电子医疗记录(EMR)和电子健康记录(EHR)极大地改善了数据获取的困难,但有效的收入周期管理仍然需要大量的数据准备,以满足运营需求和健康的IT标准。这可能很耗时并且延迟了收款。
Altair市场领先的数据准备工具Monarch帮助医疗保健专业人员节省时间,减少书写错误,在收入周期管理中轻松地自动执行重复流程并更快地获得收入。
多年来,Altair® Monarch® 一直帮助医疗保健分析师从难以访问且结构不规范的数据源(如pdf、csv、日志文件和文本文件)中提取数据,以进行分析和洞察。
Monarch还使用预构建的数据提取模型,并自动执行耗时且容易出错的任务转换来自数据库系统和机器生成的日志文件中的数据。
易于使用
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Monarch 有一个直观的、类似于Excel的界面,通过点击即可执行数据准备命令。这意味着不需要编码即可在Excel中使用公式、宏或vlookup,可以减少时间。
与您的EMR和EHR系统的预先
建立的连接
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Monarch 拥有超过 28 个与本地数据库和第三方解决方案(如 Epic)的预构建连接,以及 ODBC 和 OLEDB 驱动程序,用于与患者财务管理系统进行附加连接。这些连接都意味着自动化的数据提取、准备、混合和导出,从而减少了手动工作的劳动时间并且获得了更多的业务洞察和价值。
自动重新格式化和整合文件
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杂乱的个人信息文件会立即转换为行和列。然后,使用预先定义的数据转换命令立即将个人信息与索赔调整原因代码结合在一起,为您提供快速、全面的帐户应收账款视图。筛选和分组选项便于按帐户、付款人、年龄、患者类型、服务线和/或程序审查账龄索赔。
提高原始索赔提交率并减少
索赔拒绝率模型
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Monarch的工作空间和变更历史记录能够记住所有数据转换命令。例如,一旦您建立了识别未付款项的流程,Monarch就会完成所有必要的数据转换,并在几秒钟内为您提供结果。这意味着您可以花更少的时间来识别逾期付款,而将更多的时间用于为企业组织收取未支付的收入。
轻松将EMR数据与内部和
外部信息进行协调
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EMR系统并不总是与EHR系统或外部组织通信。许多医院在他们的技术堆栈(EMR咨询)下有多达200个不同的系统。通过Monarch点击合并和连接向导,您可以智能地组合完全不同的信息,而无需编码——无需再编写和重写Excel中的vlookup、宏或函数。使用患者的姓名或身份证号汇总患者的医疗和财务数据,一次性构建连接,并为将来所有的跨系统对账实现自动化连接。
让你的数据具有可操作性
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关于事件总数、收入、流程数、费用等的KPI只能告诉您单个数据点,混合这些数据可以让收入周期的专业人员充分了解其流程的成功和失败,工作区自动化清理和合并数据(例如:患者、账单、付款和索赔信息)的繁重工作。减少手动工作可以使您刷新重要报告,如净收款率和应收账款账龄,仅需几分钟而不是几个小时或几天。
证明您的数据是准确的
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拥有用于生成索赔和报告的特定文件和步骤的日志对于有效的收入周期管理极为重要,因为几乎不可能跟踪在患者、组织和付款人之间发送的每一个文件、付款、订单和索赔。Monarch的”数据沿袭”和”变更历史记录”为分析师提供了一个完整的审计跟踪,用于快速识别和修复错误。
从网页中抓取数据
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医疗保健组织正在做出巨大努力来数字化和集中化管理数据,以帮助改善患者护理流程。越来越多的患者利用基于 Web 的患者门户网站更新信息、预约、补充处方或支付账单。这些门户网站中存在许多重要的患者信息,必须与主要的医疗保健系统保持一致。Monarch网页抓取简化了对这些数据的访问和可用性,以便进行有效的分析。
利用本地导出
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医疗保健记录需要有效地组织并与合适的人共享。Monarch允许您预先定义每份报告的导出,并自动将这些报告交付给合适的人员和系统,以便加快决策和有效治理。
绿色化
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医疗保健组织正在努力实现”无纸化”,但专家估计,即使使用无纸化 EMR 和 EHR 系统,医疗保健领域的年印刷量也至少增长了 11%。有了Monarch,许多与纸质报告相关的障碍被消除。
通过创建和分析数字化报告,医疗保健组织可以提高运营效率并减少实际的文书工作量。
美国俄亥俄州急性医疗中心和社区医院Southeastern Med需要比目前更大更完善的商业智能报告功能,同时为了收集可行的见解洞察,医疗中心需要利用各种数据源。
Altair Monarch平台使Southeastern Med几乎可以从任何信息源访问、准备和分析非结构化和结构化数据。如今,医院管理员可以快速可视化与特定情况、治疗、人员等相关的趋势和挑战,从而以较低的成本提供更好的患者护理。
Altair Monarch 简介
Altair Monarch是Altair的数据准备工具,已有三十年的历史。利用Monarch可从多种数据来源中快速、简单地提取需要的数据,包括将非结构化数据,如PDF、文本、网页等,转换为行与列的结构化数据。
提取数据后,用户可以在无需编码和基于鼠标点击的方法下进行数据的清理、转换、合并、去重等工作,并且可以导出到任何的数据分析平台或者BI工具进行进一步的操作。
在数据准备方面,流程是非常重要的,Monarch建立在30年的发现、转换和共享准确数据集方面的经验值上,用于预测分析和机器学习。
访问
Monarch是一个与供应商无关的平台,用户无需手动输入数据或编码即可轻松访问、处理和格式化来自各种来源数据。
处理
提取数据并设置为行和列后,超过 80 个预构建的数据准备功能允许用户无需编写代码、脚本或宏(如在 Excel 中)即可操作数据。
混合
Monarc复杂的”合并分析”使用预先构建的模型和算法来组合不同但拥有共同因素的相关数据集。无需vLookups。
审计
Monarch内部的”变更历史记录”和”数据沿袭”功能允许用户准确跟踪原始数据集发生的变化。可以对这些日志进行治理和自动化操作。
导出
Monarch将处理后的数据导出到Excel、CSV和各种可视化工具,简化了收款识别。
自动化
“模型”和”工作空间”使用户能够自动化可重复的数据准备的所有阶段。