Gelir Döngüsü Yönetimi Data Template'iniz

Faaliyet Adı, gelir döngüsü yaşam döngüsündeki belirgin bir eylemi veya kilometre taşını tanımlar. Örnekler arasında 'Hizmet Verildi', 'Talep Gönderildi', 'Havale Alındı', 'Ödeme Kaydedildi' ve 'Hesap Silindi' yer alır. Her faaliyet, süreçte zaman ve kaynak tüketen bir adımı temsil eder.

Bu nitelik, süreç haritasındaki düğümleri tanımladığı için Process Mining için esastır. Bu faaliyetlerin sırasını, sıklığını ve süresini analiz etmek, gerçek süreç akışının görselleştirilmesine, tasarlanmış bir modele karşı karşılaştırmaya ve sapmaların, talep retleri gibi yeniden işleme döngülerinin ve verimsizliklerin belirlenmesine olanak tanır.

Bu öznitelik, süreç haritasını keşfetmek ve görselleştirmek, yeniden işi tanımlamak ve süreç uyumluluğunu analiz etmek için temel olan sürecin adımlarını tanımlar.

Genellikle Event Log'larda, işlem tablolarında bulunur veya faturalandırma veya talep modülündeki durum değişikliği kayıtlarından türetilir.

Faturalandırma Olayı Kimliği, faturalanabilir her hizmet örneğine, ilk ücret kaydından son ödeme veya silinmeye kadar atanan benzersiz bir anahtardır. Talep oluşturma, gönderme, ret ve ödeme kaydı gibi tüm ilgili faaliyetleri belirli bir hizmet karşılaşması için birbirine bağlayan merkezi bir bağlantı görevi görür.

Process Mining'de, bu öznitelik her faturalandırma olayının uçtan uca yolculuğunu yeniden yapılandırmak için çok önemlidir. Tüm ilgili faaliyetleri tek bir Faturalandırma Olayı Kimliği altında gruplayarak, analistler süreç akışlarını görselleştirebilir, bottleneck'leri (darboğazları) belirleyebilir, döngü sürelerini ölçebilir ve farklı case'lerin nasıl ele alındığındaki varyasyonları anlayabilir. Bu, gelir döngüsü içindeki tüm case odaklı analizlerin temelini oluşturur.

Tüm ilgili faaliyetleri birbirine bağlayan, her faturalandırılabilir hizmet için tüm gelir döngüsünün yeniden yapılandırılmasını ve analizini mümkün kılan temel vaka tanımlayıcısıdır.

Bu, genellikle faturalandırma işlem veya finansal event tablolarında birincil anahtardır.

Event Timestamp, bir faaliyetin meydana geldiği veya kaydedildiği zaman noktasını işaret eder. Bir case içindeki tüm event'ler için kronolojik bağlam sağlar, gelir döngüsünün başından sonuna kadar bir zaman çizelgesi oluşturur.

Timestamplar, Process Mining'deki performans analizinin omurgasıdır. Toplam döngü süresi, belirli faaliyetler arasındaki süre ve bekleme süreleri gibi kritik KPI'ları hesaplamak için kullanılırlar. Timestampları analiz ederek, kuruluşlar case'lerin en çok zaman harcadığı bottleneck'leri (darboğazları) belirleyebilir, hizmet düzeyi anlaşmalarına uyumu ölçebilir ve sürecin zamansal dinamiklerini anlayabilir.

Döngü sürelerini hesaplamak, darboğazları belirlemek ve sürecin performansını ve verimliliğini analiz etmek için gerekli kronolojik verileri sağlar.

Bu bilgi, genellikle işlem log'larında, denetim izlerinde veya event tablolarında 'oluşturma tarihi' veya 'durum değişikliği tarihi' alanı olarak mevcuttur.

Kaynak Sistem özniteliği, belirli bir event için datanın kaynağını tanımlar. Karmaşık bir BT ortamında, gelir döngüsü süreci genellikle hizmet sunumu için bir Elektronik Sağlık Kaydı (EHR) sistemi, talep gönderme için özel bir faturalama sistemi ve ayrı bir tahsilat platformu gibi birden fazla sistemi kapsar.

Kaynak sistemi bilmek, data doğrulama, sorun giderme ve süreç parçalanmasını anlamak için değerlidir. Sistemler arasındaki tutarsızlıkları belirlemeye veya farklı uygulamalarda yönetilen süreç adımlarını ortaya çıkarmaya yardımcı olabilir; bu da data aktarım gecikmelerinin veya hatalarının bir kaynağı olabilir. Bu analiz, süreci destekleyen genel BT mimarisinin entegrasyonunu ve verimliliğini değerlendirmeye yardımcı olur.

Farklı BT sistemlerindeki süreç parçalanmasını anlamaya yardımcı olur ve veri doğrulama ve sistem özelinde darboğazları belirlemek için çok önemlidir.

Bu bilgi, genellikle data çıkarımlarında standart bir alan olarak mevcuttur veya datanın alındığı kaynak tablo veya dosyaya göre türetilebilir.

Bu öznitelik, datanın kaynak sistemden en son ne zaman çekildiğini kaydeder. Analiz edilen datanın güncelliğini ve zamanında olmasını anlamak için kritik olan bir metadata alanıdır. Data hattının gecikmesini yansıtır ve Process Mining analizinin ne kadar güncel olduğunu gösterir.

Process Mining dashboard'ları ve analizlerinde, Last Data Update timestamp'i, kullanıcılara datanın güncelliği hakkında bağlam sağlar. Görünümün beş dakika öncesinden mi yoksa dün geceden mi bir süreç durumunu temsil ettiğini bilmek operasyonel izleme için çok önemlidir. Bu, kullanıcı beklentilerini yönetmeye ve kararların bilinen yaşta datalara dayalı olarak alınmasını sağlamaya yardımcı olur.

Verilerin güncelliği ve tazeliği hakkında çok önemli bağlam sağlar, analiz ve kararların anlaşılan bir zaman dilimine dayanmasını garanti eder.

Bu, genellikle data çıkarma, dönüştürme ve yükleme (ETL) süreci sırasında eklenir ve event log'da bir metadata sütunu olarak saklanır.

Düzeltme Tutarı, sözleşmesel anlaşmalar, indirimler veya silinen alacaklar gibi nedenlerle ödeme yapan kuruluştan veya hastadan tahsil edilmesi beklenmeyen, faturalanan tutarın bir kısmını temsil eder. Bu düzeltmeler, toplam alacak hesaplarını azaltır ve gelir döngüsünün normal bir parçasıdır.

Düzeltme tutarlarını ve ilişkili nedenlerini analiz etmek, gelir bütünlüğünü anlamak için anahtardır. Yüksek veya beklenmedik düzeltme seviyeleri, masraf yakalama, kodlama veya sözleşme yönetimindeki sorunlara işaret edebilir. Process Mining, hangi süreç varyantlarının veya belirli faaliyetlerin daha yüksek düzeltme oranlarına yol açtığını belirlemeye yardımcı olabilir; bu da gelir gerçekleştirimini maksimize etmek için hedeflenen temel neden analizine olanak tanır.

Silinen alacakları ve sözleşmesel ödenekleri takip ederek gelir kaybını analiz etmede yardımcı olur, sözleşme veya faturalandırma süreçlerindeki potansiyel sorunları vurgular.

Bu değer, tipik olarak finansal düzeltme tablolarında veya ödeme kaydı modüllerinde kaydedilir.

Fatura Edilen Tutar, sunulan hizmetler için bir talep veya faturada belirtilen toplam ücreti temsil eder. Bu, faturalandırma olayının başlangıç finansal değeridir ve ödemeler ve düzeltmeler gibi sonraki tüm finansal işlemlerin ölçüldüğü temel noktayı oluşturur.

Process Mining'de, Fatura Edilen Tutarı analiz etmek, süreç verimsizliklerinin finansal etkisini anlamak için temeldir. Case'leri yüksek değerli ve düşük değerli kategorilere ayırmak için kullanılabilir; bu, belirli süreç sorunlarının yüksek gelirli talepleri orantısız şekilde etkileyip etkilemediğini ortaya çıkarır. Bu tutarı döngü süresi veya ret oranı gibi metriklerle ilişkilendirmek, en büyük finansal sonuçları olan sorunlar üzerindeki iyileştirme çabalarını önceliklendirmeye yardımcı olur.

Bir vakanın başlangıç finansal değerini belirler, bu da gecikmeler ve retler gibi süreç verimsizliklerinin finansal etki analizine olanak tanır.

Bu, ücret yakalama, faturalama veya talep işlem tablolarında bulunan temel bir finansal özniteliktir.

Hizmet Kategorisi, hastaya sağlanan bakım veya hizmetin türünü sınıflandırır. Bu, 'Yatışlı' ve 'Ayakta Tedavi' gibi üst düzey bir sınıflandırma veya 'Cerrahi', 'Acil Durum' veya 'Laboratuvar' gibi daha spesifik bir departman kategorisi olabilir. Farklı hizmet kategorileri genellikle farklı faturalama kurallarına, ödeyici gereksinimlerine ve süreç akışlarına sahiptir.

Gelir döngüsü sürecini Hizmet Kategorisine göre segmentlere ayırmak, anlamlı bir analiz için çok önemlidir. Kuruluşların farklı hizmet hatlarının performansını karşılaştırmasına olanak tanır; örneğin, cerrahi prosedürler için ret oranının konsültasyonlara göre daha yüksek olup olmadığını görmek için. Bu detay seviyesi, sorunları izole etmeye ve iyileştirme girişimlerini her hizmet alanının özel operasyonel bağlamına göre uyarlamaya yardımcı olur.

Farklı hizmet kalemleri arasında performans karşılaştırmasına olanak tanıyarak, belirli bakım türlerine özgü verimlilik, ret oranları ve ödeme döngülerindeki farklılıkları ortaya çıkarır.

Bu bilgi, genellikle ücret detay kayıtlarında bulunur veya hasta sınıfı, departman veya prosedür kodlarından türetilebilir.

Ödeyici Adı, geri ödeme için bir talebin sunulduğu birincil varlığı tanımlar. Ödeyiciler, Aetna veya UnitedHealthcare gibi ticari sigortacıları, Medicare veya Medicaid gibi devlet programlarını veya diğer kuruluşları içerebilir. Her ödeyicinin kendine özgü kuralları, gönderme gereksinimleri ve ödeme davranışları vardır.

Bu öznitelik, gelir döngüsü performansını analiz etmek için kritiktir. Süreci ödeyiciye göre segmentlere ayırarak, kuruluşlar hangi ödeyicilerin en yüksek ret oranlarına, en uzun ödeme döngülerine veya en sık ek bilgi taleplerine sahip olduğunu belirleyebilirler. Bu analiz, sözleşmeleri yeniden müzakere etme, belirli ödeyiciler için gönderme süreçlerini uyarlama ve en çok ihtiyaç duyulan yerlerde ret yönetimi çabalarına odaklanma gibi hedeflenen müdahaleleri mümkün kılar.

Ödeme yapan kuruluş bazında, ret oranları ve ödeme süreleri gibi performans metriklerinin segmentasyonuna olanak tanır; bu da hedeflenen iyileştirmeler ve sözleşme müzakereleri için çok önemlidir.

Bu bilgi, genellikle faturalandırma event'i ile ilişkili hasta kayıt, sigorta veya talep datalarında bulunur.

Bir ödeyici sunulan bir talebi reddettiğinde, talebin neden ödenmediğini açıklamak için bir Ret Nedeni Kodu sağlar. Bu kodlar genellikle Talep Düzeltme Neden Kodları (CARC'ler) gibi endüstri standartlarını takip eder ve 'Kapsanmayan Hizmet', 'Yinelenen Talep' veya 'Ek Bilgi Gerekli' gibi belirli sorunlara işaret eder.

Bu öznitelik, gelir döngüsünde kök neden analizi için en güçlülerden biridir. Farklı ret nedenlerinin sıklığını ve finansal etkisini analiz ederek, kuruluşlar retlere yol açan yukarı akış süreç başarısızlıklarını tam olarak belirleyebilirler. Örneğin, 'Yanlış Hasta Bilgileri' nedeniyle yüksek sayıda ret, hasta kayıt sürecindeki sorunlara işaret eder. Bu, gelecekteki retleri önlemek ve ilk geçiş ödeme oranını iyileştirmek için data odaklı iyileştirmelere olanak tanır.

Talep retlerinin temel neden analizleri için çok önemlidir, gelecekteki gelir kaybını önlemek amacıyla ön uç ve orta döngü süreçlerine hedeflenen iyileştirmeleri mümkün kılar.

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

Bu öznitelik, 'Hasta Erişimi', 'Kodlama', 'Faturalama' veya 'Tahsilatlar' gibi belirli bir süreç adımıyla ilişkili organizasyonel birimi tanımlar. İşin farklı ekipler arasında nasıl dağıtıldığını ve devredildiğini anlamaya yardımcı olur.

Süreci departmansal bir bakış açısıyla analiz etmek, fonksiyonlar arası işbirliğini anlamak ve ekipler arasındaki devir noktalarında meydana gelen bottleneck'leri (darboğazları) belirlemek için çok önemlidir. Yöneticilerin belirli süreç varyantlarında hangi departmanların yer aldığını görmesine, departman verimliliğini ölçmesine ve kaynakları daha etkin bir şekilde tahsis etmesine olanak tanır. Bu analiz, bir departman içindeki tüm gelir döngüsünü etkileyebilecek sistemik sorunları vurgulayabilir.

Departmanlar arası darboğazları belirlemeye ve fonksiyonel alana göre performansı analiz etmeye yardımcı olarak, daha iyi ekipler arası işbirliği fırsatlarını ortaya çıkarır.

Bu bilgi, işlem datalarının bir parçası olabilir veya sorumlu kullanıcıyla ilişkili ana datalardan türetilebilir.

Sorumlu Kullanıcı özniteliği, bir süreç adımını onu gerçekleştiren bireye veya sisteme bağlar. Bu, tıbbi kodlamayı tamamlayan bir kodlayıcı, bir faturalama uzmanı gönderen bir talep veya bir ödeme kaydeden otomatik bir bot olabilir. Kullanıcıyı izlemek, süreç analizine insan veya sistem odaklı bir katman sağlar.

Kullanıcıya veya ekibe göre süreç performansını analiz etmek, eğitim fırsatlarını ortaya çıkarabilir, yüksek performans gösteren bireyleri belirleyebilir ve uygun iş yükü dağıtımını sağlayabilir. Ayrıca, alınan her eylem için açık hesap verebilirliğe olanak tanıyarak uyumluluk ve denetim amaçları için de kritiktir. Bu öznitelik, kaynak performansının ve kullanımının ayrıntılı bir analizini sağlar.

Ekip ve bireysel performansın, iş yükü dağılımının ve otomasyon oranlarının analizini mümkün kılarak, kaynak verimliliği hakkında içgörüler sağlar ve eğitim ihtiyaçlarını belirler.

Genellikle işlem log'larında veya denetim izlerinde 'Kullanıcı Kimliği', 'Çalışan Kimliği' veya 'İşlemci' alanları olarak bulunur.

Talep Kimliği, bir sigorta şirketine gönderilen faturanın özel bir tanımlayıcısıdır. Tek bir faturalandırma olayı, birincil, ikincil ve üçüncül ödeyicilere faturalandırılması gerekiyorsa veya bir talep düzeltilip yeniden gönderilirse birden fazla taleple sonuçlanabilir.

Talep Kimliğini izlemek, ödeyici etkileşim sürecinin detaylarını anlamak için önemlidir. Talep yeniden göndermelerini içeren tekrar işleme döngülerinin analizine olanak tanır ve bir ödeyiciye gönderilen belirli bir faturanın durumunu izlemeye yardımcı olur. Süreci Talep Kimliğine göre analiz etmek, sadece Faturalandırma Olayına bakmaktan daha ayrıntılı bir talep gönderme ve çözüm döngüsü görünümü sağlayabilir.

Talep gönderimlerinin ve yeniden gönderimlerinin detaylı takibini sağlayarak, ödeme yapan kuruluşlarla etkileşimlerin ve yeniden işleme döngülerinin ayrıntılı bir analizini sunar.

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

Bir ret nedenine benzer şekilde, Düzeltme Nedeni, faturalanan tutarın bir kısmının neden silindiğini veya düzeltildiğini açıklar. Bu nedenler, bir düzeltmenin ödeyici ile sözleşmesel bir yükümlülükten, bir hayırseverlik politikası, küçük bir bakiye silme veya bir fatura hatasının düzeltilmesi nedeniyle mi olduğunu netleştirir.

Düzeltme Nedenlerini analiz etmek, gelir bütünlüğü ve finansal performans hakkında içgörüler sağlar. Beklenen, sözleşmesel düzeltmeler ile iç hatalardan kaynaklanan önlenebilir silinen alacaklar arasında ayrım yapmaya yardımcı olur. Süreç haritasını belirli düzeltme nedenlerine göre filtreleyerek, analistler önlenebilir gelir kaybına yol açan süreç zayıflıklarını belirleyebilir ve iyileştirme çabalarını buna göre odaklayabilirler.

Finansal düzeltmeler için bağlam sağlar, sözleşmesel yükümlülükler ile süreç hatalarından kaynaklanan önlenebilir gelir kaybı arasında ayrım yapmaya yardımcı olur.

Faturalandırma veya hasta muhasebe sistemi içindeki finansal işlem tablolarında bulunur, genellikle düzeltme veya silme işlemlerine bağlıdır.

Hasta Kimliği, sağlık sistemi ana hasta indeksinde bireysel bir hastaya atanan benzersiz bir anahtardır. Bu tanımlayıcı, bir hastanın zaman içindeki tüm klinik ve finansal karşılaşmalarını birbirine bağlar.

Faturalandırma Olayı Kimliği tek bir hizmet için case iken, Hasta Kimliği aynı hasta için birden çok karşılaşma boyunca daha geniş bir analiz sağlar. Bu, tekrarlanan kayıt hataları veya hizmet kullanım modelleri gibi tekrarlayan sorunları ortaya çıkarabilir. Ayrıca, hastanın tam finansal yolculuğunu analiz etmek için de kullanılabilir, bu da hasta sorumluluğunu ve sadakatini anlamak için değerlidir.

Aynı hasta için birden fazla faturalandırma olayı arasında analiz yapılmasına olanak tanır, bu da tekrarlayan sorunları belirlemeye ve hastanın genel finansal yolculuğunu anlamaya yardımcı olur.

Bu, neredeyse tüm klinik ve finansal sistemlerde bulunan, hasta kayıt veya EHR sisteminden kaynaklanan birincil bir tanımlayıcıdır.

Hesap Durumu, bir faturalandırma olayının yaşam döngüsünde herhangi bir zamanda nerede durduğunun anlık görüntüsünü sağlar. Bu durum, en son faaliyetin sonucunu yansıtarak hesabın açık ve ödeme bekliyor, kapalı, tahsilata gönderilmiş veya başka bir durumda olup olmadığını gösterir.

Process Mining, faaliyet akışını yeniden yapılandırırken, Hesap Durumu niteliği, vakaları mevcut durumlarına göre filtrelemek ve segmentlere ayırmak için değerlidir. Özellikle, şu anda ödeyici yanıtı bekleyen toplam alacak hesapları veya yakın zamanda bir tahsilat ajansına gönderilen hesap sayısı gibi, farklı aşamalardaki hesapların hacmini ve değerini göstermesi gereken operasyonel izleme Dashboard'ları için kullanışlıdır.

Vakaların mevcut durumunun bir anlık görüntüsünü sağlar; bu, operasyonel Dashboard'lar ve hesapların yaşam döngülerinde nerede olduğuna göre analizi segmentlere ayırmak için kullanışlıdır.

Bu, genellikle hasta muhasebe sistemindeki ana hasta hesabı veya faturalandırma event kaydındaki bir durum alanıdır.

Kalan Bakiye, bir faturalandırma event'i için hala tahsil edilmesi gereken para miktarını temsil eder. Genellikle Fatura Edilen Tutar eksi Ödenen Tutarlar ve Düzeltme Tutarları olarak hesaplanır. Bu değer, ödemeler ve düzeltmeler kaydedildikçe case'in yaşam döngüsü boyunca değişir.

Bu öznitelik, alacak hesaplarının sağlığının önemli bir göstergesidir. Process Mining'de, sürecin çeşitli aşamalarındaki kalan bakiyeyi analiz etmek, A/R (Alacak Hesapları) yaşlandırmasını yönetmeye ve tahsilat çabalarını önceliklendirmeye yardımcı olur. Hangi case türlerinin veya süreç yollarının yüksek bakiye eğiliminde olduğunu belirlemek için kullanılabilir, bu da ödeme veya ret çözümündeki sorunlara işaret eder.

Alacak hesapları ve tahsilat etkinliğinin önemli bir ölçütüdür, takip faaliyetlerini önceliklendirmeye ve A/R yaşlandırmayı analiz etmeye yardımcı olur.

Genellikle faturalanan, ödenen ve düzeltilen tutarlardan hesaplanır. Ayrıca bir alacak hesapları veya hasta muhasebe sisteminde bir alan olarak da saklanabilir.

Ödenen Tutar, belirli bir faturalandırma event'ine karşı kaydedilen tüm ödemelerin kümülatif toplamıdır. Buna birincil ve ikincil sigorta ödeyicilerinden yapılan ödemeler ile hasta tarafından yapılan ödemeler dahildir. Sunulan hizmetler için toplanan gerçek nakit parayı temsil eder.

Ödenen Tutarı analiz etmek, gelir döngüsünün finansal başarısını ve verimliliğini ölçmek için hayati öneme sahiptir. Ödenen Tutarı Fatura Edilen Tutar ile karşılaştırmak, net gelir ve tahsilat oranları hakkında içgörüler sağlar. Process Mining'de, bu öznitelik farklı süreç yollarının finansal sonucunu nicelleştirmeye yardımcı olur ve zamanında ve tam olarak ödenen talepler ile ödenmeyenlerin özelliklerini belirlemek için kullanılabilir.

Bir vaka için toplanan gerçek nakiti ölçer; bu da tahsilat etkinliğini ve sürecin genel finansal performansını değerlendirmek için kritiktir.

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