在行政和临床领域，医疗服务提供者普遍面临着人才短缺的问题，收入周期管理（RCM医疗服务机构的财务流程）正是一个突出的例子。最近的一项调查发现，63%的医疗服务提供者难以填补关键收入管理岗位的空缺。由于缺乏足够的员工来跟进索赔、处理申诉以及协助患者了解财务责任和选择，收入与现金储备的减少似乎成为无法避免的现实。

幸运的是，对于医疗服务提供者来说，利用收入周期自动化技术可以成为解决人才短缺问题的有效且经济的方法。机器人流程自动化（RPA）可以自动处理涉及多个步骤、系统或大量人机互动的重复性过程。基本上，RPA通过使用软件机器人来模拟人工操作的键盘输入。许多机器人可以在几周内开发和部署，并能持续、精准地工作，包括在非工作时间。例如，在一家机构中，一个软件机器人仅用一个周末的时间就处理了数千个待处理的索赔状态检查，而人工可能需要数百天才能完成这项工作。

然而RPA仅仅是一个起点。通过使用软件机器人简化流程和提高数据准确性，为构建基于人工智能（AI）和机器学习（ML）模型的更高级自动化解决方案奠定了基础。这些解决方案能够处理更为复杂的任务，包括遵循业务规则以及根据模型数据分析做出决策。尽管AI/ML解决方案的成本通常高于RPA，实施时间也较长，但它们最适合已经拥有标准化流程且能从现有自动化中获取更干净数据的服务提供者。

当我们将收入周期管理（RCM）任务自动化时，专业的收入管理人员将有更多时间投入到更复杂的活动中，例如在患者预登记阶段提供财务咨询。同时，RPA解决方案也使得服务提供者可以在不增加新员工的情况下提高收入周期的效率。许多RCM任务非常适合通过软件机器人和RPA进行自动化，包括：

索赔状态检查。机器人可以在支付门户中查询索赔数据和其他相关信息，然后更新系统并启动后续步骤。这样既消除了常规任务，也为收入管理专业人员节省了时间。

患者预登记的自动化。RPA机器人能够将各种应用程序和系统连接在一起，从而自动化处理更复杂的交易并从中获取更多价值。例如，一个面向患者的自助注册门户。在患者同意与服务提供者进行数字交互后，RPA机器人可以下载患者的注册请求，从电子健康记录（EHR）中提取患者数据，然后更新患者参与系统。这个更新可以触发系统向患者发送自我注册和支付链接。当患者完成这些步骤后，RPA机器人可以获取支付和患者的人口统计数据，然后更新服务提供者的EHR。

数字化预先授权。机器人可以轻松地从EHR中提取患者数据、保险详情、CPT代码、医生详情、诊断代码和预约时间，识别出需要事前授权的案例，并将这些案例以数字化的方式提交到支付门户。然后，机器人可以使用已经获得批准的请求来更新记录。如果有被拒绝且需要提供额外信息的案例，机器人可以自动将这些案例转发给相应的医生，然后在信息更新后再次提交。

RPA软件机器人主要依赖于遵循一系列规则。尽管这些规则可能相当复杂并涉及众多系统，但软件机器人通常基于预设的条件判断进行决策。对于异常情况，可以将其转交给财务专业人员进行进一步处理。

与此相反，融合AI和机器学习算法的自动化解决方案能够不断演进，并最终实现自主决策。简而言之，机器学习算法通过对其接触的数据集进行学习，发现其中的模式和关联。这让机器学习拥有巨大的发展潜能。机器学习算法能够依据患者的支付意愿对患者账户进行分级，并实现财务援助申请的自动化。这有助于降低收款成本，同时提高收入实现效果。另外，机器学习还可以找出缺失的收费项目，从而避免收入流失。然而，这类应用通常具有相当高的复杂性。

总的来说，技术越先进，实施过程所需的时间和开支就越多。尽管如此，并非要完全摒弃这些选项。事实上，机器学习和人工智能在编码及其他任务中肯定会发挥重要作用，但对于许多医疗提供者来说，它们可能超出了解决当前人力和收入实现问题的需求。因此，医疗组织在选择自动化流程时必须非常谨慎，以确保所取得的成果能满足实际需求。

医疗服务提供者需要明确他们通过实施收入周期自动化所期望达到的目标，并对可投入项目的时间和资源有现实的预期。以下几个步骤有助于指导选择应对哪些收入周期流程的决策。

首先挑选容易实现的机会。在尝试更具挑战性的项目之前，医疗服务提供者应建立组织内的自动化经验。例如成功解决了索赔状态检查积压问题的供应商，最初也是将解决方案应用于其最大付款人的索赔，在取得成功后，该提供者逐步将方案拓展至其他付款人的索赔。

选择尽量减少IT干预的机会。医疗服务提供者的IT专业人员往往面临诸多优先级竞争。开发RPA软件机器人仅需很少的IT投入。

选择熟悉医疗收入周期服务的供应商。与具备技能和经验的供应商合作，有助于减少专业人员需投入的时间和精力。具备RPA和医疗收入领域专长的供应商能够构建灵活的机器人框架，使得机器人能够在其他应用中进行扩展，无需大量编程。

优先选择能显著改善患者和员工体验的机会。提高患者的财务体验正日益成为优先考虑的事项。自动化那些繁琐且重复的任务，有助于减少错误，使收入部门员工可以专注于解决更为复杂的问题，为患者和组织创造更大价值。

评估投资回报率。大部分RPA项目的回报应为投资的2至3倍。若预期回报较低或ROI周期较长的项目，应予以重新考虑。

医疗领域的劳动力供应因社会变迁而持续减少已成为一种新常态。但是，通过实施收入周期的自动化管理，医疗服务提供者可以优化现金流动，让财务专业人员能在其专业领域中发挥最大的能力，同时为患者提供他们越来越期待的高效数字化服务。最关键的是，这将使医疗服务提供者有更多的财务资源去关注其核心职责——提供优质的患者护理并提升治疗效果。

文章由RPA中国编译发布，如有侵权，请联系删除。

继续阅读：

未经允许不得转载：RPA中国 | RPA全球生态 | 数字化劳动力 | RPA新闻 | 推动中国RPA生态发展 | 流 > 医疗行业RCM人才短缺？无妨，自动化来救援！