電子醫療記錄(EMR)和電子健康記錄(EHR)極大地改善了數據獲取的困難,但有效的收入周期管理仍然需要大量的數據準備,以滿足運營需求和健康的IT標準。這可能很耗時並且延遲了收款。
Altair市場領先的數據準備工具Monarch幫助醫療保健專業人員節省時間,減少書寫錯誤,在收入周期管理中輕鬆地自動執行重複流程並更快地獲得收入。
多年來,Altair ® Monarch ®一直幫助醫療保健分析師從難以訪問且結構不規範的數據源(如pdf、csv、日誌文件和文本文件)中提取數據,以進行分析和洞察。
Monarch還使用預構建的數據提取模型,並自動執行耗時且容易出錯的任務轉換來自數據庫系統和機器生成的日誌文件中的數據。
易於使用
01
Monarch 有一個直觀的、類似於Excel的界面,通過點擊即可執行數據準備命令。這意味著不需要編碼即可在Excel中使用公式、宏或vlookup,可以減少時間。
與您的EMR和EHR系統的預先
建立的連接
02
Monarch 擁有超過28 個與本地數據庫和第三方解決方案(如Epic)的預構建連接,以及ODBC 和OLEDB 驅動程序,用於與患者財務管理系統進行附加連接。這些連接都意味著自動化的數據提取、準備、混合和導出,從而減少了手動工作的勞動時間並且獲得了更多的業務洞察和價值。
自動重新格式化和整合文件
03
雜亂的個人信息文件會立即轉換為行和列。然後,使用預先定義的數據轉換命令立即將個人信息與索賠調整原因代碼結合在一起,為您提供快速、全面的帳戶應收賬款視圖。篩选和分組選項便於按帳戶、付款人、年齡、患者類型、服務線和/或程序審查賬齡索賠。
提高原始索賠提交率並減少
索賠拒絕率模型
04
Monarch的工作空間和變更歷史記錄能夠記住所有數據轉換命令。例如,一旦您建立了識別未付款項的流程,Monarch就會完成所有必要的數據轉換,並在幾秒鐘內為您提供結果。這意味著您可以花更少的時間來識別逾期付款,而將更多的時間用於為企業組織收取未支付的收入。
輕鬆將EMR數據與內部和
外部信息進行協調
05
EMR系統並不總是與EHR系統或外部組織通信。許多醫院在他們的技術堆棧(EMR諮詢)下有多達200個不同的系統。通過Monarch點擊合併和連接嚮導,您可以智能地組合完全不同的信息,而無需編碼——無需再編寫和重寫Excel中的vlookup、宏或函數。使用患者的姓名或身份證號匯總患者的醫療和財務數據,一次性構建連接,並為將來所有的跨系統對賬實現自動化連接。
讓你的數據具有可操作性
06
關於事件總數、收入、流程數、費用等的KPI只能告訴您單個數據點,混合這些數據可以讓收入周期的專業人員充分了解其流程的成功和失敗,工作區自動化清理和合併數據(例如:患者、賬單、付款和索賠信息)的繁重工作。減少手動工作可以使您刷新重要報告,如淨收款率和應收賬款賬齡,僅需幾分鐘而不是幾個小時或幾天。
證明您的數據是準確的
07
擁有用於生成索賠和報告的特定文件和步驟的日誌對於有效的收入周期管理極為重要,因為幾乎不可能跟踪在患者、組織和付款人之間發送的每一個文件、付款、訂單和索賠。Monarch的"數據沿襲"和"變更歷史記錄"為分析師提供了一個完整的審計跟踪,用於快速識別和修復錯誤。
從網頁中抓取數據
08
醫療保健組織正在做出巨大努力來數字化和集中化管理數據,以幫助改善患者護理流程。越來越多的患者利用基於Web 的患者門戶網站更新信息、預約、補充處方或支付賬單。這些門戶網站中存在許多重要的患者信息,必須與主要的醫療保健系統保持一致。Monarch網頁抓取簡化了對這些數據的訪問和可用性,以便進行有效的分析。
利用本地導出
09
醫療保健記錄需要有效地組織並與合適的人共享。Monarch允許您預先定義每份報告的導出,並自動將這些報告交付給合適的人員和系統,以便加快決策和有效治理。
綠色化
10
醫療保健組織正在努力實現"無紙化",但專家估計,即使使用無紙化EMR 和EHR 系統,醫療保健領域的年印刷量也至少增長了11%。有了Monarch,許多與紙質報告相關的障礙被消除。
通過創建和分析數字化報告,醫療保健組織可以提高運營效率並減少實際的文書工作量。
美國俄亥俄州急性醫療中心和社區醫院Southeastern Med需要比目前更大更完善的商業智能報告功能,同時為了收集可行的見解洞察,醫療中心需要利用各種數據源。
Altair Monarch平台使Southeastern Med幾乎可以從任何信息源訪問、準備和分析非結構化和結構化數據。如今,醫院管理員可以快速可視化與特定情況、治療、人員等相關的趨勢和挑戰,從而以較低的成本提供更好的患者護理。
Altair Monarch 簡介
Altair Monarch是Altair的數據準備工具,已有三十年的歷史。利用Monarch可從多種數據來源中快速、簡單地提取需要的數據,包括將非結構化數據,如PDF、文本、網頁等,轉換為行與列的結構化數據。
提取數據後,用戶可以在無需編碼和基於鼠標點擊的方法下進行數據的清理、轉換、合併、去重等工作,並且可以導出到任何的數據分析平台或者BI工具進行進一步的操作。
在數據準備方面,流程是非常重要的,Monarch建立在30年的發現、轉換和共享準確數據集方面的經驗值上,用於預測分析和機器學習。
訪問
Monarch是一個與供應商無關的平台,用戶無需手動輸入數據或編碼即可輕鬆訪問、處理和格式化來自各種來源數據。
處理
提取數據並設置為行和列後,超過80 個預構建的數據準備功能允許用戶無需編寫代碼、腳本或宏(如在Excel 中)即可操作數據。
混合
Monarc複雜的"合併分析"使用預先構建的模型和算法來組合不同但擁有共同因素的相關數據集。無需vLookups。
審計
Monarch內部的"變更歷史記錄"和"數據沿襲"功能允許用戶準確跟踪原始數據集發生的變化。可以對這些日誌進行治理和自動化操作。
導出
Monarch將處理後的數據導出到Excel、CSV和各種可視化工具,簡化了收款識別。
自動化
"模型"和"工作空間"使用戶能夠自動化可重複的數據準備的所有階段。
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