方法

  • 获取和收集来自数百种格式的医生和病人的医疗索赔。
  • 提取、转换和对齐数据到统一格式的统一报表结构。
  • 利用自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)来分析索赔。
  • 编目结果和源文件创建参考数据库。
  • 快速检索源文件以进行审核和符合性。

收益

  • 确定拒绝的根本原因,并提供有针对性的培训,提高通过率。
  • 减少注销和拒绝索赔的再处理时间。
  • 标志并减轻欺诈性提交以减少损失。