santé du cône

Les établissements de santé sont confrontés à une crise croissante : des difficultés à recouvrer les sommes dues et une perte de confiance des patients. Pour y remédier, ils se tournent vers des outils d’analyse prédictive capables d’évaluer la probabilité qu’un patient puisse régler sa facture.

En 2024, les établissements de santé ayant adopté des solutions d’optimisation des recouvrements ont constaté un retour sur investissement de 1 pour 10. Certains, comme Weill Cornell Medicine, ont même récupéré jusqu’à 15 millions de dollars (environ 13,7 millions d’euros) grâce à cette approche.

La situation est alarmante : les coûts pour les patients qui paient directement augmentent, et de plus en plus de personnes ont du mal à faire face à leurs factures médicales. Les méthodes de recouvrement inefficaces, la dépendance aux agences externes et l’absence d’évaluation du risque de paiement aggravent le problème. Les établissements qui adoptent des modèles de propension au paiement, basés sur l’analyse de données et l’automatisation, observent une amélioration de leurs revenus et une plus grande satisfaction de leurs patients.

Le concept de « propension au paiement » repose sur un modèle basé sur les données qui identifie les patients les plus susceptibles de régler leur facture. En comprenant mieux cette propension, les équipes de facturation peuvent concentrer leurs efforts sur les dossiers les plus prometteurs, optimisant ainsi leur temps et leurs ressources. Cela permet également de réduire la dépendance aux agences de recouvrement coûteuses et d’éviter de gaspiller des efforts sur des comptes peu susceptibles de payer.

Au cours des 20 dernières années, les hôpitaux américains ont absorbé près de 745 milliards de dollars (environ 680 milliards d’euros) de soins non remboursés, selon l’American Hospital Association. La hausse générale des coûts des soins de santé et les nouvelles réglementations financières devraient accentuer cette tendance.

Les contraintes de personnel et le volume croissant de factures à gérer compliquent la situation pour les établissements qui n’ont pas encore adopté l’analyse de la propension au paiement. Des délais de recouvrement plus longs entraînent des problèmes de trésorerie, des pertes de revenus et une augmentation de la créance douteuse. Cela affecte non seulement la santé financière de l’établissement, mais aussi la qualité des soins et l’expérience du patient.

Les modèles de propension au paiement fonctionnent en classant les comptes patients en fonction de leur probabilité de paiement, de 1 (très probable) à 5 (peu probable). Les comptes sont ensuite orientés vers les canaux de recouvrement appropriés. Des solutions comme celle proposée par Experian Health utilisent l’apprentissage automatique, l’analyse prédictive et diverses sources de données (informations de crédit, historique de paiement, données démographiques) pour identifier les patients les plus susceptibles de payer. Elles vérifient également automatiquement les informations des patients concernant les décès, les faillites, la couverture Medicaid et les programmes d’aide financière.

Grâce à cette segmentation basée sur les données, le personnel de recouvrement peut se concentrer sur les comptes les plus rentables. Une meilleure connaissance de la situation financière du patient permet également d’améliorer la communication et d’adapter les efforts de recouvrement. Les patients ayant une forte propension au paiement peuvent recevoir des rappels simples, tandis que ceux ayant une faible propension peuvent se voir proposer des options d’aide financière, telles que des plans de paiement ou des programmes d’assistance.

L’utilisation de modèles de propension au paiement présente de nombreux avantages : augmentation des taux de recouvrement, réduction de la créance douteuse, diminution des coûts de recouvrement, amélioration du flux de trésorerie et, en fin de compte, une meilleure santé financière de l’établissement.

Pour mettre en œuvre avec succès une analyse de la propension au paiement, les établissements de santé doivent choisir un partenaire technologique fiable, automatiser la communication avec les patients, assurer la compatibilité avec les systèmes existants, former le personnel de facturation et surveiller les indicateurs de performance clés.

« Propension à payer » est un modèle basé aux données qui identifie les populations de patients avec la plus grande probabilité de payer, pour améliorer les stratégies de collecte existantes. Lorsque les équipes de facturation comprennent mieux la propension d’un patient à payer, il peut facilement hiérarchiser efficacement les ressources de collection de sensibilisation. Cela facilite leur charge de travail, car ils peuvent concentrer leurs efforts où ils auront le plus grand impact et sur les comptes avec la plus grande probabilité de paiement.