美国大约有1200家医疗保健付款公司。所有这些付款人都面临着同样的挑战–扩大客户群，在竞争激烈的市场中生存，采用新的健康计划并降低组织成本。借助数据分析，医疗保健支付者不仅可以解决这些问题，还可以增加收入并提高效率。
通过定制 医疗保健付款人数据分析，医疗保健付款人可以确定需要改善的患者护理领域，并实施创新策略来吸引高风险患者。先进的数据可视化技术使医疗保健管理员能够做出对企业产生重大影响的智能业务决策’的业绩和收入。
常见瓶颈可能会减缓您的业务增长
严格的报告流程和系统无法满足医疗保健行业不断发展的改革要求。
由于欺诈的数量不断增加，低质量的测量系统和跟踪对收入流造成了压力。
散乱无章的数据被证明是毫无意义的，给付款人组织带来了负担，而没有提供任何分析。
现有的分析技术无法应对海量数据，因此被证明是无用的。
旧系统缺乏提供医师，诊所，行政人员和患者之间进行整体分析的互操作性的潜力。
不断变化的改革和法规给医疗支付机构增加了负担，因为系统难以跟上。
通过有效的度量和报告分析来统一临床和财务数据
医疗保健专业人员承认，不同医疗团队之间的协作至关重要，但是会议时间不足和不可靠的通信解决方案限制了行业间的协作。
通过协作分析，诊所，付款人和患者可以实现更好的互操作性并改善患者体验。 医疗保健付款人分析解决方案 提供了一个协作框架，可促进信息共享和分析分发，以便有效地跨提供者，轮班和位置收集和管理患者数据。
的另一个有用功能 医疗保健付款人数据分析 是经济分析。经济分析系统分析付款人组织的历史经济和财务数据。 数据分析解决方案 通过模式识别，可提供有关所涉及成本，质量区域和高风险人群的宝贵见解。
通过遵循易于使用的标准化理论的准确，及时和全面的经济分析，医疗保健付款人可以减少欺诈和收入损失的风险。
医疗保健付款人数据分析 嵌入报告分析功能的支付公司可以收集，报告和智能地可视化数据。
报告分析可以通过易于遵循的绩效指标和报告来帮助医疗保健付款人提高组织流程的效率。
传统报告通常以表格或列格式显示数据。另一方面，报告分析通过多种交互式报告以图形方式显示信息。因此，用户可以创建不同的视图并发现关键医疗数据中有意义的模式。
组织可以通过使用医疗付款人数据分析来减少患者的等待时间 监控和利用计划和人员编制程序，将错误降至最低，并提高员工满意度。
随着医疗保健行业从基于数量的护理过渡到基于价值的护理，强大的医疗服务网络对于提高患者的治疗效果至关重要。 提供商分析工具 提供引人注目的可视化，有助于识别和实现未来的商机，改善流程和成本效率低下以及提高生产率和收入。
医疗保健付款人数据分析 帮助剖析和 监控提供者的实践模式 并评估捆绑付款和基于风险的安排。因此，医疗保健组织可以与符合其成本和质量计划的高价值医疗服务提供商合作，并提高医疗质量。
人口分析 收集并分析人口健康数据，以帮助医疗保健支付者识别高危人群及其护理需求。这些解决方案还评估了提供的护理质量，并有助于提供适当的护理。
这个元素 医疗保健付款人数据分析 提供全面，可靠和及时的指标，报告，趋势和图表。这些是根据从组织内部和外部有关患者和人群的多种来源获得的数据设计的。
人口分析系统可以通过满足相关人群的特定需求，极大地改善付款人策略并促进整体护理。
在各种之中 医疗保健付款人数据分析解决方案，进度跟踪对于组织与付款人相关的计划和活动的顺利执行至关重要。由数据相关研究支持的进度分析提供了全面而有价值的反馈，可帮助组织跟踪当前的工具，服务和方法。
进度分析系统提供形成性建模方法，高级数据分析以及可靠的运输计划建模和交通分析。通过进度分析系统，付款人可以定期审查其索赔的计划设计，并根据调查结果进行更改以得出变革性的结果。
通过在医生，诊所，患者和付款人组织之间部署实时信息共享，可以进行模式识别以检测对索赔的潜在欺诈。突出显示丢失或不正确的信息，识别差距，避免不必要的服务，减少单独的计费程序并实现误编码。这种形式的付款人分析使用互操作性数据分析在实现之前跟踪并减轻潜在的欺诈行为。
我们如何做
医疗支付公司收入流失的主要原因之一是拒绝索赔的比例很高。尽管可用的索赔分析系统可以在索赔裁决过程中发现常规标记，但它们在复杂的灾难性索赔中无效。
一位美国客户正在寻找医疗保健付款人数据分析，以简化索赔裁决程序。要求是一个智能系统，该系统可以使用一组规则库来处理来自多个票据交换所的索赔数据。
OSP开发了一个强大的付款人规则引擎，该引擎具有全面的仪表板，可让客户预测，评估和管理高额的医疗保健索赔。高效的系统可快速隔离大量数据，并准确地预测保险费是否可支付。
我们如何做
保险公司通常采用快速流程来降低成本并快速解决索赔。但是，有时由于超额支付保险结算索赔给承运人造成巨大损失。
OSP’定制的医疗保健付款人数据分析系统可帮助优化付款，以减少索赔周期所需的时间，并通过有限的即时付款减少保险人的费用并节省收入。
我们如何做
索赔管理是一个非常复杂的过程，需要花费大量时间，并且索赔提交中的任何错误都会导致由于索赔被拒绝和拒绝而造成的收入损失。
OSP帮助加利福尼亚的一家医疗保健理赔管理公司自动化了其完整的理赔流程，从使用CMS代码提交到报销。索赔分析解决方案还通过电子汇款建议，EOB和上诉信来管理索赔拒绝，这有助于降低未付帐单比率。
我们如何做
估计数字显示，医疗保健欺诈给国家造成的年度医疗保健支出约为680亿美元。欺诈性的提供者计费，对昂贵服务的升级，重复计费以及未执行服务的计费是医疗保健付款人常见的一些欺诈行为。
在医生，诊所，患者和付款人组织之间的实时信息共享有助于模式识别以检测潜在的欺诈索赔。 付款人 Analytics使用互操作性数据分析，通过突出显示不正确的信息，识别差距，减少单独的计费程序并识别错误的编码来减轻潜在的欺诈行为。
我们如何做
在OSP实验室，我们部署了预测性分析和护理质量干预策略，以将数据和信息汇总在一起，以提供可以实质性改善质量的见解。这种针对医疗保健付款人数据分析软件的策略可从数据中识别关键因素和措施，以提供针对索赔数据和临床组成部分的质量改进的反馈。
我们承担解决方案的实施，该解决方案具有监视结构化和非结构化数据形式，分析历史和当前医疗保健信息以识别和预测需要干预的区域的能力。通过将数据挖掘嵌入到我们的医疗保健付款人中，精算风险调整，欺诈检测和漏洞跟踪大大降低了成本，并显着改善了结果。
随着监管流程和合规程序的发展，我们的医疗保健付款人分析软件可以自动适应并满足不断变化的监管要求。我们进一步提供咨询支持，以使整个付款人组织适应不断变化的结构，并帮助您的组织适应修改并从中受益。
我们遵循每个政府的监管要求，并创建符合严格协议的解决方案。
由我们的专家精心策划与您的业务有关的资源
让我们用我们的解决方案应对您的挑战
