Fouten in de facturering leiden er stilletjes toe dat de inkomsten van de kliniek afnemen

Een financieel directeur bij een Frans netwerk voor postacute zorg voert haar maandafsluiting uit, maar de cijfers kloppen niet: 2,3 miljoen euro aan afgewezen claims van aanvullende verzekeraars, onvolledige patiëntendossiers te laat gesignaleerd, en een achterstand bij de codering van revalidatiebehandelingen waardoor hun programma voor de medicalisering van informatiesystemen (PMSI) die pas in het volgende kwartaal aan het licht komen. Geen van deze problemen is het gevolg van een klinische mislukking. Het zijn allemaal administratieve kwesties – en ze zijn allemaal te voorkomen.

Dit scenario speelt zich af in honderden zorginstellingen in Frankrijk. Sinds 2024 zijn de medische en revalidatiediensten van het land (SMR) Deze sector functioneert volgens een nieuw financieringsmodel waarbij De helft van de inkomsten van elke instelling hangt af van de nauwkeurigheid en tijdigheid van de klinische codering en facturering. De kans op administratieve fouten is in feite volledig uitgesloten.

Dit probleem doet zich niet alleen in Frankrijk voor. In de Verenigde Staten geven ziekenhuizen inmiddels meer dan 40% van hun totale uitgaven op het gebied van administratieve taken, en naar schatting $43 miljard per jaar in een poging om de door verzekeraars verschuldigde vergoedingen voor reeds verleende zorg te innen. In de OESO-landen bedragen de administratieve kosten 15 tot 30% van de totale uitgaven voor de gezondheidszorg. .

De invloed van AI op de facturering in de gezondheidszorg vandaag de dag

De kostenbesparingen die AI de gezondheidszorg kan opleveren, zijn fenomenaal. Bij één implementatie gericht op operationele optimalisatie en een andere op generatieve AI, bedroeg het gecombineerde De financiële opbrengst bedroeg meer dan 35 miljoen euro voor één zorgnetwerk.

In instellingen voor postacute zorg, In elke fase van het patiënttraject treden inkomstenverliezen op: bij opname, tijdens het verblijf, bij ontslag en bij het beheer van vorderingen. Tot voor kort was elke fase afhankelijk van handmatige processen, gefragmenteerde IT-systemen en controles achteraf, waardoor fouten pas weken nadat het geld verloren was gegaan, aan het licht kwamen.

Twee elkaar aanvullende benaderingen die toegevoegde waarde bieden

1) Geavanceerde bedrijfsinformatie toegepast op klinische activiteiten

Een groot Europees netwerk voor postacute zorg heeft onlangs een geïntegreerd data platform-systeem geïmplementeerd dat de silo’s tussen de klinische, operationele en financiële data-afdelingen heeft doorbroken. Het platform heeft de codering omgevormd van een retrospectieve handeling (waarbij clinici reports-gegevens pas weken na het verlenen van de zorg indienden) naar een realtime, voorspellend proces. Zorghandelingen werden direct bij het plaatsvinden gekoppeld aan de tariefgroep van de patiënt, en het systeem berekende het optimale moment van ontslag om de financiering te maximaliseren en kostbare overschrijdingen te voorkomen. Resultaat: € 20 miljoen teruggewonnen door een betere afstemming tussen de daadwerkelijke zorgverlening en de nauwkeurigheid van de facturering, simpelweg door bestaande data bruikbaar en toepasbaar te maken.

2) Generatieve AI toegepast op administratieve werkprocessen

Bij een andere implementatie werden AI-agenten toegewezen aan vier cruciale stappen van de factureringscyclus:

  1. Voorafgaand aan de opname: AI controleert verzekeringsdocumenten en dekkingstoestemmingen, signaleert data-inconsistenties nog voordat de patiënt arriveert en voorkomt zo fouten die tijdens het verblijf een kettingreactie zouden veroorzaken.
  2. Tijdens het verblijf: Het systeem controleert voortdurend of de ERP-documenten van de instelling volledig en conform de voorschriften zijn, en signaleert ontbrekende gegevens in realtime in plaats van pas bij het ontslag.
  3. Facturering: Een laatste, door AI gestuurde controle zorgt ervoor dat de factuur (inclusief externe diensten en dure geneesmiddelen) exact overeenkomt met de oorspronkelijke dekkingsgoedkeuring.
  4. Vorderingen: Wanneer aanvullende verzekeraars claims afwijzen (een steeds vaker voorkomend en in toenemende mate door algoritmen gestuurd verschijnsel), analyseert AI de afwijzing, controleert of er van toepassing zijnde uitzonderingen zijn en stelt automatisch op bewijsmateriaal gebaseerde bezwaarschriften op.

Resultaat: Een vermindering van 80% fouten in verzekeringscontracten bij een proeflocatie, en €15M aan eerder onbetaalde facturen die binnen het hele netwerk zijn geïnd.

Het aanpakken van de tekortkomingen in de facturering van de gezondheidszorg

De meeste AI-initiatieven op het gebied van de facturering in de gezondheidszorg mislukken niet vanwege de technologie, maar vanwege drie tekortkomingen in de uitvoering.

Gap 1 – Ontbrekende data foundations: AI kan de facturering niet optimaliseren als de onderliggende data-gegevens gefragmenteerd, inconsistent of verouderd zijn. De hierboven beschreven implementatie van het raamwerk vergde maanden werk om de klinische, operationele en financiële data-gegevens in één enkel model te integreren, voordat er überhaupt analyses konden worden uitgevoerd. Instellingen die deze stap overslaan en direct overgaan op AI, automatiseren uiteindelijk gebrekkige processen.

Kloof 2 – Naleving wordt als bijzaak beschouwd: In Frankrijk leggen de richtlijnen van de CNIL en de HAS van maart 2026 inzake AI in de gezondheidszorg strenge beperkingen op: modellen mogen geen patiëntgegevens data opslaan, en RAG-architecturen (Retrieval-Augmented Generation) moeten vanaf het ontwerp gelokaliseerd en in overeenstemming met de AVG zijn. Zorginstellingen die vanaf het begin AI-workflows hebben ontwikkeld waarin naleving van de regelgeving al vanaf het begin was ingebouwd, konden deze sneller implementeren dan instellingen die probeerden dit achteraf in te bouwen.

Kloof 3 – Het project valt uitsluitend onder de verantwoordelijkheid van de IT-afdeling: Elke succesvolle implementatie heeft één kenmerk gemeen: gezamenlijke verantwoordelijkheid van de CIO en de leiding van de operationele of financiële afdelingen. Wanneer AI in de facturering wordt gepresenteerd als een technologisch project, verzetten klinische en administratieve medewerkers zich tegen de invoering ervan, maar wanneer het wordt gepresenteerd als een gezamenlijke inspanning om een einde te maken aan de dagelijkse frustratie over afgewezen declaraties en handmatig herstelwerk, verloopt de invoering veel sneller.

Voor leidinggevenden in de gezondheidszorg die deze weg overwegen, is de volgorde van belang:

  • Begin met data: Breng klinische en financiële systemen samen, zorg voor realtime rapportage en breng uw huidige inkomstenverlies in kaart.
  • AI implementeren: Begin met de stappen in de werkstroom waar fouten het vaakst voorkomen en de meeste kosten met zich meebrengen – doorgaans de controles vóór opname en het beheer van afwijzingen.
  • Breid het vanaf daar uit.

De 35 miljoen euro die bij deze twee implementaties is teruggewonnen, is geen uitzondering, maar een indicatie van hoeveel waarde er momenteel verloren gaat als gevolg van administratieve inefficiëntie. Naarmate de financieringsmodellen strenger worden en verzekeraars hun afwijzingsprocessen automatiseren, zullen zorginstellingen die data en AI in hun factureringscyclus integreren, hun marges veiligstellen. Instellingen die dit niet doen, zullen de inkomsten die zij al hebben verdiend, blijven mislopen.