Simplificar la trámite de datos y reclamos de atención médica: Inclusión de Databricks X12 EDI Ember

EDI y su papel en el ecosistema de atención médica

El intercambio electrónico de datos (EDI) es un método de intercambio de datos semiestructurado que permite a las organizaciones de atención médica como pagadores, proveedores, etc., compartir la información transaccional fundamental sin problemas electrónicamente. Su enfoque estandarizado garantiza la precisión y la consistencia en las operaciones de atención médica. Las transacciones EDI utilizadas para varias operaciones de atención médica incluyen:

• Presentaciones de reclamos, remesas e inscripción de beneficios (837, 835, 834)
• Verificaciones de elegibilidad (270, 271)
• Transferencias de fondos electrónicos (EFTS)

Se paciencia que el mercado de EDI de atención médica completo supere los $ 7 mil millones para 2029, impulsados ​​por el aumento de las presentaciones de reclamos, la acogida de API y mandatos reglamentarios, los flujos de trabajo EDI eficientes son más esenciales que nunca para prosperar presentaciones de reclamos, satisfacer las demandas regulatorias y impulsar la colaboración de atención médica en el tiempo efectivo. Las organizaciones de atención médica aprovechan a EDI para soportar a término funciones financieras operativas centrales para servicios y pagos. Por otra parte, la información de reclamos, remesas e inscripción impulsan muchos programas analíticos posteriores, como transmisiones de trabajo de integridad de pagos, atención basada en el valía (VBC) y acuerdos de red estrechos, y medidas de calidad como datos de efectividad de salubridad y conjunto de información (HEDIS) y calificaciones de estrellas de Medicare. Es importante destacar que, a medida que más proveedores participan en VBC, tienen una decano indigencia de ingerir y analizar a EDIS.

A pesar de los continuos avances tecnológicos, los desafíos secreto permanecen en la forma en que las organizaciones de atención médica interactúan con los datos de EDI. Primero, el proceso de intercambio y adjudicación, desde la presentación de reclamos hasta el suscripción, se mantiene dilatado y fragmentado. En segundo ocupación, la información de EDI semiestructurada a menudo es difícil de alcanzar conveniente a su formato, complejidad y herramientas limitadas para transformarla en datos listos para exploración. Por postrero, gran parte de los datos EDI se consumen solo aguas debajo de los sistemas de adjudicación patentados, que ofrecen transparencia limitada y restringen a las organizaciones de obtener información oportuna y procesable sobre el desempeño financiero y clínico.

Desafíos con el procesamiento de EDI

Manejo de formatos EDI es inherentemente desafiante conveniente a:

• Las fuentes de datos complejas y dispares requieren el explicación de analizadores personalizados
• Altos costos de mantenimiento de scripts personalizados y sistemas heredados
• Los procesos manuales propensos a errores causan inexactitudes de datos
• Dificultades prosperar soluciones tradicionales con el aumento del convexidad de datos

La implementación de un analizador X12 efectivo es crucial para racionalizar las operaciones, mejorar la seguridad y la integridad de los datos, simplificar los procesos de integración y proporcionar una decano flexibilidad y escalabilidad. Trastornar en esta tecnología puede sujetar significativamente los costos y mejorar la eficiencia universal en el interior del sistema. Las organizaciones de atención médica requieren un analizador robusto y válido que aborde directamente estos desafíos para:

• Achicar los tiempos de procesamiento significativamente
• Mejorar la precisión en la transformación de datos
• Proporcionar un rendimiento escalable para grandes volúmenes de transacciones

Posibilidad: Databricks ‘EDI Ember EDI

Databricks ha desarrollado un repositorio de código fuente amplio, X12-EDI-Parser, incluso llamado EDI Ember, para acelerar el valía y el tiempo para obtener información sobre sus datos EDI utilizando flujos de trabajo Spark. Hemos trabajado con nuestro socio, Citiustech, quien ha contribuido a la funcionalidad de reposio y puede ayudar a las empresas a prosperar EDI y/o funciones basadas en reclamos como:

• Descubrimiento de tipo transacción: Detectar y clasificar automáticamente los grupos funcionales como reclamos institucionales (837i), reclamos profesionales (837p) u otros conjuntos de transacciones X12
• Ascendencia de segmento de anuncio rico: Extraer datos financieros y clínicos: montos de anuncio, códigos de procedimiento, líneas de servicio, códigos de ingresos, diagnósticos y más
• Gratitud de caracolillo jerárquico: Para preservar los bucles anidados de EDI, identifique a qué caracolillo pertenece cada anuncio, extrae proveedor de facturación, suscriptor, dependientes y capture a los socios de intercambio de remitente/receptor
• JSON Conversión y preparación aguas debajo: Aplanar y ordenar todos los segmentos en objetos JSON limpios y lectores, listos para exploración, lagos de datos o sistemas posteriores

Beneficios secreto

• Tiempo más rápido de valía: No más lucha expedito con analizadores de terceros o scripts personalizados quebradizan
• Gobierno de extremo a extremo: rastrear el condición de las tablas de reclamos con catálogo de pelotón, aplicar controles de calidad y unir capacidades de monitoreo
• Escalable a escalera petabyte: Rendir el motor distribuido de Spark para analizar millones de transacciones de reclamos en minutos

EDI Ember utiliza orquestación pragmático para deconstruir las transmisiones EDI en capas estructuradas y manejables. El objeto EDI analiza el intercambio sin procesar y organiza segmentos en objetos de liga pragmático, que a su vez se dividen en objetos de transacción que representan reclamos de atención médica individuales.

Por otra parte de estos componentes fundamentales, las clases especializadas como HealthCaremanager orquestan la deducción de exploración para estándares específicos de la salubridad (como 837 reclamos), mientras que la clase de medicina aplana e interpreta aún más los datos secreto de reclamos secreto como líneas de servicio, diagnósticos e información del pagador.

La bloque modular hace que el analizador sea enormemente desplegable: unir soporte para nuevos tipos de transacciones (p. Ej., 835 remesas, 834 inscripciones) simplemente requiere introducir nuevas clases de controladores sin reescribir el motor de exploración central. A medida que los estándares de EDI de atención médica continúan evolucionando, este diseño garantiza que las organizaciones puedan extender de guisa flexible la funcionalidad, modularizar los flujos de trabajo de exploración y las soluciones de atención médica basadas en exploración de exploración de guisa válido.

Tablas de reclamos de construcción

Los pasos para instalar y ejecutar el analizador están en el repositorio README. Al ejecutar esos pasos, podemos construir un claims Spark DataFrame a partir del cual construimos específicamente dos tablas de chispa – claim_header y claim_lines.

• El claim_header La tabla captura datos de parada nivel y nivel de caracolillo de los sobres de anuncio EDI, como ID de anuncio, detalles del proveedor, demografía del paciente, códigos de diagnosis, identificadores de pagadores y montos de anuncio.
• El claim_lines La tabla se genera explotando la matriz de cadeneta de servicio de cada anuncio. Esta tabla detallada contiene información granular sobre procedimientos individuales, cargos de cadeneta, códigos de ingresos, punteros de diagnosis y fechas de servicio.

Un 837 claim_header Ejemplo (una fila por anuncio):

La consulta de los datos revela la información sobre el tipo de transacción, los metadatos del encabezado de anuncio y la coordinación de los beneficios:

Y su correspondiente 837 claim_lines filas (múltiples filas por anuncio, una por cadeneta de servicio) sería la próximo:

Que corresponde a esta tabla de muestra en el entorno:

Al disponer los datos en estas dos tablas, las organizaciones de atención médica obtienen una visibilidad clara tanto en las métricas agregadas de nivel de reclamos como en los datos detallados de la cadeneta de servicios, lo que permite el exploración e informes integrales de reclamos y los informes.

El Databricks x12 edi Ember (con un Notebook de muestra de Databricks) Agiliza significativamente la tarea compleja de analizar las transacciones de EDI de atención médica. Al simplificar la extirpación de datos, la transformación y la trámite, este enfoque faculta a las organizaciones de atención médica para desbloquear ideas analíticas más profundas, mejorar la precisión del procesamiento de reclamos y mejorar la eficiencia operativa.

El repositorio está diseñado como un ámbito que puede prosperar fácilmente a otros tipos de transacciones. Si está buscando procesar tipos de archivos adicionales, cree un problema de GitHub y contribuya al repositorio contactándonos.