Tıbbi Kodlama– Nedir ve Sorunları Nerede?


30 Kasım 2022

2 dakika okuma

Geri ödeme, hastane sistemlerinin ödeyicilerden (sigorta şirketleri) nasıl gelir elde ettiğinin büyük bir parçasıdır ve sağlık hizmetlerinin “arka ucu” dediğimiz şeydir. Tıbbi kodlama, hastalar tarafından daha az görünür olsa da, doktorların hastaları için tedavileri ve teşhisleri not etmesine ve gerekçelendirmesine yardımcı olur; sağlık sisteminin finansal olarak nasıl işlediğinin belkemiğidir ve hasta bakımı ve ön uçtaki sonuçlarla eşit derecede eşit olan hastane başarısının çok önemli bir bileşeni olan gelir döngüsü yönetimindeki (RCM) stratejilere katkıda bulunur. Sağlık hizmetleri politikaları geliştikçe, RCM stratejileri ve tıbbi kodlama sistemleri paralel olarak değişir ve burada tıbbi kodlamanın temellerinin yanı sıra birkaç önemli sorunlu alan ve boşluklara bir göz atacağız.

1) Tıbbi kodlama nedir?

a) RCM- Gelir döngüsü yönetimi; Adımlar şunları içerir:

i) Dokümantasyon

ii) Hasta detayları- demografik bilgiler

iii) Sigorta hasar kontrolünün uygunluğu (ön provizyon)

iv) Taleplerin sunulması

b) Tıbbi Kodlama Sınıflandırmaları:

i) ICD-11: Kısa yol tıbbi faturalandırma için kullanılan, hastalıklara, anormal bulgulara, semptomlara vb. karşılık gelen tanı kodlarının en yeni sınıflandırmaları

ii) ICD-10-CM: kodlama sisteminin önceki versiyonunun, yani ICD-10’un klinik modifikasyonları ve hastalık ve durumların ciddiyetinin daha tanımlanmış ayrıntı düzeyi nedeniyle ayakta tedavi uygulamaları için daha fazla kullanılır.

iii) ICD-10-PCS: ICD-10’un daha ayrıntılı ve ayrıntılı bir versiyonu, prosedürlere ve yatan hasta ortamlarındaki ekipmanlara odaklanmıştır.

iv) Güncel Prosedürel Terminoloji (CPT kodları): birincil amacı idari kullanımlar için iletişimi standart hale getirmek olan, daha cerrahi/tıbbi odaklı prosedürel tıbbi kodlama.

2) Bölgedeki sorunlar

a) Kodlamanın doğruluğu- Her hasta için tıbbi kodlamayı kaydedecek kaynakların eksikliği, tıbbi aşırı yüklenmeye neden olan COVID-19 salgını gibi durumların ortaya çıkardığı daha büyük bir sorun haline geldi; Sağlık merkezleri, tıbbi kodlamadaki artışın üstesinden gelmek için personel seviyelerine bağlıdır ve sağlayıcılar ve eğitimli personel zaman zaman yetersiz kaldığında, kodlamanın doğruluğu ilk gözden kaçan şeylerden biridir ve bu da iddia reddine ve hastane gelir döngülerinin idari işlevlerinde gecikmelere neden olur.

b) Şişirilmiş belgeler (namı diğer “Not Bloat”) – üretkenlik baskısı/kopyalama bilgileri, kodlama gerekliliklerindeki belirsizlik veya risk azaltma/savunma amaçlı not alma nedeniyle doktor notları fazladan bilgi içerdiğinde meydana gelir; bunlar, verimsiz kodlama incelemelerini çevreleyen sayısız soruna, yanlış tıbbi bulguların gizlenmesine ve kötü hasta sonuçlarına yol açabilir.

3) Ne yapılabilir?

a) AI-ML kaldıraçlı hata azaltma- Tıbbi kodlama atamanın doğruluğunu sağlamak için doktorların hasta notlarını temizlemesine veya teknolojiden yararlanmasına yardımcı olan şirketleri görmekten heyecan duyuyoruz.

b) RCM döngüsünün otomatikleştirilmesi gibi şirketler varken Alaffia Sağlık (açıklama: Tau portföyü) boru hattının ön provizyon kısmını ele almıştır, ödeme yapan kaydı ve döngünün tahsilat departmanı arasındaki kusursuz koordinasyon alanında yapılması gereken çok şey vardır; Tau’da biz de hastane sistemleri için RCM’nin tam yığın çözümleriyle çok ilgileniyoruz.

Amit Garg’dan not: Bu makalenin birincil yazarı Sharon Huang. İlk olarak “Data Driven Investor”da yayınlandı, diğer platformlarda sendikasyon yapmaktan mutluluk duyuyorum. Kurucu Ortağı ve Yönetici Ortağıyım. Tau Girişimleri şirketler, kendi girişimleri ve VC fonları genelinde Silikon Vadisi’nde 20 yıl. Bunlar kasıtlı olarak pratik içgörülere odaklanan kısa makalelerdir (ben buna gl;dr – iyi uzunluk; okudum). Yazılarımın çoğu şuralarda: https://www.linkedin.com/in/amgarg/detail/recent-activity/posts ve insanları bir konuyla daha derinlemesine keşfetmeye yetecek kadar ilgilendirirlerse çok mutlu olurum. Bu makalenin sizin için yararlı içgörüleri varsa, makaleye ve makaleye yorum yapın ve/veya beğenin. Tau Ventures’ın LinkedIn sayfası, çalışmalarımızı desteklediğiniz için teşekkürler. Burada ifade edilen tüm görüşler bana aittir.


Kaynak : https://www.datadriveninvestor.com/2022/11/30/medical-coding-what-is-it-and-where-are-its-issues/

Yorum yapın