インテリジェント オートメーションで、患者第一主義を貫く

面接のスケジューリング、福利厚生の管理、オファーレターの作成により、採用前のエクスペリエンスを円滑にします。オンボーディングの情報を保存して、データを何度も入力しなくて済むようにします。

複数の身元調査ソースを自動的に相互参照して、学歴、職歴、専門免許、医療過誤が一致しない場合には警告します。採用担当者または採用マネージャーに差異を通知し、潜在的なリスクを最小限に抑えます。

関連するオンボーディングドキュメントに、単一のファイルから従業員情報が事前に読み込まれるようにして、手動のデータ入力とエラーを減らします。HRIS/HCM、学習管理、および資格情報管理システムレコードを作成して読み込み時のエラーを減らします。

退職日をスケジュールし、未完了のタスクを他の人に割り当てます。貸与物の返却確認、システムおよび施設へのアクセス取り消し、給与計算などを更新します。終了アクティビティを自動化することにより従業員の退職プロセスを円滑に行い、見落としがちな潜在的セキュリティリスクを最小限に抑えます。

患者データを旧システムから新システムに移行します。100%正確、且つ手作業とそれに付随するコストを大幅に削減できます。

システム全体で患者の転写し、ヒューマンエラーのリスクを取り除き、安全性を向上します。

患者の記録とアカウントが正確になるよう徹底することで、否認償却につながる情報欠落リスクを減らします。

複数のHMSシステムからのヘルスレコードを調整し、患者のヘルスレコードを多面的に確認できるようにします。

承認の欠落、無効な診断/手順コード、および給付金の調整に関連する請求否認を監査します。自動または手動のデータ収集で保留中になっている請求のルートを変更します。

銀行への口座振替指示の送信など、貴重な時間を取られる繰り返しの手動プロセスを自動化します。

請求書一致の例外調整を自動化することで、従業員による煩雑な手作業を軽減し、不一致の問題を解決します。

患者情報を収集し、主要な支払者、プロバイダーポータル（Availity）、およびメディケアに対して事前承認または請求ステータスチェックを実施することで、収益サイクルを短縮し、より多くの情報を患者に提供できます。

利用管理システムへのデータ入力と更新を自動化し、手作業によるデータ入力を減らし、常に最新の状態を維持します。

API統合できないシステムを含め、UM/CM間のケース管理ワークフローを拡張、監視して、ケースコンポーネントの完全性を高めます。必要に応じてリアルタイムのアラートを生成します。

一貫性のないシステムを統合し、UM/CMケア調整のルールベースを自動化して、レビューワーが判断ベースの評価に集中できるようにします。

重要な条件とルールベースのエントリを取得して、支払者の証拠レビュー、内部監査、および規制要件に対応します。

デジタルワーカーは、インスタントスクリーニングの結果を関連病院部門と共有できるため、待ち時間が短縮されます。

機械学習および画像認識テクノロジーを活用して、X線画像を分析します。

デジタルワーカーはラボから診断結果を取得し、放射線科からの画像を分析し、専門患者（心不全、腎不全、癌、糖尿病）の再来院を調整します。

電子顕微鏡から受け取った画像を使用してラボサンプルの可視化と分析を行い、異常、変化、進行のパターンを正確に監視します。