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Healthcare

Prior Authorization(事前承認)と保険請求の自動化:米国の医療機関向け

事前承認を利用時間に照らして追跡し、更新を期限内に行い、否認を理由別に処理します。

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承認切れと放置された否認による収益の損失を止める

多くのセラピー施設や外来クリニックにとって、高くつくミスは臨床面ではありません。セッションを続けている間に承認が切れてしまう。更新申請が誰かの受信トレイに埋もれたままになる。請求が否認されても理由が記録されず、翌月にも同じ否認が起きる。

当社は、prior authorization(事前承認)と保険請求にまつわる追跡業務を自動化します。すべての承認を実際に提供した時間と照らし合わせて追跡し、カバー期間が切れる前に更新を開始し、否認は理由ごとに記録して対応策とひも付けます。保険者への連絡は引き続き貴院のスタッフが行います。システムは、その連絡が正しい内容で、適切なタイミングで行われるようにします。

残り時間を表示する承認トラッカーと、否認理由別の請求フォローアップ

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自動化できること

  • 承認時間に対する利用時間

    提供したセッションをクライアント別・サービスコード別に各承認と照合し、誤ってカバー範囲を超えて提供することを防ぎます。

    • クライアントごとの残り時間をリアルタイム表示
    • セッションがカバー範囲を超える前に警告
    • セッション記録やEHRのエクスポートから運用
  • 更新アラート

    期限が近い承認を30日前と14日前に通知し、保険者が承認するまで更新申請を追跡します。

    • 適切な担当スタッフへ通知
    • 下書きから承認までの申請ステータス
    • 関連書類を添付
  • 請求ステータスのフォローアップ

    すべての請求を提出から入金まで追跡し、設定した期間を超えて滞留している請求を対応対象として表示します。

    • クリアリングハウスや請求データのエクスポートからステータスを取得
    • 保険者別の滞留請求
    • 入金済み・保留・否認がひと目でわかる
  • 理由別の否認対応

    支払明細ファイルから否認理由を読み取ってグループ化し、承認切れやモディファイア漏れなど修正可能な原因を根本から解消します。

    • 原因別に否認をグループ化
    • 各否認を対応策とひも付け
    • 再提出を追跡
  • 提出前のクリーンクレーム

    請求部門に回す前に、承認の欠落、承認量を超えるユニット数、未入力の項目など、よくある差し戻し原因をセッションごとにチェックします。

    • 請求担当者と合意したルール
    • 例外は埋もれさせず一覧化
    • 初回提出時の差し戻しを削減
  • 収益の見える化

    承認のカバー状況、処理中の請求、否認率を、施設のオーナー向けに1つのダッシュボードで表示します。

    • 保険者別・臨床担当者別・サービス別
    • 月ごとの推移
    • 請求データと一致する数値

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今お使いのシステムと連携

EHRや診療所管理システムからのセッション・予約データのエクスポート
クリアリングハウスからの支払明細(835)と請求ステータスファイル
現在チームが管理している承認管理スプレッドシート
365年BAAの対象となるGoogle WorkspaceまたはMicrosoft

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事前承認と保険請求の自動化に関するよくある質問

保険者への承認申請や請求の提出も代行しますか?
いいえ。提出は引き続き貴院のスタッフ、請求担当者、またはクリアリングハウスが行います。当社が自動化するのは、その前後の追跡、チェック、フォローアップです。失われる収益の多くはここで発生しています。
どのような医療機関が対象ですか?
承認に基づいて請求を行う米国の外来・セラピー施設です。ABA、言語療法、作業療法、理学療法、行動医療などが該当します。
請求システムを変更する必要はありますか?
いいえ。現在のシステムがすでに出力しているエクスポートやファイルをそのまま活用します。
PHI(保護対象医療情報)はどのように保護されますか?
自動化は貴院自身のBAA対象環境内で稼働し、アクセスは役割に応じて制限されます。構築とテストにはすべて匿名化したデータを使用します。実際の患者データをデモで使用したり、貴院のシステム外に共有したりすることはありません。

貴院では、どこで収益が漏れていますか?

現在、承認と請求をどのように管理しているかをお聞かせください。フォローアップを自動化した場合の姿をご提案します。

通常1営業日以内にコンサルタントからご返信します。患者情報は記載しないでください。

本記事は医療機関の業務自動化ハブの一部です。まずはこちらをご覧ください: 医療ワークフロー自動化.