<<<臨床收費流程轉型背景及現況探討>>>
全球醫療成本持續攀升，加上人力短缺與複雜法規，使臨床收費流程(Revenue Cycle)的效率與準確度成為各大醫療體系關注焦點。根據美國醫院協會(American Hospital Association)2022年統計報告，醫院人力成本平均年增6％，且未來仍將持續成長。2023年在HFMA Annual Conference由Accuity主辦的「Clinical Revenue Cycle Transformation: Takeaways from 3 Systems」座談會中，來自Mass General Brigham、MultiCare Health System與Prisma Health的專家分享實務經驗，揭示多數機構面臨的挑戰：資料分散、手動作業繁瑣，以及核心績效(例如淨收入(Net Revenue)、病例複雜度指數(CMI, Case Mix Index)等)難以改善。這些問題不僅影響收付款週期，也可能加劇醫護人員的負擔，進而影響病人照護品質，凸顯臨床收費流程轉型的急迫性。
<<<推動收費流程變革核心機制與案例>>>
探究臨床收費流程轉型的關鍵，主要可歸納為三大機制：資料整合、流程自動化與績效監測。以Mass General Brigham為例，引入雲端資料倉儲(Data Warehouse)與電子病歷(EHR, Electronic Health Record)深度串接，使各科室診斷、手術及帳務資料得以即時匯流；MultiCare Health System則透過自然語言處理(NLP, Natural Language Processing)技術，自動辨識醫囑及臨床紀錄，減少30％以上的手動編碼作業；Prisma Health與Accuity合作導入智能合約(Contract Intelligence)平台，透過預先設定的契約條款及差異分析(Denomination Analysis)功能，快速查核保險商費率差異並協同談判提升議價能力。根據Accuity統計，多家醫療機構在實施上述技術後，平均淨收入提升2％至4％，逾半機構將編碼糾錯率(Code Denial Rate)降低約20％。這些案例充分說明，以技術驅動流程革新已成大勢，並為後續方案設計提供重要參考。
<<<落實收費策略及風險管控評估方法>>>
面對收費流程轉型，建議採取「全流程數位化」、「動態績效追蹤」、「持續改進迴路」三步驟策略。首先，導入AI醫療紀錄(Ambient Clinical Voice Documentation)與智能輔助編碼(CDI, Clinical Documentation Improvement)工具，實現臨床與帳務資料即時同步，提高病例複雜度指數(CMI)並降低查詢次數(Queries)；其次，建立關鍵績效指標(KPI)儀表板，監測淨收入變化、DRG降級(DRG Downgrades)個案及保險拒付率(Denial Rate)，並透過週期化回溯分析快速識別瓶頸；最後，納入風險管控措施，包括AI模型偏誤(Bias)評估、使用者教育訓練與變革管理(Change Management)，以確保技術落地與組織文化融合。需留意AI系統對敏感詞彙之誤判風險，並預留人工覆核機制，以兼顧效率與合規。您所在的機構是否已建立完善的數位轉型藍圖，並為下一波病人照護革新做好準備？
