计算患者的付款额
四个月前,MetroHealth系统开始使用数据分析工具在实施手术前确定患者的费用。
“我们从第三方购买了一套解决方法,帮助我们计算出患者的现款支付费用,”Richmond说,“大家知道了自己需要承担的费用,就会做到心中有数。我们都想知道自己的预期花费,了解保险的报销额度是件非常复杂的事情。”
这个工具使用一种算法,根据MetroHealth与付款人的合同、收费说明、手术成本、患者的保险额度以及预期的服务,计算出估价。
有了这一信息,MetroHealth医疗系统给患者打电话,告知现金支付费用,并提供预付款的方法。
“我们在确保患者手术前安全付款方面获得成功”Richmond表示。MetroHealth医疗系统在服务前就筹集了15%的费用。“虽然数额不大,但是也可以称之为成功。”
平衡员工和患者比例
对于医疗机构来说,劳动力管理是最大成本。通过使用数据分析方法,医疗机构可以获得降低这方面的成本,提高收入。
Waller表示,HMA从急诊室入手,提高员工效率。Waller指出:“员工是供应方,急诊患者是需求方。如果我们能很好地平衡供应方和需求方,大家都会因此而受益。我们当然不想出现人手不足、无法给患者提供最好的服务的情况,我们也不想出现人员过剩的情况。所以,我们问自己:急诊数量和类型是否也能预测呢?”
在分析工具的帮助下,他研究了四年的数据信息,确定了急诊室的使用类型。“除了导致急诊室工作量超载的意外事件外,每天、每周、每月的急诊量都可以预测。”他说。
Waller表示,现有数据表明,HMA的员工日程工具“很好地平衡了供应方和需求方”。
HMA的目标是患者在进入急诊室后能在29分钟内接受医生的治疗。Waller表示,分析工具实施后,这个目标得以很好的实现。
“由于能够预测需求量,我们能够实现目标。我们的护士和患者也由此变得非常开心。由于患者日后还会继续选择我们医院,所以有利于我们收入的提高。不仅如此,员工的成本也得到了下降。”他说。
使用分析工具后,HMA急诊室护理人员的工作时间减少了3%至8%。Waller强调,有些时候为了更好地满足患者需求,他们增加了员工的数量。
他说:“这是一项非常有意义的投资。春种一粒粟,秋收万颗籽。”
原文标题:Using Data Analytics for Better Financial Outcomes
原文作者:Rene Letourneau
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