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    2018年乒乓球比赛视频:这家公司如何提高医疗支付准确性?

    来源: | 2019-03-15 10:07:06 | 人气:

    导读:2018年6月,业内领先的提供支付精度解决方案的公司Cotiviti Holdings(以下简称“Cotiviti”)被Veritas Capital和投资组合公司Verscend Technologies以49亿美元的价格收购。这项

    2018年6月,业内领先的提供支付精度解决方案的公司Cotiviti Holdings(以下简称“Cotiviti”)被Veritas Capital和投资组合公司Verscend Technologies以49亿美元的价格收购。这项收购协议达成之后,Cotiviti 6月初股价大涨,溢价32%。此时距离Cotiviti成立也不过三年多时间。

    Cotiviti成立时间虽短,却大有来头。2014年5月,后付费医疗保健支付精度解决方案领导者Connolly Superholdings(创立于1979年)宣布与预付费医疗保健支付精度解决方案领导者iHealth Technologies合并。

    合并后的新公司致力于帮助医疗保健客户识别和纠正不准确的支付,通过集成的解决方案帮助客户在日益复杂的医疗环境中提升支付精度。该公司于2015年9月正式更名为Cotiviti Holdings。

    就在当年,该公司为客户挽回了27亿美元的损失。这一出色表现,使“Cotiviti Holdings”这个新名字被业内广泛认可,该公司借此机会迅速与美国最大的25家医疗保健支付机构,以及美国最大的10家零售商中的大多数建立了合作伙伴关系。

    动脉网对该公司的基本情况及主要业务进行了梳理:

    上市、换帅、并购,巩固支付精度领域领导者地位

    迅速建立起行业地位以后,Cotiviti并没有止步于此,接下来的两个大动作更是证明了该公司立志成为行业领袖的决心:一是2016年5月26日,Cotiviti首次公开募股,正式登陆纽约证券交易所(股票代码为COTV),发行价19美元每股,共发行1250万股,募资2.375亿美元;二是同年8月,该公司迎来了上市后的首任总裁兼首席执行官——Emad Rizk博士。

    作为一名经验丰富的知名医疗行业高管,Emad Rizk博士拥有超过25年与付款人、提供者和政府实体密切合作的经验。此前,他还出任了Accretive Health的首席执行官,并加入了该公司董事会。在Accretive Health之前,Emad Rizk博士是为医疗保健支付者提供临床和财务解决方案的McKesson Health Solutions公司的总裁。

    在加入McKesson之前,Emad Rizk博士曾担任德勤咨询公司(Deloitte)的高级合伙人和全球医药管理总监。在德勤任职期间,他领导了公司所有部门的医疗成本和质量管理实践。

    在此之前,他曾担任孟山都(Monsanto)公司的副医疗总监和全球医疗总监。Emad Rizk博士目前是Intarcia/Accuray和全美西班牙裔健康协会(National Association for Hispanic Health)的董事会成员。他还曾在美国国家临床咨询委员会、国家质量审查委员会任职,并在DMAA(护理连续体联盟)董事会担任董事。

    加入Cotiviti一年后,2017年7月,Emad Rizk领导该公司通过股权融资获得3000万美元。同月,Emad Rizk带领Cotiviti以7000万美元的价格收购了医疗数据分析公司RowdMap,旨在进一步丰富和优化Cotiviti的支付精度分析工具。业内表示,这两家公司的共同之处在于,它们提供的分析软件能提供相应数据支持,以确保一些需要承担风险、高价值的医疗服务是可行的。

    这次收购进一步巩固了Cotiviti在支付精度领域的领先地位,也让业界见识到了Emad Rizk雷厉风行的作风。

    在Emad Rizk看来,随着美国医疗保健行业的成本不断上升,医疗行业参与者们面临着越来越复杂的临床和财务风险。Cotiviti的核心使命就是帮助客户优化财务绩效、提高支付效率以及整体医疗价值。值得一提的是,该公司的客户类别相当广泛,包括付款人、政府、医疗保健机构、保险经纪人、零售商、人寿保险公司以及律师事务所等等。

    Emad Rizk表示,医疗保健的监管和结构格局最近发生了许多变化,比如对个人健康计划市场的重大修改以及医疗补助计划的扩大,这些变化都在推动着医疗保健计划的创新。

    但创新也面临着重大挑战,例如,支付方必须大力投资,以改善其过时的IT基础设施。这些基础设施无法对市场变化做出快速反应,无法使用分析技术加强与供应商之间的合作。

    基于此,该公司主要为其遍布美国、加拿大、英国和印度的客户提供由数据分析驱动的三类支付精度解决方案:

    1、前瞻性索赔准确性解决方案,使医疗服务客户能够在索赔裁决后立即识别并解决索赔差异,并在索赔支付给医疗服务提供商之前解决;

    2、追溯索赔准确性解决方案,使医疗保险公司识别和解决付款不准确后,索赔已支付给医疗服务提供商;

    3、该公司还提供分析和支持服务,包括反欺诈、浪费和滥用分析,以识别编码和计费实践中的异常模式。

    构建多样解决方案,为医疗支付生态系统创造差异化价值

    这三大类解决方案是Cotiviti所有支付精度解决方案的基础和核心,以此为基础,该公司又根据不同的业务类型和客户类型对其进行了细分,具体问题具体分析,构建了专门针对医疗行业客户的四大解决方案,希望为医疗保健生态系统创造差异化价值:

    付款准确性解决方案

    Cotiviti的支付准确性套件可以通过为索赔支付生命周期中的每一个关键维度(从早期支付策略管理和临床索赔审查到支付后图表审查和欺诈模式调查)提供解决方案,节约医疗和行政成本。

    以付款准确性解决方案中的“欺诈,浪费和滥用(FWA)解决方案”为例。

    医疗诈骗造成的经济损失估计每年高达数百亿美元。强制处理效率、被忽视的索赔、人员过多或不足、不同的记录系统、不完整的报告和数据集都可能造成欺诈、浪费和滥用(FWA)。此外,由于医疗身份盗窃、身体风险以及与有组织犯罪集团的合作日益密切,医疗诈骗活动对患者的危害越来越大。

    Cotiviti的FWA解决方案由临床医生、索赔和监管专家、管理人员和数据分析师共同设计,适用于新出现的欺诈方案和合规要求。该集成解决方案将来自一个??榈氖莘治?、决策和见解应用到其他??榈墓嬖蚝退惴ㄖ?,从而创建更强大的反欺诈解决方案,在满足合规性和财务目标的同时,检测并阻止欺诈,浪费和滥用(FWA)。

    该公司独特的解决方案为其赢得了近100个支付方客户——从小型第三方管理员到全国25家最大支付方中的21家,其中许多都与Cotiviti合作十年以上。

    风险调整解决方案

    风险调整解决方案旨在对会员的风险负担进行合规、准确的补偿。

    风险调整计划很复杂,成功的管理需要保持完整的合规性,同时确保个人健康计划的风险负担在医疗记录和相关提交中得到适当记录。了解要使用哪些风险调整工具以及何时使用它们对于确保及时和一致的收入支付至关重要。此外,监管环境变化频繁,政府审计也变得越来越普遍,这些因素都会对风险调整产生影响。

    为了进行风险调整,Cotiviti部署了自然语言处理(NLP)和机器学习方面的临床和分析专家,一千多名经过认证的编码专业人员以及超过450名检索专家,为健康计划提供全面的、端到端的前瞻性和回顾性风险调整服务和支持,结合技术、人工智能、分析和深入的专业知识,确保与风险相关的收入得到优化,同时保持适当的遵从性。

    以风险调整解决方案中的“家庭评估解决方案(In-Home Assessments)”为例。

    为了充分管理和协调其成员的护理,卫生计划需要访问所有相关成员的医疗数据。然而,医疗记录、索赔或数据中包含的信息往往不能代表成员的健康、行为健康洞察力的全部状况。让合格的执业护士或医师助理接触家庭成员,并完成全面的个人健康评估,可以提供基本和缺失的临床数据。

    这一过程不仅可以推进护理质量和护理管理,还可以提供适当和全面的文件,确保成员的临床风险负担得到适当的掌握和证实,以便进行风险调整。

    质量和性能解决方案

    随着基于价值的补偿成为标准,Cotiviti的质量和性能解决方案允许卫生计划从简单地报告质量措施,转变为驱动更高价值的卫生保健计划的购买、交付和使用。该公司的解决方案使卫生计划能够更有效地与其提供者网络、成员以及计划本身内的其他功能团队协作。计划可以成功管理会员的临床和财务风险,最大限度地利用有限的内部资源,并符合行业要求和法规。

    质量改进是复杂的、不断发展的,并且越来越与财务盈利能力联系在一起。Cotiviti可以帮助客户将质量度量和报告转化为基础,以支持诸如人口健康、质量改进、遵从性、网络管理和合同以及基于价值的补偿等关键任务。该公司通过NCQA认证的度量逻辑和易于使用的报告软件与大量的、专业的检索和抽象服务相结合,以简化整体流程,争取在每个阶段都以最少的工作量获得最有效的结果。

    DxCG Intelligence风险调整和预测模型是Cotiviti性能分析解决方案的核心,20世纪90年代初与美国医疗保险和医疗补助服务中心(CMS)合作开发。

    DxCG Intelligence使用Cotiviti的专有预测模型将医疗数据转化为个人成员的风险评分,分数与其潜在疾病负担的成本相关。评分后汇总具有关键属性的个人得分可生成组级预测结果,帮助分析有关医疗保健效率的关键问题。

    分级条件类别(HCC)模型也建立在DxCG Intelligence的基础上,CMS今天仍然使用该模型作为风险调整医疗支付的基础。

    Cotiviti的质量性能解决方案DxCG Intelligence凭借付款人质量分析和报告解决方案荣获2017年度最佳KLAS奖。KLAS Research利用其完善的方法和详尽的客户研究来评估多个类别的供应商和解决方案性能??突乇鹬赋?,Cotiviti在软件性能和易用性方面领先于竞争对手。

    生命和法律服务

    Cotiviti的生命与法律服务旨在快速、轻松地检索对其客户的业务至关重要的医疗记录。

    人寿保险行业在很大程度上依赖于既有利可图又长期有效的强有力政策的批准和承保??焖偈占既返闹髦我绞Τ率觯ˋPS)的能力对于解读政策至关重要。Cotiviti拥有专利的医疗记录检索流程,该流程足够灵活,每个人都可以通过安全的在线帐户快速订购、跟踪、检索和查看数字化的APS文件。

    该公司为人寿保险行业的所有利益相关者提供服务,包括经纪人总代理(BGA)和独立代理人。该公司解决方案允许其他不可计的费用可计,并足够灵活,可以让任何法律专业人员快速订购、跟踪、检索和查看数字化医疗记录。

    Cotiviti的调度和检索工作流系统是其检索过程的核心,帮助代理快速准确地请求、汇总、数字化和索引患者临床数据。一旦记录被提取,就可以从其中央医疗记录库中随时获取。

    该公司则会跟踪、存储和管理有关每个提供商的详细信息(例如,联系信息、营业时间、检索方法以及记录位置、类型和联系方式),以确保有效检索。

    Cotiviti在生命与法律服务方面的的客户包括为保险和金融服务市场提供销售分销软件套件的Pipeline公司、为律师事务所提供案例管理软件的公司TrialWorks以及从事专业分时数据处理服务的公司Needles。这几家公司都拥有35年以上的运营历史。

    对于Cotiviti Holdings的定位及其多样化解决方案,该公司执行副总裁兼行政干事Jordan Bazinsky曾说过这样一段话:“在医疗行业,技术和数据正变得越来越精确,以至于行业参与者们可以在比以往任何时候都更细粒度的细节上去做文章?;痪浠八?,Cotiviti在观察总体和评估需求方面已经做得相当好了,但是在个体层面上应用同样的分析方法是非常困难的,例如,我们不仅要从数据中解析出发生了什么,还要分析它为什么会发生。当我们能够更好地查明各种风险的驱动因素时,我们就可以为解决这些问题指定责任?!?/p>

    由此看来,医疗支付领域的解决方案有很多种形式:基于价值的智能合约、医疗系统中新的伙伴关系,以及向患者提供更多有关其健康的信息,使他们能够做出更好的决定,等等。

    随着时间的推移与技术的进步,业内对知识的这种微调只会越来越精确,使医疗支付类企业能够“治疗”医疗系统,并取得有意义的进展。


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