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RPA en el cuidado de la salud: beneficios, casos de uso y estudios de casos

Aunque RPA es el segmento de más rápido crecimiento del mercado global de software empresarial, la adopción de RPA en el cuidado de la salud aún no está generalizada. Según estudios de mercado, se espera que el mercado de automatización de procesos robóticos (RPA) alcance los $ 5 mil millones para 2024 y se espera que el segmento de atención médica sea uno de los sectores de más rápido crecimiento durante este período de pronóstico y esto no es una sorpresa, ya que los sistemas de atención médica contienen reglas múltiples. procesos basados ​​y generan una cantidad sustancial de datos. La RPA puede ayudar a curar las ineficiencias de la atención médica:

¿Qué significa RPA para la industria de la salud?

Los sistemas de atención médica contienen múltiples tareas engorrosas que requieren una cantidad sustancial de asignación de recursos, como la gestión de reclamaciones. Esto conduce a altos costos de operación y procesos lentos.

Aprovechando el poder de la automatización y la RPA, los profesionales de la salud pueden abordar estos problemas y hacer que los sistemas de atención médica sean más eficientes y los procesos de atención médica más rápidos, mejorando la satisfacción del paciente.

¿Por qué es importante la RPA en el cuidado de la salud?

Debido a que la atención médica es una de las industrias más ineficientes y la reducción de las ineficiencias de la atención médica contribuirá a una mejor prestación de atención médica, lo cual es importante tanto para la industria como para el público.

Cada industria tiene ineficiencias, sin embargo, pocas industrias enfrentan los desafíos de la industria de la salud: regulaciones estrictas sobre los datos de los pacientes y menos recursos para lidiar con tales regulaciones. Los servicios financieros también enfrentan altos niveles de regulaciones similares, pero los bancos tienen mejor acceso al capital e históricamente han tenido niveles más altos de inversión en tecnología, y el CEO de Goldman Sachs calificó a la compañía como una compañía de tecnología. Por lo tanto, el nivel de ineficiencias y procesos manuales en el cuidado de la salud es más alto que en casi cualquier otra industria.

Los presupuestos de servicios de TI y de atención médica provienen de los ingresos de los proveedores de atención médica. Con la automatización y los proyectos de implementación rápida habilitados por RPA, los profesionales de la salud pueden evitar proyectos de implementación de transformación digital costosos y de larga duración y obtener recompensas rápidas, lo que les permite canalizar más recursos para la prestación de atención médica.

¿Cuáles son los casos de uso de RPA en el cuidado de la salud?

Programación de pacientes

Con la participación de la tecnología RPA, los pacientes pueden programar sus citas sin la intervención de los empleados del hospital. Además de eliminar la necesidad de asignar recursos para la programación, esta aplicación también puede mejorar las relaciones con los clientes, ya que los pacientes pueden concertar una cita más rápido.

Gestión de reclamaciones

Una vez que se proporciona un servicio de atención médica, la facturación lleva tiempo debido a tareas manuales y repetitivas en el proceso de gestión de reclamaciones. La gestión de reclamaciones contiene procesos como la introducción, el procesamiento y la evaluación de documentos y datos. Además de automatizar las tareas que requieren mucho tiempo, la gestión de reclamaciones basada en RPA también puede eliminar los errores humanos durante el procesamiento de reclamaciones. Según los estudios, los fraudes de seguros de Medicare / Medicaid son la mayoría de las reclamaciones falsas entre todos los demás fraudes de seguros en Estados Unidos.

Cumplimiento normativo

RPA permite a los proveedores de atención médica realizar un seguimiento y documentar cada paso del proceso en archivos de registros estructurados para que la empresa pueda cumplir con las auditorías externas. Dado que estos procesos son manejados por bots, RPA también mejora la confidencialidad de los datos.

Entrada / migración / extracción de datos

La industria de la salud depende de los documentos en papel y requiere una transformación digital. Los proveedores de atención médica están digitalizando la información de los pacientes para que otros médicos y los propios pacientes puedan almacenarla electrónicamente y acceder a ella en línea. Los bots de RPA pueden automatizar el proceso de extracción de datos de sistemas heredados e ingresarlos en el sistema digital. Y luego, cuando se migran datos para otro propósito, como la investigación médica, otro bot de RPA puede manejar este proceso de migración.

Las instalaciones sanitarias también pueden aprovechar las herramientas de automatización de la carga de trabajo (WLA) para tareas relacionadas con los datos, como ETL, FTP y gestión de almacenamiento de datos. Las herramientas de WLA pueden automatizar el inicio, la activación y la ejecución de estos procesos en diferentes plataformas comerciales desde un punto centralizado para proporcionar una descripción general de las transferencias y migraciones de datos, y registrar estas acciones.

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Por ejemplo, el hospital y el centro de atención médica infantil generalmente maneja más de 350,000 pacientes al año, lo que genera una gran cantidad de datos para ser procesados ​​y entregados a cientos de empleados en todo el hospital. El centro utilizó el programador de trabajos ActiveBatch y la solución de automatización de la carga de trabajo para crear flujos de trabajo que automatizan más de 40 procesos de transferencia de archivos con más de 40 proveedores y recortan más de 50 horas de trabajo del personal en un año.

Casos de uso independientes de la industria

Los procesos como cuentas por pagar, gestión de gastos, etc. son comunes en todas las industrias y se puede utilizar RPA para automatizarlos. Para más casos de uso de RPA, no dude en consultar nuestro artículo donde explicamos más de 60 casos de uso de RPA.

¿Cuáles son los beneficios de la RPA en la atención médica?

Los principales beneficios de la RPA en la industria de la salud son:

  • Reducción de costos: el  precio del software RPA es solo una pequeña fracción de lo que los proveedores de atención médica pagan a los empleados por tareas manuales. Según el estudio de CAQH , la industria de la salud podría ahorrar $ 13,3 mil millones si las tareas administrativas se automatizan en el ciclo de ingresos.
  • Mayor participación en las citas:  gracias a la automatización de la programación de los pacientes y los recordatorios de citas enviados por el robot RPA, es menos probable que los pacientes olviden sus citas para que los médicos brinden atención a más pacientes, lo que aumenta la productividad y la eficiencia.
  • Eliminación de errores humanos: en los procesos basados ​​en reglas, los bots aplican reglas que están programadas. Si el programador no comete ningún error al escribir el código, su proceso basado en reglas estará libre de errores.
  • Mejor experiencia del paciente: los  bots de RPA agilizan el soporte de la oficina principal y facilitan que el equipo de soporte al paciente administre las consultas de los pacientes. La solución RPA en la parte delantera y trasera permite a los proveedores de atención médica ofrecer una mejor calidad de servicio al cliente.
  • Mejor satisfacción de los empleados:  asignar a su fuerza laboral a tareas tediosas puede dañar la satisfacción de los empleados, lo que puede conducir a una mayor rotación de empleados. Esto conduce a una mayor contratación e incorporación durante las cuales los empleados son considerablemente menos productivos.

¿Cuáles son ejemplos de estudios de caso de RPA en el sector sanitario?

Ejemplo de proveedor de atención médica: Max Healthcare

Problema: Max Healthcare Institute es una de las cadenas de atención médica más grandes con sede en Nueva Delhi, India. Se ocupan del proceso de los datos de transacciones de los pacientes a diario. Algunos procesos manuales que necesitan simplificar todos los días son el registro de detalles del cliente, el procesamiento de reclamaciones y la conciliación de datos para los planes de salud gubernamentales. La principal prioridad era mejorar la eficiencia de los procesos existentes para garantizar una mayor precisión y reducción en el tiempo de respuesta; sin embargo, el instituto quería comenzar con algo pequeño y escalar cuando fuera necesario.

Solución: se asociaron con una  empresa de consultoría de RPA para identificar áreas donde se podría implementar la automatización robótica y donde se podría lograr el máximo impacto. El instituto adoptó una plataforma RPA para manejar los siguientes procesos de manera más eficiente:

  • Procesamiento de reclamaciones
  • Conciliación de datos para el plan de salud del gobierno central (CGHS)
  • Reconciliación de datos para el plan de salud contributiva para ex militares (ECHS)

Resultados: Con esta solución, Max Healthcare pudo reducir el tiempo de respuesta (TAT). Para el procesamiento de reclamaciones, el TAT se redujo en al menos un 50%, mientras que CGHS y ​​ECHS han logrado ahorros de tiempo en el rango de 65% -75%.

Para conocer la historia completa del viaje de RPA de Max Healthcare Institute, puede consultar este artículo .

El principal administrador de cobertura de atención médica de EE. UU. Automatiza el procesamiento de apelaciones

Problema: la empresa debe revisar los casos en los que los miembros envían una queja sobre políticas o desean apelar una decisión; sin embargo, los miembros solicitan apelaciones a través de diferentes canales, como correo electrónico, fax, teléfono o un formulario web. La información sobre el nombre del miembro y el tipo de queja se ingresó manualmente desde diferentes canales para iniciar el proceso de apelación. Estos pasos manuales consumieron mucho tiempo. Los errores y retrasos en la apelación fueron costosos para la empresa.

Solución: la empresa adoptó una solución RPA para resolver este problema. El software puede extraer datos de correos electrónicos utilizando robótica y OCR, luego usa modelos de aprendizaje automático para clasificar y enrutar las solicitudes a las colas.

Resultados:

  • El trabajo manual se reduce en un 85% en todo el proceso de un extremo a otro, desde la extracción de datos hasta la decisión de políticas.
  • Sello de tiempo y otros datos extraídos con una tasa de precisión del 99%, frente al 62%
  • Reducción del tiempo medio de enrutamiento de 15 minutos a 3 minutos

Para conocer la historia completa, puede consultar este artículo.

Para obtener más estudios de casos de RPA, no dude en consultar nuestro artículo de estudios de casos de RPA .

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