迅速な支払いのためにOracle Health レベニューサイクルを最適化する
収益サイクル管理には、複雑な患者会計、請求、および債権回収が含まれます。遅延や非効率性は貴社の最終利益に影響を与える可能性があります。当社のプラットフォームは、問題がどこで発生しているかを正確に特定し、業務の効率化、エラーの削減、キャッシュフローの加速に向けた実践的なステップをご案内します。
事前設定されたデータテンプレートをダウンロードし、一般的な課題を解決して、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に従い、データテンプレートガイドを参考にしながら業務を変革してください。
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Oracle Health レベニューサイクルマネジメントの効率を最大化する
あらゆるヘルスケア組織の財政健全性は、効果的なレベニューサイクルマネジメント（RCM）にかかっています。Oracle Health レベニューサイクルという複雑なエコシステムにおいて、患者会計、請求、および回収を効率的に管理することは最重要事項です。ここでの非効率性は、重大な収益漏洩、運用コストの増加、およびコンプライアンスリスクにつながる可能性があります。サービス開始から最終的な支払いまでの請求イベントのエンドツーエンドのジャーニーを理解することは、健全なキャッシュフローを維持し、タイムリーな払い戻しを確保するために不可欠です。この重要な領域におけるプロセス最適化は、単にコスト削減だけでなく、組織の財務安定性を保護し、シームレスな管理プロセスを通じて患者全体の満足度を向上させることにもつながります。
プロセスマイニングがRCMの現状を明らかにする方法
プロセスマイニングは、Oracle Health レベニューサイクルの複雑さを詳細に分析するための、比類ないアプローチを提供します。仮定や集計レポートに頼るのではなく、この手法は、各請求イベントが実際にたどる経路をデータに基づいてX線のように可視化します。Oracle Health システムからのイベントログを活用することで、プロセスマイニングは、サービス提供や料金捕捉から支払いポスティング、アカウントクローズまでのあらゆるステップを可視化し、完全なプロセスフローを再構築します。このエンドツーエンドの可視化により、正確なボトルネックを特定し、遅延の根本原因を理解し、理想的なプロセスからの逸脱を発見できます。請求がどこで滞っているのか、なぜ支払いが遅れるのか、どの紛争がレベニューサイクルを長期化させているのかを正確に把握でき、レベニューサイクルマネジメントのサイクルタイムを効果的に短縮できます。例えば、特定の請求部門が常に請求書発行に時間がかかっていることや、特定のサービスタイプが頻繁に支払い紛争につながっていることなどを発見できるかもしれません。
Oracle Health RCM改善の主要な領域
プロセスマイニングを活用することで、レベニューサイクルマネジメントプロセス全体で的を絞った改善を推進するために必要な実用的な洞察を得られます。最適化の典型的な領域は以下のとおりです。
- 請求処理の迅速化: 請求の提出、追跡、および再提出における遅延を特定し、より迅速な払い戻しにつなげます。
- 支払い速度の最適化: 支払い
ポスティングと照合における非効率性を明らかにし、資金が正確かつ迅速に適用されるようにします。 - 否認管理の強化: 請求否認の根本原因を分析し、将来の拒否を減らし、初回解決率を向上させるための予防戦略を実施できるようにします。
- 料金捕捉の効率化: 料金入力におけるギャップやエラーを検出し、提供されたすべてのサービスが正確に請求され、収益損失を最小限に抑えるようにします。
- 回収戦略の改善: さまざまな回収活動の有効性を評価し、未払い残高のより迅速な解決につながるパターンを特定します。
- 手動介入の削減: 過剰な手動でのやり直しや承認が必要な活動を特定し、Oracle Health 内での自動化やプロセス再設計の機会を示します。
これらの領域に焦点を当てることで、受動的な問題解決から能動的なプロセス最適化へと移行できます。
RCMプロセス最適化による測定可能な成果
Oracle Health レベニューサイクルにプロセスマイニングの洞察を導入することは、プロセスをよりスムーズにするだけでなく、最終利益に直接影響する具体的で測定可能な結果を達成することでもあります。以下が期待できます。
- キャッシュフローの増加: 請求エラーを減らし、支払いサイクルを加速することで、収益の速度と予測可能性が向上します。
- 運用コストの削減: ワークフローを効率化し、手動タスクを自動化し、手戻りを最小限に抑えることで、管理費用を直接削減します。
- 否認と貸倒れの減少: 問題の事前の特定と解決により、請求承認率が高まり、未回収収益が減少します。
- コンプライアンスの強化: プロセス順守のより明確な理解は、運用が規制要件および内部ポリシーに適合していることを確実にし、リスクを軽減します。
- レベニューサイクル
サイクルタイムの短縮: サービスが現金に変換されるまでの時間を全体的に短縮し、財務の俊敏性を高めます。 - 患者満足度の向上: よりスムーズで透明性の高い請求体験は、患者のジャーニーに良い影響を与えます。
これらの成果により、組織はより健全な財務状態を達成し、より多くのリソースを患者ケアに投入できるようになります。
レベニューサイクルマネジメントをコントロールする
Oracle Health レベニューサイクルにおけるレベニューサイクルマネジメントの改善に、多数のコンサルタントは必要ありません。このガイドは、プロセスマイニングを活用して強力な洞察と具体的なアクションステップを得るための構造化されたアプローチを提供します。実際のプロセスデータに焦点を当てることで、情報に基づいた意思決定を行い、効率性を推進し、財務業務を変革するために必要な明確な情報を得られます。よりアジャイルで、コンプライアンスに準拠し、収益性の高いレベニューサイクルマネジメントのプロセスに向けた旅を今日から始め、持続的な財務的成功のための基盤を構築しましょう。
収益サイクル管理のための6段階の改善パス
テンプレートをダウンロードする
実施すること
レベニューサイクルマネジメントプロセスデータ用に設計されたExcelテンプレートを入手してください。このテンプレートは、Oracle Health レベニューサイクルデータの正しい構造を提供します。
その重要性
構造化されたテンプレートは、データの整合性を確保し、マッピングを簡素化し、正確なプロセス分析のために情報を準備することで、強固な基盤を築きます。
期待される成果
Oracle Health レベニューサイクルデータに対応した、RCMに特化したExcelテンプレートです。
提供内容
Oracle Health RCMにおける隠れた効率性を見つける
ステップとインタラクションを明らかにします。遅延や非効率性がどこでキャッシュフローを妨げているかについて深い洞察を得られます。- 実際のRCMプロセスフローを可視化。
- 患者会計における正確なボトルネックを特定します。
- 請求否認の根本原因を特定します。
- 最適化された回収を通じてキャッシュフローを加速します。
想定される成果
レベニューサイクルエクセレンスの達成
これらの成果は、組織がプロセスマイニングを収益サイクル管理に適用することで一般的に達成する具体的なメリットを示しています。Oracle Health Revenue Cycleデータ、特に請求イベントを中心に分析することで、重要な非効率性、ボトルネック、および自動化の機会を特定し、財務パフォーマンスの向上につなげます。
料金捕捉から請求までの平均時間短縮
プロセスマイニングは、料金捕捉と請求書生成におけるボトルネックを明らかにし、組織がサービス提供から請求までの時間を大幅に短縮し、キャッシュフローの速度を向上させることができます。
請求異議申し立て率全体の減少
不正確なコーディングや文書の欠落など、紛争の根本原因を特定することで、プロセスマイニングは費用と時間がかかる紛争につながる請求書の割合を減らすのに役立ちます。
平均支払いポスティングサイクルタイムの短縮
プロセスマイニングを通じて支払い計上プロセスを効率化することで、受領した支払いが迅速かつ正確に口座に適用され、照合と財務報告が改善されます。
エンドツーエンドのプロセス適合性の向上
プロセスマイニングはプロセス逸脱に対する完全な可視性を提供し、組織が標準運用手順と規制要件を施行するのを助け、コンプライアンスリスクを最小限に抑えます。
DSOの平均削減率
回収戦略の最適化と請求サイクルの加速は、平均売上債権日数の短縮に直接つながり、組織のキャッシュフローを大幅に促進します。
結果は参考値であり、貴社の収益サイクル管理プロセスの固有の特性、Oracle Health Revenue Cycleの特定の構成、およびデータの完全性に基づいて異なる場合があります。これらの数値は、さまざまな導入事例で観察された典型的な改善を示しています。
よくある質問
よくある質問
プロセスマイニングは、料金捕捉からアカウントクローズまでの完全なRCMプロセスフローを可視化します。これにより、請求書の遅延や頻繁な支払い紛争などのボトルネックを特定し、キャッシュフローを加速し、収益の浸食を減らすための的を絞った改善を可能にします。
主に、請求イベントの詳細を記したイベントログが必要になります。これには、通常は請求イベントIDであるケース識別子、アクティビティ名、および各ステップに対応するタイムスタンプが含まれます。このデータにより、プロセスマイニングツールは実際のプロセスフローを再構築できます。
データ抽出は通常、Oracle Health データベース内の関連テーブルのクエリまたは既存のレポートツールの利用を伴います。目標は、イベントログを構造化された形式（通常はCSVまたはデータベース接続）で収集し、それをプロセスマイニングソフトウェアに投入することです。
データ抽出とモデル作成を含む初期設定は、データの複雑さと可用性に応じて数週間から数ヶ月かかる場合があります。データ取り込み後、最初の1ヶ月以内に主要なプロセスフローと明らかなボトルネックを確認できることがよくあります。
隠れた非効率性を発見し、異議解決などの活動のサイクルタイムを短縮し、頻繁な調整や再発行などの問題の根本原因を特定することが期待できます。これにより、支払いが迅速化され、コンプライアンスが向上し、請求部門のリソース配分が最適化されます。
はい、プロセスマイニングはイベントログを分析するために設計された専用のソフトウェアプラットフォームを利用します。Oracle Healthがソースデータを提供する一方で、結果を解釈し、実用的な洞察に変換するためには、プロセスマイニングツールと分析スキルを持つ人材が必要になります。
はい、もちろんです。プロセスマイニングを使用すると、すべての実際のプロセスパスを可視化し、定義されたコンプライアンスルールや標準運用手順と比較できます。これにより、逸脱や非準拠のプロセスインスタンスを迅速に特定し、プロアクティブな修正とリスク軽減を可能にします。
プロセスマイニングは非侵襲的な分析手法です。履歴データを分析することで機能するため、ライブのRCM運用に直接干渉することはありません。主要な作業は、初期データ抽出と継続的なデータリフレッシュ（自動化可能）を含みます。
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