Bevételiciklus-kezelési adatsablon

A számlázási esemény azonosítója egyedi kulcs, amelyet minden számlázható szolgáltatáshoz hozzárendelnek a díj kezdeti rögzítésétől a végső kifizetésig vagy leírásig. Ez kapcsolja össze az adott szolgáltatáshoz tartozó tevékenységeket, például az igény létrehozását, benyújtását és elutasítását, valamint a befizetés könyvelését.

A process mining során ez az attribútum elengedhetetlen az egyes számlázási események teljes útjának rekonstruálásához. Ha az összes kapcsolódó tevékenységet egyetlen számlázásiesemény-azonosító alá rendezi, az elemzők megjeleníthetik a folyamatokat, azonosíthatják a szűk keresztmetszeteket, mérhetik a ciklusidőket, és megérthetik, hogyan kezelik eltérően az egyes eseteket. Ez adja a bevételciklus-esetekre épülő elemzések alapját.

Ez az alapvető esetazonosító kapcsolja össze az összes kapcsolódó tevékenységet, így minden számlázható szolgáltatás teljes bevételi ciklusa rekonstruálható és elemezhető.

Ez általában elsődleges kulcsként szerepel a számlázási tranzakciókat vagy pénzügyi eseményeket tartalmazó táblákban.

Az esemény időbélyege azt az időpontot jelöli, amikor egy tevékenység megtörtént vagy bekerült a naplóba. Ez adja meg az eset eseményeinek időrendi sorrendjét, és kirajzolja a bevételi ciklus kezdetétől a végéig tartó idővonalat.

Az időbélyegek a process mining teljesítményelemzésének alapjai. Segítségükkel kiszámíthatók a fontos KPI-k, például a teljes ciklusidő, az egyes tevékenységek közötti idő és a várakozási idő. Az időbélyegek elemzésével feltárhatók azok a szűk keresztmetszetek, ahol az esetek a legtöbb időt töltik, mérhető a szolgáltatási szintre vonatkozó megállapodások betartása, és megérthető a folyamat időbeli alakulása.

A ciklusidők kiszámításához, a szűk keresztmetszetek feltárásához, valamint a folyamat teljesítményének és hatékonyságának elemzéséhez szükséges időrendi adatokat biztosítja.

Ezek az adatok általában tranzakciós naplókban vagy auditnyomokban találhatók, illetve az eseménytáblák „létrehozás dátuma” vagy „állapotváltozás dátuma” mezőjében szerepelnek.

A tevékenység neve a bevételi ciklus egy-egy különálló műveletét vagy mérföldkövét jelöli. Ilyen például a „Szolgáltatás nyújtva”, az „Igény beküldve”, az „Elszámolási értesítés beérkezett”, a „Kifizetés könyvelve” és a „Számla leírva”. Minden tevékenység a folyamat egy olyan lépése, amely időt és erőforrásokat igényel.

Ez az attribútum alapvető a process mining szempontjából, mert meghatározza a folyamat térképének csomópontjait. A tevékenységek sorrendjének, gyakoriságának és időtartamának elemzésével megjeleníthető a tényleges folyamat, összevethető a tervezett modellel, és feltárhatók az eltérések, az ismétlődő utómunka, például az igények elutasítása, valamint a hatékonysági problémák.

Ez az attribútum határozza meg a folyamat lépéseit. Nélkülözhetetlen a folyamat feltárásához és vizuális megjelenítéséhez, az utómunka felismeréséhez és a folyamatmegfelelés elemzéséhez.

Gyakran eseménynaplókban vagy tranzakciós táblákban található, de a számlázási vagy igénykezelő modul állapotváltozási rekordjaiból is előállítható.

Ez az attribútum rögzíti, mikor töltötték le utoljára az adatokat a forrásrendszerből. Olyan metaadat, amely segít megítélni, mennyire frissek és naprakészek az elemzett adatok. Azt is jelzi, mekkora a késleltetés az adatfolyamatban, és mennyire aktuális a process mining elemzés.

A process mining dashboardokon és elemzésekben az utolsó adatfrissítés időbélyege megmutatja, mennyire frissek az adatok. Az operatív nyomon követéshez tudni kell, hogy a nézet öt perccel ezelőtti vagy előző éjszakai állapotot mutat-e. Ez segít reális elvárásokat kialakítani, és biztosítja, hogy a döntések ismert korú adatokon alapuljanak.

Megmutatja, mennyire frissek és naprakészek az adatok, így az elemzés és a döntések ismert időszakra vonatkoznak.

Ezt az adatot általában az adatok kinyerése, átalakítása és betöltése (ETL) során adják hozzá, majd metaadat-oszlopként tárolják az eseménynaplóban.

A Forrásrendszer attribútum megadja, hogy egy adott esemény adatai honnan származnak. Összetett informatikai környezetben a bevételi ciklus folyamata gyakran több rendszeren ível át. Ilyen lehet például a szolgáltatás nyújtásához használt elektronikus egészségügyi nyilvántartó rendszer (EHR), a számlák benyújtására szolgáló külön számlázórendszer és egy önálló követeléskezelő platform.

A forrásrendszer ismerete segít az adatok ellenőrzésében, a hibakeresésben és a folyamat széttagoltságának feltárásában. Megmutathatja a rendszerek közötti eltéréseket, illetve azokat a lépéseket, amelyeket különböző alkalmazásokban kezelnek. Ezek az adatátadás késedelméhez vagy hibáihoz vezethetnek. Az elemzésből az is kiderül, mennyire jól működnek együtt a folyamatot támogató informatikai rendszerek.

Segít feltárni, hogyan oszlik meg a folyamat a különböző informatikai rendszerek között. Az adatok ellenőrzéséhez és a rendszerspecifikus szűk keresztmetszetek azonosításához is nélkülözhetetlen.

Ez az adat gyakran szabványos mezőként szerepel az adatkivonatokban, de a forrástábla vagy -fájl alapján is meghatározható.

Ha a finanszírozó elutasít egy benyújtott igényt, az elutasítás okának magyarázataként megad egy Elutasítási ok kódját. Ezek a kódok gyakran iparági szabványt követnek, például az igénykorrekciós okkódokat (CARC), és olyan konkrét problémákra utalnak, mint a „Szolgáltatásra nem terjed ki a fedezet”, a „Duplikált igény” vagy a „További adatok szükségesek”.

Ez az attribútum különösen hasznos a bevételi ciklus kiváltó okainak feltárásához. A különböző elutasítási okok gyakoriságának és pénzügyi hatásának elemzésével azonosíthatók azok a korábbi folyamathibák, amelyek elutasításhoz vezetnek. Ha például sok igényt utasítanak el „Hibás betegadatok” miatt, az a betegregisztráció problémáira utal. Az adatok alapján javíthatja a folyamatot, megelőzheti a további elutasításokat, és növelheti az első benyújtásra történő kifizetések arányát.

Nélkülözhetetlen az igényelutasítások kiváltó okainak feltárásához. Segít célzottan javítani az ügyfélkapcsolati és a köztes folyamatokat, hogy megelőzze a további bevételkiesést.

Ez az adat a finanszírozóktól kapott elektronikus átutalási értesítésekből (ERA) vagy ellátási magyarázatokat tartalmazó fájlokból (EOB) származik.

A Felelős felhasználó attribútum összekapcsolja a folyamatlépést az azt végrehajtó személlyel vagy rendszerrel. Ilyen lehet például az orvosi kódolást végző munkatárs, a számlát benyújtó ügyintéző vagy a befizetést könyvelő automatizált bot. A felhasználó követése emberi vagy rendszerszintű nézőponttal egészíti ki a folyamatelemzést.

A teljesítmény felhasználó vagy csapat szerinti elemzése rámutathat a képzési igényekre, segíthet azonosítani a kiemelkedően teljesítő munkatársakat, és támogatja a munkaterhelés megfelelő elosztását. A megfelelés és az audit szempontjából is fontos, mert egyértelműen megmutatja, ki miért felelt. Az attribútummal részletesen elemezhető az erőforrások teljesítménye és kihasználtsága.

Lehetővé teszi a csapatok és az egyes munkatársak teljesítményének, a munkaterhelés eloszlásának és az automatizálás arányának elemzését. Segít felmérni az erőforrások hatékonyságát és azonosítani a képzési igényeket.

Tranzakciós naplókban vagy auditnyomokban található, jellemzően „Felhasználói azonosító”, „Munkavállalói azonosító” vagy „Feldolgozó” mezőként.

Ez az attribútum megadja, melyik szervezeti egységhez tartozik az adott folyamatlépés. Ilyen egység lehet például a „Betegfelvétel”, a „Kódolás”, a „Számlázás” vagy a „Követeléskezelés”. Segít megérteni, hogyan oszlik meg a munka a csapatok között, és hogyan adják át egymásnak a feladatokat.

A folyamat részlegek szerinti elemzésével feltárható, hogyan működnek együtt a különböző területek, és hol alakulnak ki szűk keresztmetszetek a csapatok közötti átadásnál. A vezetők láthatják, mely részlegek vesznek részt az egyes folyamatváltozatokban, mérhetik a részlegek hatékonyságát, és célzottabban oszthatják el az erőforrásokat. Az elemzés olyan részlegen belüli, rendszerszintű problémákra is rámutathat, amelyek a teljes bevételi ciklust hátráltatják.

Segít feltárni a részlegek közötti szűk keresztmetszeteket és a szakterületek teljesítményét, így láthatóvá válnak a csapatok közötti együttműködés javításának lehetőségei.

Ez az adat szerepelhet a tranzakciós adatok között, vagy meghatározható a felelős felhasználó törzsadataiból.

A Finanszírozó neve attribútum megadja, melyik szervezetnek nyújtják be a visszatérítési igényt. Finanszírozó lehet például egy magánbiztosító, például az Aetna vagy a UnitedHealthcare, egy állami program, például a Medicare vagy a Medicaid, illetve más szervezet. Minden finanszírozónak saját szabályai, benyújtási követelményei és fizetési gyakorlata van.

Ez az attribútum fontos a bevételi ciklus teljesítményének elemzéséhez. Ha finanszírozó szerint bontja az adatokat, azonosíthatja, melyiknél a legmagasabb az elutasítási arány, a leghosszabb a fizetési ciklus, vagy a leggyakoribb a további adatok bekérése. Az eredmények alapján célzott intézkedéseket hozhat: újratárgyalhatja a szerződéseket, az egyes finanszírozókhoz igazíthatja a benyújtási folyamatot, és ott összpontosíthatja az elutasítások kezelését, ahol erre a legnagyobb szükség van.

Finanszízó szerint bonthatja a teljesítménymutatókat, például az elutasítási arányt és a fizetési időt. Ez segít célzottan javítani a folyamatot és megalapozni a szerződéstárgyalásokat.

Ez az adat általában a betegregisztrációs, biztosítási vagy a számlázási eseményhez kapcsolódó igényadatok között található.

A Korrekció összege a számlázott összegnek azt a részét mutatja, amelyet szerződéses megállapodás, kedvezmény vagy leírás miatt nem várható el a finanszírozótól vagy a betegtől. Ezek a korrekciók csökkentik a követelésállományt, és a bevételi ciklus szokásos részét képezik.

A korrekciók összegének és okainak elemzése segít megérteni, mennyire pontos a bevétel elszámolása. A magas vagy váratlanul nagy korrekciós értékek a díjrögzítés, a kódolás vagy a szerződéskezelés problémáira utalhatnak. A process mining feltárhatja, mely folyamatváltozatok vagy tevékenységek járnak magasabb korrekciós aránnyal. Így célzottan vizsgálhatók a kiváltó okok, és növelhető a ténylegesen realizált bevétel.

A leírások és szerződéses engedmények követésével segít feltárni a bevételkiesést, és rámutat a szerződéskötési vagy számlázási folyamatok lehetséges problémáira.

Ezt az értéket általában a pénzügyi korrekciók tábláiban vagy a befizetések könyvelésére szolgáló modulokban rögzítik.

A Számlázott összeg a nyújtott szolgáltatások teljes díja, amelyet az igényen vagy számlán feltüntetnek. Ez a számlázási esemény kiinduló pénzügyi értéke, amelyhez a későbbi pénzügyi tranzakciókat, például a befizetéseket és korrekciókat viszonyítják.

A process mining során a Számlázott összeg elemzése alapvető a folyamathibák pénzügyi hatásának megértéséhez. Az esetek magas és alacsony értékű csoportokra bonthatók, így kiderülhet, hogy bizonyos problémák aránytalanul nagy mértékben érintik-e a magas bevételű igényeket. Ha ezt az összeget olyan mutatókkal veti össze, mint a ciklusidő vagy az elutasítási arány, a legnagyobb pénzügyi következményekkel járó problémákra összpontosíthatja a fejlesztést.

Megadja az eset kezdeti pénzügyi értékét, így felmérhető, mekkora pénzügyi hatással járnak az olyan folyamathibák, mint a késedelmek és az elutasítások.

Alapvető pénzügyi adat, amely a díjrögzítési, számlázási vagy igénytranzakciós táblákban található.

A Szolgáltatási kategória az ellátás vagy a betegnek nyújtott szolgáltatás típusát jelöli. Lehet általános besorolás, például „Fekvőbeteg-ellátás” vagy „Járóbeteg-ellátás”, de konkrétabb részleg szerinti kategória is, például „Sebészet”, „Sürgősségi ellátás” vagy „Laboratórium”. Az egyes szolgáltatási kategóriákhoz eltérő számlázási szabályok, finanszírozói követelmények és folyamatok tartozhatnak.

A bevételi ciklus szolgáltatási kategória szerinti bontása érdemi elemzést tesz lehetővé. Összehasonlíthatja a különböző szolgáltatási területek teljesítményét, például megvizsgálhatja, hogy a sebészeti beavatkozásoknál magasabb-e az elutasítási arány, mint a konzultációknál. Ez a részletesség segít elkülöníteni a problémákat, és az egyes területek működéséhez igazítani a fejlesztéseket.

Lehetővé teszi a különböző szolgáltatási területek teljesítményének összehasonlítását. Feltárja az egyes ellátástípusokra jellemző hatékonyságbeli eltéréseket, elutasítási arányokat és fizetési ciklusokat.

Ez az adat általában a díjrészletező rekordokban található, vagy meghatározható a beteg besorolása, a részleg vagy az eljáráskódok alapján.

A Befizetett összeg az adott számlázási eseményhez könyvelt összes befizetés összege. Ide tartoznak az elsődleges és másodlagos biztosítók, valamint a beteg befizetései is. Ez mutatja meg, mennyi pénz érkezett be ténylegesen a nyújtott szolgáltatásokért.

A Befizetett összeg elemzésével mérhető a bevételi ciklus pénzügyi eredményessége és hatékonysága. Ha összeveti a Számlázott összeggel, képet kap a nettó bevételről és a behajtási arányról. A process mining során ez az attribútum segít számszerűsíteni az egyes folyamatútvonalak pénzügyi eredményét, és azonosítani, mely igényeket fizetik ki teljesen és időben, illetve melyeket nem.

Megmutatja, mennyi pénz folyt be ténylegesen az adott eset után. Ez fontos a behajtás eredményességének és a folyamat pénzügyi teljesítményének értékeléséhez.

Ez az adat a befizetések könyvelésére vagy a pénzbevételek feldolgozására szolgáló tranzakciós táblákban található.

A Betegazonosító egyedi kulcs, amelyet az egészségügyi rendszer központi betegnyilvántartásában rendelnek hozzá az egyes betegekhez. Ez az azonosító kapcsolja össze a beteg klinikai és pénzügyi eseményeit az időben.

Míg a Számlázási esemény azonosítója egyetlen szolgáltatáshoz tartozó esetet jelöl, a Betegazonosítóval ugyanannak a betegnek több eseménye is elemezhető. Így feltárhatók a visszatérő problémák, például az ismétlődő regisztrációs hibák vagy a szolgáltatások igénybevételének mintázatai. A beteg teljes pénzügyi útja is elemezhető, ami segít megérteni a beteg fizetési kötelezettségét és hűségét.

Lehetővé teszi, hogy ugyanazon beteg több számlázási eseményét együtt elemezze, így feltárhatók a visszatérő problémák és megérthető a beteg teljes pénzügyi útja.

Ez az elsődleges azonosító szinte minden klinikai és pénzügyi rendszerben megtalálható, és a betegregisztrációs vagy EHR-rendszerből származik.

A Fennálló egyenleg a számlázási esemény után még behajtandó összeget mutatja. Általában a Számlázott összegből a Befizetett összegek és a Korrekció összege levonásával számítják ki. Az érték az eset teljes életciklusa során változik, ahogy a befizetéseket és korrekciókat könyvelik.

Ez az attribútum a követelésállomány állapotának fontos mutatója. A fennálló egyenleg folyamat különböző szakaszaiban végzett elemzése segít nyomon követni a követelések korosodását és rangsorolni a behajtási feladatokat. Kiderülhet, mely eseteknél vagy folyamatútvonalaknál marad rendszeresen magas az egyenleg, ami fizetési vagy elutasításkezelési problémára utalhat.

Fontos mutatója a követelésállománynak és a behajtás eredményességének. Segít rangsorolni az utánkövetési feladatokat és elemezni a követelések korosodását.

Gyakran a számlázott, befizetett és korrigált összegekből számítják ki. A követeléskezelő vagy betegszámlázási rendszer mezőjeként is tárolhatják.

Az Igényazonosító a biztosítónak küldött számla egyedi azonosítója. Egy számlázási eseményhez több igény is tartozhat, ha az összeget elsődleges, másodlagos és harmadlagos finanszírozónak is be kell nyújtani, vagy ha egy igényt javítás után újra beküldenek.

Az Igényazonosító követése segít megérteni a finanszírozóval folytatott ügyintézés részleteit. Lehetővé teszi az újrabenyújtásokkal járó ismételt munkafolyamatok elemzését, és segít nyomon követni egy adott finanszízónak küldött számla állapotát. Az Igényazonosító szerinti elemzés részletesebb képet ad az igény benyújtásának és rendezésének teljes folyamatáról, mint a számlázási esemény önmagában.

Részletesen követhetők vele az igények benyújtásai és újrabenyújtásai, így elemezhetők a finanszírozókkal folytatott ügyintézés és az ismételt munkafolyamatok.

Ezt az azonosítót a számlázórendszer hozza létre az igény rögzítésekor, és az igénykezelési táblákban tárolja.

Az elutasítás okához hasonlóan a Korrekció oka megmagyarázza, miért írták le vagy korrigálták a számlázott összeg egy részét. Kiderül belőle, hogy a korrekció oka a finanszírozóval kötött szerződés, a jótékonysági ellátásra vonatkozó szabályzat, egy kis összegű követelés leírása vagy számlázási hiba javítása volt-e.

A korrekciós okok elemzése segít megérteni a bevétel elszámolásának pontosságát és a pénzügyi teljesítményt. Elkülöníthetők a várható, szerződésből eredő korrekciók a belső hibák miatt elkerülhető leírásoktól. Ha az elemzők a folyamattérképen egy adott korrekciós okra szűrnek, feltárhatják az elkerülhető bevételkiesést okozó folyamathiányosságokat, és ezekre összpontosíthatják a fejlesztést.

Segít értelmezni a pénzügyi korrekciókat, és elkülöníteni a szerződéses kötelezettségeket a folyamathibákból eredő, elkerülhető bevételkieséstől.

A számlázási vagy betegszámlázási rendszer pénzügyi tranzakciós tábláiban található, gyakran korrekciós vagy leírási tranzakcióhoz kapcsolva.

A Számla állapota megmutatja, hol tart a számlázási esemény az életciklusa során. Az állapot a legutóbbi tevékenység eredményét tükrözi, és jelzi, hogy a számla nyitott, befizetésre vár, lezárt, követeléskezelésre továbbított vagy más állapotban van-e.

A process mining rekonstruálja a tevékenységek menetét, a Számla állapota attribútummal pedig az esetek aktuális állapotuk szerint szűrhetők és csoportosíthatók. Különösen hasznos az operatív nyomon követést támogató dashboardokon, ahol a különböző szakaszokban lévő számlák darabszámát és értékét kell megjeleníteni. Ilyen adat lehet például a finanszírozó válaszára váró követelések teljes összege vagy a közelmúltban követeléskezelő ügynökségnek továbbított számlák száma.

Megmutatja az esetek aktuális állapotát. Hasznos az operatív dashboardokon, és lehetővé teszi az elemzés szűrését aszerint, hol tartanak a számlák az életciklusukban.

Ez általában a betegszámlázási rendszer fő betegszámla- vagy számlázásiesemény-rekordjának állapotmezője.