Camber: Dùng AI giải mã bài toán thanh toán bảo hiểm cho phòng khám sức khỏe tâm thần

Mỹ | Công nghệ | Ý kiến | Văn hóa | Biểu đồ

Tuần này, chúng ta sẽ xem xét tình trạng của liệu pháp phân tích hành vi ứng dụng (ABA): phương pháp trị liệu chuyên sâu, một kèm một theo giờ, vốn là tuyến đầu trong điều trị tự kỷ.

Sức khỏe hành vi là một lĩnh vực quan trọng. Nhu cầu đang rất lớn (và ngày càng tăng). Vậy tại sao đây vẫn là một mô hình kinh doanh khó vận hành đến thế?

Chúng tôi có một số dữ liệu từ Camber, giúp làm sáng tỏ những thách thức vận hành mà các phòng khám chuyên khoa như ABA (cũng như vật lý trị liệu PT, tai mũi họng ENT, điều trị lạm dụng chất gây nghiện SUD và tim mạch) đang phải đối mặt. Camber đang xây dựng nền tảng chu trình doanh thu AI-native mà các phòng khám này sử dụng để được thanh toán, vì vậy đây là vấn đề họ hiểu rất rõ. Hóa ra, những khác biệt nhỏ trong biên lợi nhuận hoàn trả có thể tạo ra tác động lớn trong việc khởi tạo và vận hành một phòng khám bền vững (thay vì kết quả ngược lại).

Hãy cùng đi sâu vào vấn đề.

Điều đầu tiên cần ghi nhớ là các phòng khám sức khỏe hành vi không thiếu nhu cầu. Ngược lại, một trong những thách thức lớn nhất mà các phòng khám phải đối mặt là tình trạng thiếu hụt kinh niên các bác sĩ lâm sàng và nhân viên có trình độ để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về điều trị một kèm một.

Thách thức lớn thứ hai chính là nơi Camber tham gia: đảm bảo rằng các phòng khám được bảo hiểm hoàn trả cho tất cả các dịch vụ đã thực hiện bởi các bác sĩ lâm sàng vốn đã vô cùng bận rộn. Việc nhận được thanh toán đầy đủ và đúng hạn có thể là yếu tố quyết định việc một phòng khám có tiếp tục mở cửa hay không (và do đó quyết định việc một đứa trẻ có được tiếp tục trị liệu hay không). Nói cách khác, việc hoàn trả kịp thời và đầy đủ là yếu tố sống còn để tham gia và tồn tại trong lĩnh vực này.

Nỗi đau liên quan đến việc hoàn trả từ bảo hiểm không chỉ riêng với các đơn vị ABA, nhưng nó đặc biệt nghiêm trọng ở đây. Các cơ sở này còn khá non trẻ, biên lợi nhuận mỏng và bối cảnh bảo hiểm cực kỳ phức tạp với sự biến động rất lớn. Đó chính xác là nơi Camber phát huy thế mạnh.

Để minh họa cho quan điểm này, khi nói đến loại hình điều trị này, cùng một công ty bảo hiểm sẽ hoàn trả các mức phí khác nhau tùy theo từng bang:

Đối với bốn công ty bảo hiểm khác nhau, mức chênh lệch cao-thấp giữa số tiền mà bất kỳ công ty bảo hiểm nào hoàn trả cho cùng một dịch vụ dao động từ 2,09 lần đến 1,35 lần.

Nói cách khác, cùng một công ty bảo hiểm trả cho các phòng khám số tiền cao gấp đôi cho cùng một dịch vụ ở bang này so với bang khác. Vấn đề ở đây là đây không phải là một hệ thống dễ dàng để điều hướng, và việc xử lý đúng đắn có thể mang lại những tác động tài chính to lớn.

"Ông kẹ" phổ biến nhất khi nói đến bảo hiểm là từ chối yêu cầu bồi thường (claims denial), vì vậy có thể bạn sẽ ngạc nhiên khi biết rằng các yêu cầu bị từ chối thực tế không phải là vấn đề quá lớn. Phần lớn các yêu cầu thực tế đều được chấp thuận:

Đối với một phòng khám điển hình, chỉ khoảng 3% yêu cầu bị từ chối thẳng. Ở mức cực đoan, tỷ lệ từ chối khá cao, nhưng đó không phải là trải nghiệm chung của hầu hết các phòng khám.

Vậy nếu không phải là việc từ chối yêu cầu bồi thường gây ra sự cản trở trong quy trình hoàn trả, thì đó là gì?

Nỗi đau thực sự đến từ các yêu cầu không bị từ chối nhưng cần phải xử lý lại. Đây là một điểm quan trọng và thường bị đánh giá thấp. Một công ty bảo hiểm có thể chấp thuận yêu cầu, đồng ý rằng phương pháp điều trị đã đưa ra là phù hợp với bệnh nhân, nhưng sau đó cuộc mặc cả mới bắt đầu. Các mã có đúng không? Thông tin có đầy đủ và chính xác không? Tất cả các biểu mẫu đã có đủ chưa? Và một lần nữa, mỗi công ty bảo hiểm mặc cả theo một cách khác nhau, và đôi khi cùng một công ty bảo hiểm lại mặc cả khác nhau cho cùng một phương pháp điều trị, tùy thuộc vào bệnh nhân.

Các phòng khám không hề cẩu thả hay lười biếng. Thực tế là hệ thống này rất phức tạp.

Ở đây, nỗi đau xử lý lại cũng nằm ở biên lợi nhuận, nhưng những biên lợi nhuận này rất đáng kể:

Dữ liệu cho thấy khoảng 72% yêu cầu được thông qua "sạch", trong khi các công ty bảo hiểm yêu cầu phòng khám phải làm thêm việc đối với khoảng 28% còn lại.

Đối với một doanh nghiệp có biên lợi nhuận mỏng, việc có gần một phần ba khoản phải thu bị treo trong đống giấy tờ là một vấn đề rất lớn.

Và chi phí để giải quyết các vấn đề này theo cách thủ công là cực kỳ cao, với lợi nhuận giảm dần nhanh chóng:

Theo một số ước tính, việc giải quyết thủ công các vấn đề hành chính tốn kém gấp 6,3 lần so với giải pháp tự động – chỉ riêng việc tự động hóa hoàn toàn có thể tiết kiệm khoảng 21 tỷ USD mỗi năm.

Thêm vào đó, vì việc giải quyết yêu cầu bồi thường quá thủ công, nên càng mất nhiều thời gian cho một yêu cầu, thì số tiền cuối cùng thu hồi được càng ít:

Một lần nộp lại yêu cầu duy nhất sẽ cắt giảm số tiền hoàn trả xuống hơn một nửa. Nếu giấy tờ bị đẩy qua đẩy lại 3-4 lần, tỷ lệ tiền mà phòng khám cuối cùng thu hồi được chỉ còn khoảng 25% yêu cầu (thường là nhiều tháng sau khi dịch vụ thực sự được thực hiện).

Một lần nữa, các phòng khám là những dịch vụ có biên lợi nhuận mỏng, thiếu hụt nguồn lực và thâm dụng lao động. Nếu 30% thời gian lao động đó bị mắc kẹt trong "địa ngục giấy tờ" và cần thêm thời gian lao động (tốn kém) để sửa chữa, thì bạn có thể hiểu tại sao không quá lời khi nói rằng quy trình xử lý yêu cầu bồi thường tốt hơn, rẻ hơn và nhanh hơn có thể là sự khác biệt giữa sống và chết đối với một phòng khám ABA. Việc giảm tỷ lệ "cần theo dõi" 30% đó, đồng thời giảm chi phí và cải thiện hiệu quả của việc theo dõi đó, có ý nghĩa to lớn đối với việc trẻ em có được trị liệu hay không.

Dữ liệu của Camber cũng cho thấy đây chắc chắn là một vấn đề có thể giải quyết bằng công nghệ.

Nếu 30% yêu cầu bồi thường đang gây ra tất cả những rắc rối, hãy xem xét các lỗi phổ biến nhất trong 30% đó:

Khoảng 20% các vụ từ chối (và 20% số tiền) xoay quanh thông tin và tài liệu. Các vấn đề về phạm vi bảo hiểm và xác thực thông tin lần lượt đứng thứ hai và thứ ba.

Đây là những lỗi hành chính, phần lớn do sự phức tạp của quy trình hoàn trả, và chúng hoàn toàn có thể giải quyết được bằng công nghệ, đặc biệt là công nghệ có khả năng học hỏi (như của Camber). Nếu chỉ cần logic dựa trên quy tắc để thực hiện đúng các yêu cầu bồi thường thì đây sẽ là vấn đề ít nghiêm trọng hơn – chắc chắn các quy tắc của bên chi trả được mã hóa, cùng với việc kiểm tra và lọc tự động sẽ giúp ích, nhưng rào cản thực sự là phát triển khả năng nắm bắt các đặc thù riêng của từng công ty bảo hiểm.

Một phần lý do chúng tôi biết rằng công nghệ học tập liên tục là rất quan trọng, đó là bản thân các phòng khám cũng trở nên giỏi hơn trong quy trình này khi họ hoạt động càng lâu:

Sau 2 năm, một phòng khám cải thiện tỷ lệ thành công ngay lần đầu từ 77% lên đến 92%.

Làm chủ quy trình hoàn trả yêu cầu bồi thường giống như một nghề cần phải học. Sau hai năm đào tạo tại chỗ, bộ phận văn phòng của phòng khám có thể học được hầu hết các kiến thức chuyên môn cần thiết để nộp hồ sơ suôn sẻ hơn. Tuy nhiên, từ góc độ cung cấp dịch vụ chăm sóc, quy trình đó rất tốn kém và mất thời gian – điều mà nhiều phòng khám mới thành lập có thể không có thời gian hoặc quy mô để chi trả – và điều đó có nghĩa là sự ra đi của một chuyên gia hệ thống duy nhất sẽ gây ra sự mất mát chi phí chìm có thể khiến phòng khám thụt lùi nhiều năm.

Tuy nhiên, với Camber, đường cong học tập để làm chủ việc thanh toán trở nên dốc hơn theo cấp số nhân:

Chỉ trong hai tháng sau khi bắt đầu sử dụng Camber, tỷ lệ yêu cầu bồi thường cần can thiệp thủ công đã giảm hơn một nửa. Và đó là chưa kể đến bản chất của công việc thủ công thực sự cần thiết khi Camber tham gia ngay từ đầu.

Tổng hợp tất cả lại, dễ hiểu tại sao Camber lại đóng một vai trò có giá trị như vậy trong hệ sinh thái ABA. Camber giảm đáng kể chi phí vận hành để được thanh toán của phòng khám, thực hiện nhanh hơn nhiều và không đòi hỏi bác sĩ lâm sàng phải lo lắng về việc liệu một thành viên chủ chốt trong nhóm thanh toán của họ có sắp đi nghỉ, nghỉ hưu hay bị phòng khám khác "săn đón" hay không.