános hatékonyságának egyik fő KPI-ja.

Ez a mutató közvetlenül támogatja az „RCM teljes átfutási idejének áttekintése” dashboardot és az „Átlagos RCM-ciklusidő” KPI-t. Időbeli követésével a vezetők felmérhetik, hogyan hatnak a fejlesztési kezdeményezések a teljes bevételi ciklusra.

A folyamat teljes átfutási idejét mutatja. Ez a folyamat sebességének és hatékonyságának mérésére szolgáló fontos KPI.

Az egyedi „BillingEvent” esetazonosítóhoz tartozó utolsó esemény időbélyegéből ki kell vonni az első esemény időbélyegét.

A felhasználó attribútum azonosítja azt a személyt, csapatot vagy automatizált botot, amely egy adott tevékenységet végrehajtott. Így az egyéni és a csoportszintű teljesítmény is elemezhető.

Annak ismerete, hogy ki hajtott végre egy műveletet, segít felmérni a termelékenységet, a minőséget és az előírt eljárások betartását. Rávilágíthat a képzési igényekre, és segíthet felismerni a kiemelkedően teljesítő munkatársakat és csapatokat. Azt is megmutatja, mely feladatokat végezték kézzel, és melyeket automatizálták.

Felelőst rendel a folyamatlépésekhez, és lehetővé teszi az egyéni vagy csapatszintű teljesítmény elemzését. Ez fontos az erőforrások kezeléséhez és a képzés megtervezéséhez.

Az Optum360 rekordjainak auditnaplói vagy tranzakciós előzményei rendszerint tartalmazzák a felhasználói azonosítókat.

Ez az adat azonosítja, melyik forrásrendszerből származnak az adott esemény adatai. Összetett informatikai környezetben az RCM-adatok érkezhetnek az Optum360 központi platformjáról, egy kapcsolódó elektronikus egészségügyi nyilvántartásból (EHR), egy elszámolóházból vagy egy betegportálról.

A forrásrendszer ismerete hasznos az adatok ellenőrzéséhez, az integrációs problémák elhárításához, valamint a különböző rendszerek működéséből vagy adatbeviteli gyakorlatából eredő folyamateltérések elemzéséhez.

Azonosítja az adatok eredetét, ami fontos az adatirányításhoz, a minőség ellenőrzéséhez és a különböző rendszerek közötti folyamateltérések megértéséhez.

Lehet az adatkinyeréskor megadott állandó érték, vagy a forrástáblák egyik mezője, amely jelzi az adatok eredetét.

Az ismételt munka logikai jelzője azonosítja az értéket nem teremtő, újramunkálást jelentő tevékenységeket, például az „Elutasítás miatti újramunkálás megkezdődött” vagy a „Fellebbezés benyújtva” eseményt. Ezek jellemzően akkor fordulnak elő, amikor a folyamat eltér az ideális menetétől.

Az attribútummal mérhető az ismételt munka mennyisége, amely közvetlenül jelzi a hatékonyságvesztést és a költségeket. A „Számlázási hibák miatti újramunkálási arány” KPI kiszámítására használható, és támogatja a „Szűk keresztmetszetek és ismétlődő folyamatkörök azonosítása” dashboardot. Segítségével könnyen szűrhetők és megjeleníthetők ezek a hatékonytalan folyamatkörök.

Az ismételt munkát jelző tevékenységek megjelölésével számszerűsíti a folyamat hatékonyságvesztését, így könnyebb mérni és csökkenteni a veszteségeket.

Ezt az értéket rendszerint a process mining eszközben beállított üzleti logika határozza meg. Például az „Elutasítás érkezett” eseményt követő bármely tevékenység megjelölhető ismételt munkaként.

A kifizetett összeg az adott számlázási eseményhez tartozó számlán rögzített összes kifizetés összege. Ez a ténylegesen beszedett pénz, és a bevételi ciklus eredményességének egyik fő mérőszáma.

A folyamat elemzésekor a kifizetett összeg követése elengedhetetlen a pénzáramlás és az általános pénzügyi teljesítmény megértéséhez. Segítségével elemezhető a kifizetések sebessége, valamint összevethető a kiszámlázott és a beszedett összeg. Így feltárhatók az alulfizetések és a behajthatatlan követelések.

A ténylegesen beszedett összeget mutatja. Ez az RCM-folyamat egyik fő eredménymutatója, és a pénzáramlás elemzéséhez is szükséges.

Az értéket az Optum360 rendszerint a fizetési tranzakciók tábláiban tárolja, vagy a számla szintjén összesíti.

A számla állapota megmutatja, hol tart a számlázási esemény a teljes folyamatban, például „Fizetőre vár”, „Teljesen kifizetve” vagy „Behajtás alatt”. Ez az attribútum segít értelmezni az éppen végzett tevékenységeket.

Az esetek szűrésére és csoportosítására használható, így a folyamat egyes részeire összpontosíthat. Ha például elemzi az összes „Behajtás alatt” állapotú számlát, jobban megértheti a folyamat ezen költséges szakaszának okait és volumenét. Ez támogatja a „Behajtási tevékenységek volumene és mozgatórugói” dashboardot.

Röviden összefoglalja az eset aktuális állapotát, így szűrhetők és elemezhetők az egyes esetcsoportok, például a behajtás alatt álló számlák.

Az Optum360 rendszerben ez rendszerint a beteg fő számlájának vagy a kárigényrekordnak az összesítő mezője.

A szolgáltatáskód szabványos orvosi kód, amely pontosan azonosítja a betegnek nyújtott eljárást vagy szolgáltatást. A számlázáshoz szükséges, és alapvetően meghatározza a térítés összegét.

A szolgáltatáskód szerinti elemzésből kiderülhet, hogy bizonyos eljárásokat gyakrabban utasítanak el, több dokumentációt igényelnek, vagy hosszabb a kifizetési ciklusuk. Ez részletesebb képet ad a folyamat problémáiról, és segíthet az egyes szolgáltatástípusokra vonatkozó kódolási és számlázási szabályok kialakításában.

Lehetővé teszi az orvosi szolgáltatások típusa szerinti elemzést, amely feltárhatja, hogy egyes eljárásoknál milyen elutasítási vagy fizetési késedelmi minták jellemzők.

Ez a kód az Optum360-ban a díjrögzítési és kárigényrészletező rekordok alapvető eleme.

Ez az attribútum azonosítja a szolgáltatásért felelős konkrét szolgáltatót, például orvost, terapeutát vagy kórházi osztályt. A szolgáltatók számlázási gyakorlata és dokumentációja eltérhet, ami hatással van a bevételi ciklusra.

A szolgáltató szerinti elemzés segít feltárni az ellátás helyén keletkező problémákat, például a díjak rögzítésével, a kódolás pontosságával vagy a dokumentáció minőségével kapcsolatban. Rámutathat arra is, hol van szükség a szolgáltatók képzésére vagy a folyamat fejlesztésére, hogy már elsőre megfelelő kárigények készüljenek.

Segít visszavezetni a számlázási problémákat a forrásukhoz, így célzott visszajelzés és képzés adható a klinikai munkatársaknak a díjak pontos rögzítéséhez és a dokumentáció javításához.

Ez az adat az Optum360-ban a díj- vagy kárigényrekord fontos része, és gyakran a szolgáltatói törzsadatokhoz kapcsolódik.

Ez az adat rögzíti, mikor nyerték ki utoljára az adatokat a forrásrendszerből, és mikor töltötték be őket a process mining eszközbe. Megmutatja, mennyire frissek az elemzett adatok.

Az elemzők és az üzleti felhasználók így ellenőrizhetik, hogy a legfrissebb információkat látják-e. Segít reális elvárásokat kialakítani az adatok késésével kapcsolatban, és minden elemzési projekt fontos metaadata.

Megmutatja, mennyire frissek az adatok, így a felhasználók tudják, mennyire naprakész az elemzés.

Ezt az időbélyeget általában az adatkinyerési, átalakítási és betöltési (ETL) folyamat hozza létre és tárolja.