多年来，医疗保健提供者目睹了自费患者或高免赔额健康计划（HDHP）患者数量的爆炸性增长。即使那些拥有商业保险的患者，其个人承担的医疗费用责任也在增加。自2012年以来，通过雇主参加健康保险的员工平均年度免赔额已增加了61%。[1]
自费和HDHP患者支付时间更长，且存在更高的写销风险。这进一步加剧了医疗实践、急诊医学和专科提供者的财务压力。因此，提供者最好尽早查找医疗保健保险覆盖范围，以防止索赔被归类为自费。
解决缺乏可靠的患者人口统计和保险信息问题的最有效方法之一是使用自动化收入周期管理（RCM）优化工具套件，这些工具可以查找、纠正和验证患者和付款人的信息。使用增强的人工智能和实时技术的提供者可以提高清洁索赔率，并更快地获得付款人的资金。自动化RCM优化工具可以集成到现有的工作流程和系统中，从患者预约和注册阶段开始，或稍后在计费和患者参与阶段。关键工具包括：
- 人口统计验证：可以帮助查找、修复和验证大多数患者就诊的核心数据（如社保号、出生日期、全名等）。
- 保险发现：可以识别活跃的主要、次要和第三级保险覆盖范围，包括追溯的Medicaid。
- 保险验证：确认资格和福利，评估覆盖范围、共付额、免赔额、二次覆盖和代码。
- 免赔额监控：监控患者免赔额何时达到，并将主要财务责任转移给付款人。
如果无法一次性添加所有这些工具，首次投资应选择一个强大的保险发现工具，该工具可以提供信心评分。最佳的实时保险发现技术可以通过找到更多活跃、可计费的保险覆盖范围（包括以前被认为是自费的患者）来提供明确的投资回报率（ROI）。例如，2023年和2024年Black Book排名第一的ZOLL® AR Boost®保险发现工具可以在实时情况下为40%或更多的账户找到活跃、可计费的保险覆盖范围。对于放射科和实验室等专科提供者，这一比例甚至更高。例如，该工具已经为家庭健康/临终关怀提供者中高达65%的未知保险覆盖范围的患者找到了保险。
为了更好地理解这种自动化的保险发现技术带来的好处，假设每项商业索赔的平均报销率为250美元，提供者可以通过每1000个自费索赔（基于保守估计20%的额外商业覆盖范围，每个索赔250美元的报销）额外产生5万美元的收入。
像ZOLL AR Boost这样经过验证的实时RCM优化解决方案套件利用增强的人工智能和自动化功能，确保数据质量，减少拒付，增加收入并加快回款时间。随着自费和HDHP患者数量的持续增长，具有快速投资回报率的保险发现技术绝对值得进一步关注。
[1] KFF雇主健康福利调查发现，
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