Gelir döngüsü yönetimi veri şablonunuz

Aktivite adı, gelir döngüsündeki belirli bir eylemi veya kilometre taşını tanımlar. Örnekler arasında 'Hizmet sunuldu', 'Talep gönderildi', 'Ödeme bildirimi alındı', 'Ödeme kaydedildi' ve 'Hesap zarara yazıldı' yer alır. Her aktivite, zaman ve kaynak gerektiren bir süreç adımını temsil eder.

Bu öznitelik, süreç haritasındaki düğümleri tanımladığı için Process Mining açısından temel önemdedir. Aktivitelerin sırasını, sıklığını ve süresini inceleyerek gerçek süreç akışını görselleştirebilir, tasarlanan modelle karşılaştırabilir; taleplerin reddedilmesi gibi sapmaları, yeniden çalışma döngülerini ve verimsizlikleri belirleyebilirsiniz.

Bu öznitelik, sürecin adımlarını tanımlar. Süreç haritasını keşfetmek ve görselleştirmek, yeniden çalışmayı belirlemek ve süreç uyumluluğunu incelemek için gereklidir.

Genellikle olay günlüklerinde ve işlem tablolarında bulunur ya da faturalama veya talep modülündeki durum değişikliği kayıtlarından elde edilir.

Faturalama Olayı Kimliği, ilk ücret kaydından son ödeme veya zarara yazma işlemine kadar ücretlendirilebilir her hizmet örneğine atanan benzersiz bir anahtardır. Belirli bir hizmet karşılaşmasıyla ilgili talep oluşturma, gönderme, ret ve ödeme kaydı gibi tüm etkinlikleri birbirine bağlayan ana referans görevi görür.

Process Mining’de bu öznitelik, her faturalama olayının uçtan uca yolculuğunu yeniden oluşturmak için gereklidir. Analistler, ilgili tüm etkinlikleri tek bir Faturalama Olayı Kimliği altında gruplayarak süreç akışlarını görselleştirebilir, darboğazları belirleyebilir, çevrim sürelerini ölçebilir ve farklı vakaların nasıl ele alındığını anlayabilir. Gelir döngüsündeki vaka odaklı tüm analizlerin temelini oluşturur.

İlgili tüm etkinlikleri birbirine bağlayan temel vaka tanımlayıcısıdır. Her ücretlendirilebilir hizmet için gelir döngüsünün tamamını yeniden oluşturup analiz etmenizi sağlar.

Bu genellikle faturalama işlemi veya finansal olay tablolarındaki birincil anahtardır.

Olay zaman damgası, bir aktivitenin gerçekleştiği veya kayda geçtiği zamanı belirtir. Bir vakadaki tüm olayların kronolojik bağlamını sunarak gelir döngüsünün başlangıcından sonuna kadar zaman çizelgesini oluşturur.

Zaman damgaları, Process Mining performans analizinin temelini oluşturur. Toplam çevrim süresi, belirli aktiviteler arasındaki süre ve bekleme süreleri gibi temel KPI’ları hesaplamak için kullanılır. Kuruluşlar zaman damgalarını inceleyerek vakaların en uzun süre beklediği darboğazları belirleyebilir, hizmet seviyesi anlaşmalarına uyumu ölçebilir ve sürecin zaman içindeki işleyişini anlayabilir.

Çevrim sürelerini hesaplamak, darboğazları belirlemek ve sürecin performansıyla verimliliğini incelemek için gereken kronolojik veriyi sağlar.

Bu bilgi genellikle işlem günlüklerinde, denetim izlerinde veya olay tablolarındaki 'oluşturulma tarihi' ya da 'durum değişikliği tarihi' alanında bulunur.

Kaynak sistem özniteliği, belirli bir olaya ait verinin kaynağını gösterir. Karmaşık bir BT ortamında gelir döngüsü süreci çoğu zaman hizmet sunumu için Elektronik Sağlık Kaydı (EHR) sistemi, talep gönderimi için özel bir faturalama sistemi ve tahsilat için ayrı bir platform gibi birden fazla sisteme yayılır.

Verinin hangi sistemden geldiğini bilmek, veri doğrulama ve sorun giderme açısından yararlıdır; ayrıca süreçteki parçalanmayı anlamanıza yardımcı olur. Sistemler arasındaki tutarsızlıkları veya farklı uygulamalarda yönetilen süreç adımlarını ortaya çıkarabilir. Bu durumlar veri aktarımında gecikmelere ya da hatalara yol açabilir. Böylece süreci destekleyen genel BT mimarisinin entegrasyonunu ve verimliliğini değerlendirebilirsiniz.

Farklı BT sistemlerine yayılan süreç parçalanmasını anlamaya yardımcı olur; verileri doğrulamak ve sisteme özgü darboğazları belirlemek için önemlidir.

Bu bilgi genellikle veri dışa aktarımlarında standart bir alan olarak bulunur veya verinin alındığı kaynak tablo ya da dosyaya göre belirlenebilir.

Bu öznitelik, verilerin kaynak sistemden en son ne zaman alındığını kaydeder. İncelenen verilerin ne kadar güncel olduğunu ve ne zaman yenilendiğini anlamak için önemli bir meta veri alanıdır. Veri hattındaki gecikmeyi yansıtır ve Process Mining analizinin ne kadar güncel olduğunu gösterir.

Process Mining Dashboardlarında ve analizlerinde son veri güncellemesi zaman damgası, verilerin güncelliği hakkında bilgi verir. Operasyonları izlerken görünümün beş dakika önceki mi yoksa önceki geceden mi kaldığını bilmek önemlidir. Bu bilgi, kullanıcıların beklentilerini yönetmeye ve kararların verinin yaşı bilinirken alınmasına yardımcı olur.

Verilerin ne kadar güncel olduğunu ve zamanında sunulup sunulmadığını gösterir; analizlerin ve kararların hangi zaman aralığını kapsadığı anlaşılır.

Bu bilgi genellikle veri çıkarma, dönüştürme ve yükleme (ETL) sürecinde eklenir ve olay günlüğünde meta veri sütunu olarak saklanır.

Düzeltme tutarı, sözleşme koşulları, indirimler veya zarara yazma gibi nedenlerle ödeyiciden ya da hastadan tahsil edilmesi beklenmeyen faturalanmış tutar bölümünü gösterir. Bu düzeltmeler toplam alacakları azaltır ve gelir döngüsünün olağan bir parçasıdır.

Düzeltme tutarlarını ve nedenlerini incelemek, gelir bütünlüğünü anlamak açısından önemlidir. Yüksek veya beklenmedik düzeltme tutarları; ücret kaydı, kodlama ya da sözleşme yönetimindeki sorunlara işaret edebilir. Process Mining ile hangi süreç varyantlarının veya belirli aktivitelerin daha yüksek düzeltme oranlarına yol açtığını belirleyebilir, gelirin tahsil edilmesini en üst düzeye çıkarmak için temel nedenleri hedefli biçimde inceleyebilirsiniz.

Zarara yazılan tutarları ve sözleşme indirimlerini izleyerek gelir kaybını incelemenize yardımcı olur; sözleşme veya faturalama süreçlerindeki olası sorunları ortaya çıkarır.

Bu değer genellikle finansal düzeltme tablolarında veya ödeme kayıt modüllerinde tutulur.

Faturalanan tutar, bir talep veya faturada bildirilen hizmetlerin toplam bedelidir. Faturalama olayının başlangıçtaki finansal değerini oluşturur; ödemeler ve düzeltmeler gibi sonraki tüm finansal işlemler bu tutara göre değerlendirilir.

Process Mining kapsamında faturalanan tutarı incelemek, süreç verimsizliklerinin finansal etkisini anlamanın temel yollarından biridir. Vakaları yüksek ve düşük değerli olarak gruplandırarak belirli süreç sorunlarının yüksek gelirli talepleri orantısız biçimde etkileyip etkilemediğini görebilirsiniz. Bu tutarı çevrim süresi veya ret oranı gibi metriklerle karşılaştırmak, en büyük finansal sonuçlara yol açan sorunlara öncelik vermenize yardımcı olur.

Vakanın başlangıçtaki finansal değerini belirler; gecikme ve ret gibi süreç verimsizliklerinin mali etkisini incelemenizi sağlar.

Bu temel finansal öznitelik, ücret kaydı, faturalama veya talep işlem tablolarında bulunur.

Hizmet kategorisi, hastaya sunulan bakımın veya hizmetin türünü sınıflandırır. 'Yatarak tedavi' ve 'Ayakta tedavi' gibi üst düzey bir sınıflandırma olabileceği gibi 'Cerrahi', 'Acil' veya 'Laboratuvar' gibi daha özel bir departman kategorisi de olabilir. Farklı hizmet kategorilerinin faturalama kuralları, ödeyici gereklilikleri ve süreç akışları da farklı olabilir.

Anlamlı bir analiz için gelir döngüsü sürecini hizmet kategorisine göre gruplandırmak önemlidir. Kuruluşlar farklı hizmet alanlarının performansını karşılaştırabilir; örneğin cerrahi işlemlerdeki ret oranının muayenelere göre daha yüksek olup olmadığını görebilir. Bu ayrıntı düzeyi, sorunları belirli hizmet alanlarının operasyonel koşullarına göre saptamanıza ve iyileştirme çalışmalarını uyarlamanıza yardımcı olur.

Farklı hizmet alanlarının performansını karşılaştırmanızı sağlar; belirli bakım türlerine özgü verimlilik, ret oranı ve ödeme süresi farklılıklarını ortaya çıkarır.

Bu bilgi genellikle ücret ayrıntı kayıtlarında bulunur veya hasta sınıfı, departman ya da prosedür kodlarından elde edilebilir.

Ödeyici adı, geri ödeme talebinin gönderildiği birincil kuruluşu belirtir. Ödeyiciler arasında Aetna veya UnitedHealthcare gibi özel sigorta şirketleri, Medicare veya Medicaid gibi kamu programları ve başka kuruluşlar bulunabilir. Her ödeyicinin kendine özgü kuralları, gönderim gereklilikleri ve ödeme alışkanlıkları vardır.

Bu öznitelik, gelir döngüsü performansını incelemek için önemlidir. Süreci ödeyiciye göre gruplandırarak hangi ödeyicilerde ret oranlarının ve ödeme sürelerinin en yüksek olduğunu ya da ek bilgi taleplerinin en sık geldiğini belirleyebilirsiniz. Bu analiz; sözleşmeleri yeniden müzakere etmek, gönderim süreçlerini belirli ödeyicilere göre uyarlamak ve ret yönetimi çalışmalarını en çok ihtiyaç duyulan alanlara yöneltmek gibi hedefli iyileştirmelere olanak tanır.

Ret oranı ve ödeme süresi gibi performans metriklerini ödeyiciye göre gruplandırmanızı sağlar. Bu bilgi, hedefli iyileştirmeler ve sözleşme görüşmeleri için önemlidir.

Bu bilgi genellikle faturalama olayıyla ilişkili hasta kaydı, sigorta veya talep verilerinde bulunur.

Ödeyici gönderilen bir talebi reddettiğinde, neden ödeme yapılmadığını açıklamak için ret nedeni kodu verir. Bu kodlar genellikle Talep Düzeltme Neden Kodları (CARC) gibi sektör standartlarına uyar ve 'Hizmet kapsam dışı', 'Yinelenen talep' veya 'Ek bilgi gerekli' gibi belirli sorunları belirtir.

Bu öznitelik, gelir döngüsünde temel neden analizi için en yararlı göstergelerden biridir. Farklı ret nedenlerinin sıklığını ve finansal etkisini inceleyerek retlere yol açan önceki süreç adımlarındaki aksaklıkları belirleyebilirsiniz. Örneğin, 'Yanlış hasta bilgisi' nedeniyle çok sayıda talebin reddedilmesi, hasta kayıt sürecindeki sorunlara işaret eder. Bu bilgi, gelecekteki retleri önlemek ve ilk gönderimde ödeme oranını artırmak için veriye dayalı iyileştirmeler yapmanızı sağlar.

Talep retlerinin temel nedenlerini incelemek için önemlidir. Gelecekteki gelir kayıplarını önlemek amacıyla sürecin başlangıç ve orta aşamalarında hedefli iyileştirmeler yapmanızı sağlar.

Bu bilgi, ödeyicilerden alınan elektronik ödeme bildirimi (ERA) veya sigorta kapsamı açıklaması (EOB) dosyalarından elde edilir.

Bu öznitelik, 'Hasta kabul', 'Kodlama', 'Faturalama' veya 'Tahsilat' gibi belirli bir süreç adımıyla ilişkili kurumsal birimi gösterir. İşlerin ekipler arasında nasıl dağıtıldığını ve devredildiğini anlamanıza yardımcı olur.

Süreci departman bazında incelemek, işlevler arası iş birliğini anlamak ve ekipler arasındaki devir teslim noktalarında oluşan darboğazları belirlemek için önemlidir. Yöneticiler, belirli süreç varyantlarında hangi departmanların yer aldığını görebilir, departman verimliliğini ölçebilir ve kaynakları daha etkili dağıtabilir. Bu analiz, gelir döngüsünün tamamını etkileyebilecek departman kaynaklı sistemik sorunları ortaya çıkarabilir.

Departmanlar arasındaki darboğazları belirlemeye ve işlevsel birimlerin performansını incelemeye yardımcı olur; ekipler arası iş birliğini geliştirme fırsatlarını ortaya çıkarır.

Bu bilgi işlem verilerinde bulunabilir veya sorumlu kullanıcıyla ilişkili ana verilerden elde edilebilir.

Sorumlu kullanıcı özniteliği, bir süreç adımını gerçekleştiren kişiyle veya sistemle ilişkilendirir. Bu kişi tıbbi kodlama yapan bir kodlama uzmanı, talep gönderen bir faturalama uzmanı ya da ödemeyi kaydeden otomatik bir bot olabilir. Kullanıcıyı izlemek, süreç analizine kişi veya sistem odaklı bir boyut kazandırır.

Kullanıcı veya ekip bazında süreç performansını inceleyerek eğitim fırsatlarını görebilir, yüksek performans gösteren çalışanları belirleyebilir ve iş yükünü dengeli dağıtabilirsiniz. Bu bilgi, uyumluluk ve denetim açısından da önemlidir; gerçekleştirilen her işlem için sorumluluğun açıkça belirlenmesini sağlar. Böylece kaynak performansını ve kullanımını ayrıntılı biçimde inceleyebilirsiniz.

Ekip ve kişi performansını, iş yükü dağılımını ve otomasyon oranlarını incelemenizi sağlar. Böylece kaynak verimliliğini değerlendirebilir ve eğitim ihtiyaçlarını belirleyebilirsiniz.

Genellikle işlem günlüklerinde veya denetim izlerinde 'Kullanıcı kimliği', 'Çalışan kimliği' ya da 'İşlemci' alanlarında bulunur.

Ret nedenine benzer şekilde düzeltme nedeni, faturalanan tutarın bir bölümünün neden silindiğini veya düzeltildiğini açıklar. Düzeltmenin ödeyiciyle yapılan sözleşmeden, hayır amaçlı bakım politikasından, düşük bakiyenin zarara yazılmasından ya da faturalama hatasının düzeltilmesinden kaynaklanıp kaynaklanmadığını gösterir.

Düzeltme nedenlerini incelemek, gelir bütünlüğü ve finansal performans hakkında bilgi verir. Beklenen sözleşme düzeltmeleriyle iç hatalardan kaynaklanan ve önlenebilir zararları birbirinden ayırmanıza yardımcı olur. Analistler, süreç haritasını belirli düzeltme nedenlerine göre filtreleyerek önlenebilir gelir kaybına yol açan süreç zayıflıklarını belirleyebilir ve iyileştirme çalışmalarını bu alanlara yöneltebilir.

Finansal düzeltmelerin bağlamını sunarak sözleşme yükümlülükleriyle süreç hatalarından kaynaklanan önlenebilir gelir kaybını ayırt etmenize yardımcı olur.

Faturalama veya hasta muhasebesi sistemindeki finansal işlem tablolarında bulunur; genellikle düzeltme ya da zarara yazma işlemleriyle ilişkilidir.

Hasta kimliği, sağlık sisteminin ana hasta dizininde her hastaya atanan benzersiz anahtardır. Hastanın zaman içindeki tüm klinik ve finansal işlemlerini bu kimlik birbirine bağlar.

Faturalama olayı kimliği tek bir hizmete ait vakayı gösterirken hasta kimliği, aynı hastanın birden fazla işlemini birlikte incelemenizi sağlar. Böylece tekrarlanan kayıt hataları veya hizmet kullanım örüntüleri gibi sorunları belirleyebilirsiniz. Ayrıca hastanın tüm finansal yolculuğunu inceleyerek hastanın mali sorumluluğunu ve bağlılığını anlamanıza yardımcı olur.

Aynı hastaya ait birden fazla faturalama olayını birlikte incelemenizi sağlar; tekrarlanan sorunları belirlemeye ve hastanın genel finansal yolculuğunu anlamaya yardımcı olur.

Bu, neredeyse tüm klinik ve finansal sistemlerde bulunan temel bir kimlik bilgisidir ve hasta kayıt veya EHR sisteminden alınır.

Hesap durumu, faturalama olayının yaşam döngüsünde belirli bir anda hangi aşamada olduğunu gösterir. En son aktivitenin sonucunu yansıtarak hesabın açık ve ödeme bekliyor, kapalı, tahsilata gönderilmiş veya başka bir durumda olduğunu belirtir.

Process Mining aktivitelerin akışını yeniden oluştururken hesap durumu özniteliği, vakaları mevcut durumlarına göre filtrelemek ve gruplandırmak için yararlıdır. Ödeyiciden yanıt bekleyen alacakların toplam tutarı veya yakın zamanda tahsilat kuruluşuna gönderilen hesap sayısı gibi farklı aşamalardaki hesapların hacmini ve değerini göstermesi gereken operasyonel izleme Dashboardlarında özellikle kullanışlıdır.

Vakaların mevcut durumunu gösterir. Operasyonel Dashboardlarda ve hesapları yaşam döngüsündeki aşamalarına göre gruplandırarak incelemede kullanışlıdır.

Bu bilgi genellikle hasta muhasebesi sistemindeki ana hasta hesabı veya faturalama olayı kaydında bir durum alanı olarak bulunur.

Ödenen tutar, belirli bir faturalama olayına kaydedilen tüm ödemelerin toplamıdır. Birincil ve ikincil sigorta ödeyicilerinden gelen ödemelerin yanı sıra hastanın yaptığı ödemeleri de kapsar. Sunulan hizmetler karşılığında tahsil edilen gerçek nakit tutarını gösterir.

Gelir döngüsünün finansal başarısını ve verimliliğini ölçmek için ödenen tutarı incelemek önemlidir. Ödenen tutarı faturalanan tutarla karşılaştırarak net gelir ve tahsilat oranları hakkında bilgi edinebilirsiniz. Process Mining analizinde bu öznitelik, farklı süreç yollarının finansal sonuçlarını ölçmenize yardımcı olur. Ayrıca hangi taleplerin zamanında ve eksiksiz ödendiğini, hangilerinin ödenmediğini belirlemek için kullanılabilir.

Bir vaka için tahsil edilen gerçek nakit tutarını ölçer. Tahsilat etkinliğini ve sürecin genel finansal performansını değerlendirmek için önemlidir.

Bu bilgi, ödeme kaydı veya nakit tahsilat işlem tablolarında bulunur.

Ödenmemiş bakiye, faturalama olayı için tahsil edilmesi gereken kalan tutarı gösterir. Genellikle faturalanan tutardan ödenen ve düzeltme yapılan tutarlar çıkarılarak hesaplanır. Vakanın yaşam döngüsü boyunca ödeme ve düzeltmeler kaydedildikçe bu değer değişir.

Bu öznitelik, alacakların durumunu gösteren temel bir ölçüttür. Process Mining kapsamında sürecin farklı aşamalarındaki ödenmemiş bakiyeyi inceleyerek alacakların yaşlandırılmasını yönetebilir ve tahsilat çalışmalarına öncelik verebilirsiniz. Hangi vaka türlerinin veya süreç yollarının yüksek bakiye bırakma eğiliminde olduğunu belirleyerek ödeme ya da ret çözümündeki sorunları saptayabilirsiniz.

Alacakları ve tahsilat etkinliğini ölçen temel bir göstergedir; takip çalışmalarına öncelik vermenize ve alacakların yaşlandırılmasını incelemenize yardımcı olur.

Genellikle faturalanan, ödenen ve düzeltilen tutarlardan hesaplanır. Alacaklar veya hasta muhasebesi sisteminde bir alan olarak da saklanabilir.

Talep kimliği, sigorta şirketine gönderilen faturaya ait benzersiz bir tanımlayıcıdır. Bir faturalama olayı için birincil, ikincil ve üçüncül ödeyicilere ayrı talepler gönderilmesi veya bir talebin düzeltilip yeniden gönderilmesi gerekebilir.

Talep kimliğini izlemek, ödeyiciyle yürütülen sürecin ayrıntılarını anlamak açısından önemlidir. Yeniden gönderimlerin yol açtığı yeniden çalışma döngülerini incelemenizi ve ödeyiciye gönderilen belirli bir faturanın durumunu izlemenizi sağlar. Süreci talep kimliğine göre incelemek, talep gönderimi ve sonuçlandırma yaşam döngüsünü yalnızca faturalama olayına bakmaktan daha ayrıntılı gösterir.

Talep gönderimlerini ve yeniden gönderimlerini ayrıntılı biçimde izlemenizi sağlar; ödeyicilerle etkileşimleri ve yeniden çalışma döngülerini incelemenize yardımcı olur.

Bu kimlik, talep oluşturulduğunda faturalama sistemi tarafından üretilir ve talep yönetimi tablolarında saklanır.