Je Revenue Cycle Management datatemplate

Dit attribuut beschrijft een enkele stap of mijlpaal binnen het Revenue Cycle Management proces voor een gegeven factuurgebeurtenis. Activiteiten vertegenwoordigen het uitgevoerde werk, zoals 'Kosten vastgelegd', 'Claim ingediend' of 'Betaling geboekt'.

Het analyseren van de reeks activiteiten vormt de kern van process mining. Het maakt de bekijkking van de feitelijke processtroom mogelijk, de identificatie van knelpunten waar activiteiten te lang duren om te starten, en de detectie van reworkingslussen waarbij activiteiten onnodig worden herhaald, zoals 'Claim geweigerd' gevolgd door 'Herbewerking weigering gestart'.

Het definieert de stappen in het proces, waardoor de visualisatie van de proceskaart, de berekening van overgangstijden en de identificatie van procesafwijkingen en rework mogelijk zijn.

Deze Informatie is meestal gebaseerd op event logs, statuswijzigings of transactiecodes binnen diverse R1 RCM-modules. Het kan een mapping vereisen van technische codes naar bedrijfsnamen.

De Factuurgebeurtenis-ID vertegenwoordigt een afzonderlijke instantie van een dienst- of productlevering die resulteert in een kostenpost. Het dient als de belangrijkste link die alle gerelateerde activiteiten verbindt, van de initiële dienstverlening en vastlegging van kosten tot claimindiening, boeken van betalingen en uiteindelijke afsluiting van de rekening.

Bij process mining maakt het analyseren van de levenscyclus van elke Factuurgebeurtenis een uitgebreid beeld van de end-to-end omzetcyclus mogelijk. Het wordt gebruikt om de volledige reis van één kostenpost te traceren, veelvoorkomende paden te vinden, doorlooptijden tussen belangrijke mijlpalen te meten en variaties te begrijpen die leiden tot vertragingen of omzetverlies.

Deze identificatie is belangrijk voor het groeperen van alle gerelateerde activiteiten in één case, waardoor een complete en nauwkeurige procesanalyse van de omzetcyclus voor elke factureerbare gebeurtenis mogelijk worden.

Dit is de primary key die verschillende tabellen koppelt voor patiëntcontacten, kosten, claims en betalingen. Raadpleeg de R1 RCM-documentatie voor het specifieke veld, vaak gerelateerd aan een contact- of claimidentificatie.

Event Time geeft de precieze datum en tijd waarop een activiteit in het systeem is vastgelegd. Deze temporele Informatie is onmisbaar voor het begrijpen van het proces vanuit een tijdgebonden analyse.

In process mining wordt deze timestamp gebruikt om gebeurtenissen chronologisch te ordenen en de duur tussen activiteiten te berekenen, wat belangrijk is voor prestatieanalyse. Het maakt de berekening mogelijk van belangrijke meetwaarden zoals doorlooptijd, verwerkingstijd en wait time, die belangrijk zijn voor het vinden van knelpunten en het meten van efficiëntie.

Deze timestamp is de basis voor alle tijdgerelateerde analyse, inclusief het berekenen van doorlooptijden, het vinden van knelpunten en het bewaken van procesprestaties tegenover SLA's.

Doorgaans te vinden als een veld 'Aanmaakdatum', 'Timestamp' of 'Laatste update datum' gekoppeld aan elk transactie- of statuswijziging in R1 RCM.

Dit attribuut identificeert de brontoepassing of module die de data voor een specifieke gebeurtenis heeft gegenereerd. In een complexe omgeving zoals de gezondheidszorg kan data afkomstig zijn van een EPD, een facturatiemodule, een claims clearinghouse of een incassoplatform.

Het begrijpen van het bronsysteem is belangrijk voor datavalidatie en voor het analyseren van procesvariaties die specifiek kunnen zijn voor bepaalde systemen. Het helpt bij het oplossen van data-inconsistenties en het begrijpen van het technische omgeving van het proces.

Identificeert de oorsprong van de data, wat belangrijk is voor data governance, validatie en het begrijpen hoe verschillende systemen interageren binnen het end-to-end proces.

Dit is vaak een statische waarde die tijdens het data-extractieproces wordt toegevoegd, en identificeert het systeem (bijv. 'R1 RCM') waaruit de data afkomstig is.

Dit attribuut geeft aan wanneer de data voor de process mining-analyse voor het laatst is bijgewerkt. Het biedt context over de relevantie van de geanalyseerde data.

Deze Informatie is belangrijk voor rapporteren en dashboarding, omdat het de gebruiker vertelt hoe actueel de procesinzichten zijn. Het helpt de verwachtingen door de tijd heenigheid van de data te beheren en zorgt ervoor dat beslissingen worden genomen op basis van een begrepen tijdsbestek.

Biedt belangrijke context over de relevantie van de data, zodat analysesten en stakeholders op de hoogte zijn van hoe recent de procesinzichten zijn.

Deze timestamp wordt gegenereerd tijdens het data-extractie-, transformatie- en laadproces (ETL) en wordt doorgaans toegepast op de gehele dataset.

Wanneer een betaler een claim weigert, geeft deze een redencode, zoals een CARC (Claim Adjustment Reason Code), om de beslissing toe te lichten. Deze codes zijn gestandaardiseerd en wijzen op problemen zoals 'Dienst niet gedekt' of 'Dubbele claim'.

Dit attribuut is uiterst belangrijk voor weigeringsbeheer. Door de frequentie van verschillende weigeringsredencodes te analyseren, kunnen organisaties de grondoorzaken van weigeringen vinden en aanpakken, of deze nu gerelateerd zijn aan patiëntgeschiktheid, codeerfouten of gebrek aan medische noodzaak. Dit ondersteunt direct inspanningen om rework te verminderen en cashflow te versnellen.

Biedt de specifieke reden voor weigeringen van claims, waardoor grondoorzaken kunnen worden geanalyseerd om toekomstige weigeringen te verminderen, rework te minimaliseren en de acceptatiegraad bij eerste indiening te verbeteren.

Deze Informatie wordt ontvangen in het elektronische betalingsafschrift (ERA- of 835-bestand) van de betaler en wordt opgeslagen in de claimsbeheermodule van R1 RCM.

Dit attribuut specificeert de onderdeel, zoals 'Kosteninvoer', 'Claimindiening' of 'Weigeringsbeheer', die een specifieke processtap heeft uitgevoerd. Het helpt bij het begrijpen van hoe werk wordt overgedragen tussen verschillende teams.

Dit is belangrijk voor het analyseren van de afdelingsdoorvoer en het vinden van cross-functionele knelpunten. Door het procesmodel te filteren op afdeling, kunnen organisaties zien waar overdrachten soepel verlopen en waar vertragingen optreden, wat de toewijzing van middelen en organisatorische procesoptimalisatie ondersteunt.

Maakt analyse van procesprestaties per organisatie-eenheid mogelijk, wat helpt bij het vinden van teamspecifieke knelpunten, bron-beperkingen of best practices.

Dit kan worden afgeleid van het gebruikersprofiel in R1 RCM of worden opgeslagen als een 'Afdelingscode' in de transactiedata.

Dit attribuut vertegenwoordigt het totale gefactureerde bedrag voor de geleverde diensten in een gegeven factuurgebeurtenis. Het weerspiegelt de verwachte omzet van de claim.

Het analyseren van het factuurbedrag is belangrijk voor financiële process mining. Het maakt het mogelijk om claims met hoogwaardige te prioriteren, de financiële impact van procesvertragingen of weigeringen te begrijpen, en het proces te segmenteren op basis van waarde. Een analyse kan bijvoorbeeld zichtbaar maken dat claims boven een bepaald bedrag een ander, meer handmatig procespad volgen.

Biedt financiële context aan het proces, waardoor analyse mogelijk is van hoe procesvariaties de omzet beïnvloeden, en helpt bij het prioriteren van high-waarde cases voor verbetering.

Te vinden in de hoofdclaim- of factuurheader-tabel in R1 RCM, vaak genaamd 'TotalBilledBedrag' of vergelijkbaar.

Dit attribuut geeft de laatst bekende status van een factuurgebeurtenis aan, zoals 'Ingediend', 'Betaald', 'Geweigerd' of 'Ter incasso'. Het biedt een momentopname van waar een factuur zich op een gegeven moment in het proces bevindt.

De factuurstatus is belangrijk voor het maken van verouderingsrapporten en het bewaken van de gezondheid van debiteuren. In process mining kan het worden gebruikt om te filteren op cases die vastzitten in een bepaalde status of om de resultaten van verschillende procesvarianten te analyseren, bijvoorbeeld het vergelijken van de paden van 'Betaalde' versus 'Geweigerde' claims.

Biedt een actueel beeld van elke case, belangrijk voor het opstellen van verouderingsrapporten en het analyseren van de uiteindelijke resultaten van verschillende procespaden.

Dit is doorgaans een statusveld op de hoofdclaim- of rekeningrecord in R1 RCM.

Dit attribuut identificeert de primaire betaler voor de claim. Dit kan een commerciële verzekeraar zijn zoals Aetna, een overheidsbetaler zoals Medicare, of de patiënt zelf voor eigen bijdragen.

Het analyseren van het proces per betaler is onmisbaar voor Revenue Cycle Management. Het kan inzichtelijk maken dat bepaalde betalers hogere weigeringspercentages, langere betalingscycli of complexere indieningsvereisten hebben. Deze inzichten stellen de organisatie in staat om haar processen en middelen af te stemmen op betalerspecifiek gedrag.

Maakt segmentatie van het proces per betaler mogelijk om betalersspecifieke vertragingen, afwijzingspatronen of betalingsgedrag te vinden, wat belangrijk is voor het optimaliseren van de inkomsten.

Te vinden in de verzekerings- of demografische Informatie van de patiënt, gekoppeld aan de claim in R1 RCM.

Dit attribuut identificeert de persoon die verantwoordelijk is voor het uitvoeren van een specifieke taak in het proces. Dit kan de facturatieverantwoordelijke zijn die de claim heeft aangemaakt, de analysest die een weigering heeft reworkt, of de specialist die een betaling heeft geboekt.

Analyseren per gebruiker helpt om de werkdrukverdeling, individuele prestaties en trainingsbehoeften te begrijpen. Het kan benadrukken welke gebruikers het meest efficiënt zijn of welke mogelijk geassocieerd zijn met hogere foutenpercentages, waardoor gerichte management- en procesverbeteringsinspanningen mogelijk worden.

Maakt analyse van team- en individuele prestaties, werkbelastingdistributie mogelijk en helpt bij het vinden van trainingsmogelijkheden of gebruikersspecifieke procesafwijkingen.

Doorgaans te vinden als een veld 'GebruikerID', 'Verwerker' of 'UpdatedBy' in transactielogs binnen R1 RCM.

Dit attribuut legt de waarde vast van financiële correcties die aan een patiëntenrekening zijn gedaan na de initiële facturatie. Correcties kunnen positief of negatief zijn en omvatten contractuele kortingen, afschrijvingen of correcties.

Het volgen van correctiebedragen is belangrijk voor het begrijpen van omzetintegriteit. Grote negatieve correcties kunnen wijzen op omzetverlies door problemen zoals onjuiste vastlegging van kosten of oninbare schuld. Het analyseren van deze data helpt de financiële impact van facturatiefouten en incasso-inefficiënties te vinden.

Kwantificeert omzetverlies en financiële correcties, en helpt de financiële impact van facturatieonvolkomenheden, contractuele verplichtingen of oninbare vorderingen vast te stellen.

Te vinden in de transactielogs gerelateerd aan rekeningaanpassingen of betalingsboeking in R1 RCM.

Deze meting meet de end-to-end duur van de omzetcyclus voor een enkele factuurgebeurtenis. Het vertegenwoordigt de totale tijd die een organisatie nodig heeft om een geleverde dienst om te zetten in contanten.

Dit is een kritieke Key Performance Indicator (KPI) voor financiële gezondheid. Het analyseren van deze duur helpt bij het vinden van belangrijke gebieden voor procesversnelling. Door de doorlooptijd op te splitsen in de samenstellende delen, zoals 'tijd om te factureren' en 'tijd om te betalen', kunnen organisaties de grootste kansen vinden om de cashflow te verbeteren.

Dit is een kritieke, high-level KPI die de algehele efficiëntie van de cash conversion cycle meet en direct van invloed is op de cashflow van de organisatie.

Dit is een berekende meting. Het is het tijdsverschil tussen de timestamp van de activiteit 'Dienst geleverd' en de activiteit 'Betaling geboekt' voor een gegeven Factuurgebeurtenis.

Dit attribuut beschrijft het resultaat van inspanningen om betaling te innen voor een achterstallige rekening. Mogelijke uitkomsten zijn 'Volledig betaald', 'Afgehandeld', 'Als oninbaar geboekt' of 'Onopgelost'.

Het volgen van incassoresultaten is belangrijk voor het ewaarderen van de effectiviteit van het betalingsproces. Door te analyseren welke activiteiten leiden tot welke resultaten, kunnen organisaties hun incassostrategieën optimaliseren, herstelpercentages verbeteren en weloverwogen beslissingen nemen over wanneer incassopogingen te staken en saldi af te schrijven. Dit ondersteunt het dashboard voor Incassoactiviteitsprestaties.

Meet de effectiviteit van het betalingsproces door de uiteindelijke oplossing van achterstallige rekeningen te volgen, wat helpt bij het optimaliseren van incassostrategieën.

Dit is waarschijnlijk een statusveld op de patiëntenrekening of in een speciale incassomodule binnen R1 RCM.

Dit Booleaanse attribuut onderscheidt taken die zijn uitgevoerd door softwareautomatisering, zoals een RPA-bot voor claimindiening, en taken die handmatig zijn uitgevoerd door een medewerker.

Het analyseren van dit attribuut is belangrijk om de impact en effectiviteit van automatiseringsinitiatieven te begrijpen. Het maakt het vergelijken van de snelheid, kosten en foutenpercentages van geautomatiseerde versus handmatige processen mogelijk, wat helpt bij het vinden van nieuwe automatiseringsmogelijkheden en het meten van de ROI van bestaande bots.

Onderscheidt tussen menselijke en systeemgestuurde activiteiten, wat belangrijk is voor het meten van de impact van automatisering op procesefficiëntie, kosten en kwaliteit.

Dit kan worden afgeleid uit het veld 'AssignedGebruiker', waar specifieke gebruikers-id's zijn gereserveerd voor bots (bijv. 'BOT_RPA01'). Als alternatief hebben sommige systemen een speciaal veld om geautomatiseerde transacties te markeren.

Dit attribuut is een Booleaanse vlag die doorgaans wordt berekend tijdens process mining-analyse. Het wordt 'waar' als een activiteit een herhaling is van een eerdere stap of deel uitmaakt van een reeks die de correctie van een fout aangeeft, bijvoorbeeld elke activiteit volgend op 'Claim geweigerd'.

Het vinden van rework is een van de krachtigste mogelijkheden van process mining. Het kwantificeert de hoeveelheid verspilde inspanning, tijd en middelen in een proces. Door rework te markeren, kunnen organisaties hun verbeteringsinspanningen richten op het voorkomen van de fouten die het veroorzaken, wat leidt tot aanzienlijke efficiëntiewinst.

Helpt de frequentie en impact van rework te kwantificeren, zoals claimafwijzingen, waardoor gerichte analyse mogelijk is om inefficiënties en verspilde inspanning te verminderen.

Dit is geen veld in het bronsysteem. Het wordt berekend door de process mining-tool op basis van de reeks activiteiten, zoals het detecteren wanneer een 'Claim ingediend'-activiteit meer dan eens voorkomt voor dezelfde case.

Dit attribuut is de unieke ID die aan een patiënt binnen het zorgsysteem wordt toegewezen, vaak aangeduid als het Medisch Dossier Nummer (MRN).

Hoewel individuele patiëntenzorg niet de focus is, kan de Patiënt ID worden gebruikt om terugkerende facturatieproblemen voor dezelfde patiënt over tijd te analyseren. Het kan ook helpen om het proces te segmenteren op patiëntdemografie of -geschiedenis indien gekoppeld aan andere patiëntdata, waardoor mogelijk systemische problemen die specifieke patiëntgroepen beïnvloeden, aan het licht komen.

Maakt analyse van billing gebeurtenissen op patiëntniveau mogelijk, wat helpt bij het vinden van terugkerende problemen of patronen voor specifieke patiënten over meerdere contactmomenten.

Deze identificatie is een kernonderdeel van de demografische patiëntdata die gekoppeld is aan elk patiëntcontact en elke claim in R1 RCM.

Dit attribuut biedt context voor waarom een financiële correctie aan een rekening werd uitgevoerd. Redenen zijn vaak gestandaardiseerde codes of beschrijvingen die het type correctie categoriseren.

Het analyseren van correcpakketedenen helpt bij het diagnosticeren van de grondoorzaken van omzetverlies. Een hoge frequentie van 'Afschrijving klein saldo' kan bijvoorbeeld duiden op een inefficiënt betalingsproces voor kleine bedragen, terwijl frequente 'Contractuele kortingen' een verwacht onderdeel zijn van onderhandelingen met betalers. Deze analyse ondersteunt het dashboard voor Factuurcorrecties & Compliance Audit.

Verklaart het 'waarom' achter inkomsten aanpassingen, wat helpt bij het vinden van de diepere oorzaken van inkomstenverlies, zoals contractuele problemen, factureringsfouten of incassofalen.

Dit is doorgaans een code- of tekstveld in hetzelfde transacpakketecord als het Correctiebedrag in R1 RCM.

Servicecodes, zoals CPT-codes (Current Procedural Terminology), zijn gestandaardiseerde medische codes die worden gebruikt om medische, chirurgische en diagnostische procedures en diensten te rapporteren aan betalers voor vergoeding.

Het analyseren van het proces per servicecode is belangrijk voor het vinden van facturatieproblemen gerelateerd aan specifieke zorgtypes. Het kan inzichtelijk maken welke procedures het vaakst worden geweigerd, de langste betalingscycli hebben, of het meeste rework vereisen, wat gerichte verbeteringen in codeer- en facturatiepraktijken mogelijk maakt.

Maakt procesanalyse mogelijk op basis van het type geleverde dienst, wat belangrijk is voor het vinden van afwijzingspatronen of betalingsvertragingen in verband met specifieke procedures.

Deze Informatie is te vinden op postniveau voor elke kostenpost of claim binnen R1 RCM.