Vérification démographique, contrôle de l’éligibilité et gestion des réclamations

Capturez plus de revenus, réduisez la charge administrative et améliorez l’expérience des patients au niveau financier grâce à des outils d’optimisation intégrés et autonomes de gestion du cycle des revenus (RCM).

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Trouvez une couverture plus active et dynamisez l’auto-paiement et les recouvrements avec franchise élevée

Les patients doivent de plus en plus assumer une part plus importante de leur facture qu’auparavant. L’identification manuelle des comptes d’auto-paiement et la capture conforme du remboursement maximal peuvent imposer une lourde charge au personnel de facturation.

En automatisant la vérification démographique et de la couverture, en trouvant et en corrigeant les erreurs qui provoquent des refus et en fournissant une image en temps réel de la situation financière du patient, les solutions d’optimisation de RCM de ZOLL Data Systems garantissent qu’aucun paiement n’est oublié. Des données précises et exploitables révèlent toute couverture cachée et génèrent des auto-paiements et des conversions à franchise élevée pour capturer plus de revenus plus rapidement, avec moins de courrier retourné.

« PETTIGREW a déployé la suite ZOLL AR Boost® début 2022 et elle a fourni d’énormes avantages grâce à l’augmentation des revenus et à la réduction des dépenses des employés. En moyenne, nous trouvons des informations d’assurance actualisées ou manquantes pour 27 % des dossiers que nous soumettons à ZOLL AR Boost. Ces informations ont permis de récupérer des centaines de milliers de dollars de revenus qui sinon auraient été retardés, voire peut-être jamais obtenus. »

Mark Jones, vice-président des services à la clientèle
Pettigrew Healthcare

L’outil de vérification démographique de ZOLL AR Boost améliore les données de base pour 60 % ou plus des contacts avec les patients.

L’outil de recherche de couverture de ZOLL AR Boost trouve toute assurance active en temps réel et convertit plus de 40 % des patients avec une assurance inconnue.

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