DBC-validatiewerklijsten Opschonen

Binnen ziekenhuizen vraagt het opschonen van DBC-validatiewerklijsten om veel terugkerend uitzoekwerk. Medewerkers in de zorgadministratie lopen werklijsten in het ECD door, beoordelen of registraties echt actie vragen en corrigeren alleen die dossiers waar de combinatie van foutcode, specialisme en onderliggende registratie daar aanleiding toe geeft. Juist omdat dit direct raakt aan registratiekwaliteit, facturatie en rapportage, moet die beoordeling zorgvuldig gebeuren.

De uitdaging

Binnen ziekenhuizen vraagt het opschonen van DBC-validatiewerklijsten om veel terugkerend uitzoekwerk. Medewerkers in de zorgadministratie lopen werklijsten in het ECD door, beoordelen of registraties echt actie vragen en corrigeren alleen die dossiers waar de combinatie van foutcode, specialisme en onderliggende registratie daar aanleiding toe geeft. Juist omdat dit direct raakt aan registratiekwaliteit, facturatie en rapportage, moet die beoordeling zorgvuldig gebeuren.

In de praktijk is dit proces:
  • Handmatig
  • Verspreid over veel verschillende schermen
  • Afhankelijk van organisatie-, domein- en cliëntspecifieke regels
Gevolg:

• Gemiddeld ± 9 minuten per DBC-validatieregel kwijt
• Regelmatig ten onrechte afgesloten of overgeslagen DBC-registraties door handmatige beoordeling van parallelle codes en startdatumgrenzen
• Risico's rond onjuiste facturatie en verhoogd auditrisico door niet-gelogde wijzigingen in de DBC-werklijst

Oplossing

Het proces wordt geautomatiseerd met de inzet van een digitale collega die meebeweegt met de werkwijze van de organisatie.

Er is geen volledig standaardproces: organisaties bepalen zelf welke onderdelen worden afgesloten, in welke volgorde en met welke uitzonderingen.

De robot voert vervolgens exact dezelfde stappen uit als een medewerker, maar dan:

Sneller

Foutloos

Consistent

volgens vastgelegde afspraken

Hoe voert de digitale collega het proces vaak uit? (gebeurt nu niks mee)

1

Start van het proces

De robot start wanneer de organisatie dat wil, bijvoorbeeld:

  • na een signaal vanuit een systeem
  • rond een vaste tijd op basis van een lijst die ergens wordt aangeleverd ofgemaild
  • nadat de robot heeft gezocht naar ‘inactieve’ dossiers en toestemmingheeft gevraagd om af te sluiten

2

ONS openen en cliënt opzoeken

  • Robot logt in zoals een medewerker
  • Zoekt de juiste cliënt en onderdelen op

3

Zorg administratief beëindigen

  • Einddatums zetten
  • Zorgtoewijzingen stoppen
  • Relaties afsluiten
    (de kern van het proces)

4

Afronden en opschonen

  • Locaties afsluiten
  • Agenda leegmaken
  • Taken afronden
  • Dossier uit actieve lijsten halen

5

Controle en logging

  • Volledige logging per cliënt
  • Duidelijke meldingen bij fouten
  • Escalatie naar mensen bij niet-voorziene gevallen

Wat voor soort informatie kan de digitale collega bijhouden?

Aantal beoordeelde registratieregels
    Geeft inzicht in het volume dat per run, week of maand wordt verwerkt en helpt bij capaciteitsplanning van de zorgadministratie.
    Percentage registraties met daadwerkelijke correctie
    Laat zien welk deel van de werkvoorraad na inhoudelijke beoordeling echt tot een aanpassing leidt en voorkomt een vertekend beeld van productiviteit.
    Gemiddelde doorlooptijd per regel
    Vraag meer informatie aan bij Kirsten, Rick of Esmee

    Samenvatting

    Het opschonen van DBC-validatiewerklijsten is in ziekenhuizen typisch werk dat veel tijd kost, maar inhoudelijk wel zorgvuldig moet gebeuren. Door de terugkerende beoordeling en correcties te automatiseren, neemt de druk op de zorgadministratie af en verbetert tegelijk de consistentie van registratieverwerking. Het resultaat is minder handmatig uitzoekwerk, betere controleerbaarheid en meer grip op registratiekwaliteit.