Malgré des investissements considérables dans les technologies de gestion des réclamations, les refus de remboursement continuent d’augmenter dans le secteur de la santé. L’intelligence artificielle (IA) émerge comme une solution prometteuse pour inverser cette tendance, en optimisant l’accès aux soins et en transformant le cycle de revenus des établissements.
Les responsables du cycle de revenus sont de plus en plus conscients du potentiel de l’IA, mais restent souvent prudents quant à son adoption. Selon David Figueredo, vice-président de l’innovation chez Experian Health, « Avec tous les investissements réalisés par des organisations comme Experian Health et les fournisseurs de systèmes HIS, il existe toujours une forte prévalence d’un problème de coordination des prestations et de refus d’éligibilité. » Cette méfiance s’explique en partie par des préoccupations liées à la précision, à la fiabilité, à la confidentialité des données et au coût de mise en œuvre.
L’IA peut être intégrée à chaque étape du cycle de revenus pour résoudre des problèmes persistants tels que la coordination des prestations, la vérification de l’éligibilité et la gestion des réclamations. L’objectif est de passer d’une approche transactionnelle à une approche plus intelligente, capable d’automatiser les tâches répétitives et de minimiser les erreurs manuelles.
Plusieurs priorités se dégagent pour une mise en œuvre réussie de l’IA. Il est essentiel de réduire les interactions manuelles, de résoudre les problèmes dès le début – notamment en corrigeant les données démographiques ou d’éligibilité incorrectes – et de garantir une intégration en temps réel des systèmes d’information hospitaliers (SIH) et des plateformes d’accès aux patients.
Experian Health propose une solution clé en main, le Conservateur de l’accès aux patients (PAC), qui consolide les fonctions essentielles telles que les contrôles d’éligibilité, la vérification des avantages, la collecte des données démographiques et la découverte en une seule plateforme. Kate Ankumah, chef de produit chez Experian Health, souligne l’importance de la qualité des données : « Nous savons que les mauvaises données sont comme un virus. Si elles commencent mal, elles se retrouvent sur la réclamation – même si vous essayez de les résoudre en cours de route, elles sont déjà enregistrées quelque part. »
En améliorant la précision du traitement des réclamations, l’IA permet de réduire le temps perdu par le personnel, les volumes de refus, les délais de traitement et les pénalités financières. Elle contribue également à améliorer l’expérience globale des patients et à atténuer les pénuries de personnel qui affectent de nombreux établissements de santé.
Figueredo insiste sur le fait que l’IA offre des possibilités inédites : « Nous pouvons faire des choses que nous ne pouvions pas faire auparavant – mais c’est la façon dont elle est appliquée pour résoudre les problèmes dans le domaine du cycle de revenus qui compte vraiment. » L’adoption de l’IA doit donc être guidée par des objectifs spécifiques et des résultats mesurables.
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