医疗保健领域中,6个常用的RPA实例

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根据Deloitte发布的RPA报告,提高生产力和改善客户体验是企业、组织、公共部门采用机器人流程自动化(RPA)的首要任务。RPA被各个行业视为是企业迈向人工智能世界的探索性一步。RPA机器人通过模仿人类用户行为,以极快的速度自动处理大量复杂、重复、繁琐的工作流程。

 

医疗保健一直是以数据为驱动的行业,每天都需要处理海量数据,包括:用户数据、病历数据、财务数据、医疗账单、数据分析等等。为了节省人力成本提高工作效率,很多医疗保健机构已开始应用RPA机器人来自动化日常工作任务。

 

以下是医疗保健领域中,6个常用的RPA实例:

 

 

 

一、索赔管理

 

在医疗保健行业中索赔处理是一项典型费时费力的工作,整个过程涉及众多流程,需要从不同来源收集大量数据信息。使用RPA来处理索赔管理,将极大的简化这一流程。

 

RPA实施流程

 

1、RPA从系统中自动提取用户索赔请求;

2、搜集各方数据进行分析,来确认该请求是否符合索赔标准;

3、符合标准,将按照工作人员设定的规则RPA自动进行赔偿,不符合标准,RPA将进入二次审核,若仍无法判定该索赔请求将转交给人工处理;

4、索赔成功后,会通知工作人员汇报整个索赔流程。

 

二、用户注册

 

医疗保险每年需求都在增长,所以需要处理大量新的会员信息。通常医疗保健行业采用手动来搜集、录入这些信息,不仅耗时而且容易造成人为错误。但使用RPA可以无缝地自动化整个过程,并减少处理错误加快客户信息注册进程。

 

RPA实施流程:

 

1、RPA从系统中提取客户注册的信息;

2、根据用户设定自动将用户信息分类,并存储在不同的表格中;

3、根据用户规则设定,RPA将注册信息录入到指定系统中;

4、如有需要,RPA将客户信息传输到打印设备中,可直接打印出纸质的客户信息;

5、根据设定,可进行日/周/月汇总新用户信息,并生成数据报告。

 

 

三、药物供应商管理

 

一些大型的医疗保健机构需要管理很多药物、消耗品的供应商。供应商的质量、信誉的好坏将直接影响到整个医疗保健机构的业绩,有的还会因为低劣药品而引起不必要的索赔。如果使用RPA机器人实时监控这些供应商的动态,那么在药物风险方面会降低很多。

 

 

RPA实施流程:

 

1、RPA从ERP系统中读取供应商的信息;

2、RPA通过搜索引擎等工具时刻搜索供应商的信息,以判断供应商是否存在任何负面信息。除此之外RPA还将搜集供应商的供货时间、药品的售后服务等信息;

3、将搜集到的供应商信息进行数据分析,并且每隔一段时间对每个供应商进行评级;

4、RPA生成信誉报告,并将报告内容发送给管理员。

 

四、合同管理

 

合同的妥善管理对于医疗保健机构的售后服务相当重要,因为很多药品出现问题是供应商来进行索赔。所以,当医疗保健机构面临堆积如山的合同时,光靠人力进行管理是非常低效的,而且极易出现错误。

 

RPA实施流程:

 

1、RPA从CRM中提取合同信息,如果合同是图片、PDF等格式,RPA将通过自带的OCR(光学字符识别)自动提取图片信息转化为文本格式;

2、根据用户设定,RPA将合同信息进行分类管理,包括:常规合同、特殊合同等;

3、将合同信息录入到指定系统中,并建立索引目录帮助用户日后快速找到要查询的合同。

 

五、医护人员管理

 

平常会有一些医护人员外出,或者有事请假等情况发生,虽然可以在医疗机构内部的ERP系统中进行登记,但是无法做到实时更新与信息通知。使用RPA将简化这一操作,并且可以让管理人员实时知道部门人员的情况。

 

RPA实施流程:

 

1、RPA从人力资源系统中读取所有医护人员信息,并根据工种进行分类;

2、RPA提取ERP中的外出信息,并把外出信息与人力资源信息进行对比,确认出行人员;

3、根据用户设定,可实时将人员外出等信息,发送至管理员处。

 

 

六、医疗账单管理

 

日常医疗账单涉及诸多系统之间的数据交互,工作人员需要不停的登录并手动记下这些数据。而使用RPA机器人来进行医疗账单管理整个过程将缩短70%的时间,并加快病人的结款周期。

 

 

RPA实施流程:

 

1、RPA从客户系统中读取病人的信息;

2、根据用户的设定,RPA将每日/周/月把病人的费用信息汇总,包括:医药费用、病房费用、医生费用等;

3、RPA可根据工作人员需求,将这些数据生成费用报表,并且存储在指定的位置/系统中,文本格式包括:Excel、PDF、Word等。

 

人工智能技术正在推动医疗领域的创新理念,并通过全方面的应用来提高日常工作效率和节省宝贵时间。RPA的部署与使用与其他软件系统相比效率奇高:RPA无需更改现有系统架构,可与任何系统应用程序相兼容,并且那些没有IT经验的员工经过学习之后,也可自行设计RPA流程。

 

将OCR、机器学习、神经网络等人工智能技术集成在一起的RPA,成为企业实现数字化转型的重要工具。

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