Direct inzicht in de bottlenecks van het DBC-facturatieproces

Na het afsluiten van een DBC gaat een zorgaanbieder direct aan de slag met de het facturatieproces, waarbij de factuur uiteindelijk bij de zorgverzekeraar terecht komt. In de meeste gevallen zal de zorgverzekeraar deze goedkeuren en betalen. Maar hoe lang staat een DBC gemiddeld open? Hoe lang duurt het voordat de zorgverzekeraar reageert/betaalt? En waar in het proces ligt het meeste verbeterpotentieel voor de financiële afdeling? Deze vragen kun je makkelijk beantwoorden met behulp van Process Mining.

Eerst benieuwd wat Process Mining is en wat er voor nodig is om Process Mining toe te passen? Lees dan ons vorig artikel: Hoe maak je bottlenecks in je zorgprocessen zichtbaar?

Wat is het resultaat van Process Mining op mijn facturatieproces?

Process Mining visualiseert de werkelijke uitvoering van processen aan de hand van data. Zo kun je met een aantal drukken op de knop het verloop van het proces ophalen. Daarnaast zie je ook direct andere informatie, zoals:

• De periode dat DBC’s gemiddeld open staan (46,6 weken).
• De langste handeling van het facturatieproces, waarbij werknemers van de financiële afdeling betrokken zijn, zit tussen goedkeuring van de DBC (stap C) en het verwerken door de financiële administratie (stap D). Dit wordt verder toegelicht onder het kopje 'Bespreken op de werkvloer'.
• De periode dat de zorgaanbieder gemiddeld wacht op reactie van de zorgverzekeraar (3,2 dagen).

Hoe herken ik het verbeterpotentieel?

Process Mining geeft snel en objectief inzicht in het procesverloop en de gemiddelde duur van processtappen. Voordat je een waardeoordeel kunt koppelen aan de resultaten, moet er eerst een verdiepingsslag gemaakt worden. Dit kan door:

1. Een verdere statistische analyse.
2. De resultaten bespreken op de werkvloer.

1. Verdere statistische analyse

In de Process Mining tool kun je verschillende filters toepassen om verdieping te geven aan de weergegeven procesplaat. Zo hebben we bij deze zorgaanbieder gekeken naar de wachttijd per zorgverzekeraar (de pijl tussen E en F). In deze case is in de Process Mining tool gefilterd op tijd en zijn de resultaten vervolgens gevisualiseerd in een grafiek uit Excel (zie onderstaand figuur). Deze grafiek toont aan dat zorgverzekeraar 3 altijd binnen een week reageert, maar nooit binnen een dag. Zorgverzekeraar 4 is de enige die in meer dan de helft van de gevallen (67%) pas na een week reageert. Waardevolle inzichten om mee aan de slag te gaan.

Naast de reactietijd van de zorgverzekeraars hebben we ons in deze case ook verdiept in:

• De doorlooptijd van de handelingen binnen de processen van de zorgaanbieder (stap B t/m E) om te bepalen waar de zorgaanbieder zelf tijdswinst kan behalen.
• De afgekeurde facturen die zorgen voor herwerk: uit de data blijkt hoeveel facturen er worden afgekeurd en hoelang het vervolgens duurt voordat de factuur alsnog geaccepteerd wordt. Bijvoorbeeld: van de 500 facturen die naar zorgverzekeraar 1 gestuurd zijn, werden er 25 (5%) afgekeurd. Dit zorgde voor een verlengde doorlooptijd van twee weken.
• Facturen die afgeboekt moeten worden: in de Process Mining tool is ook te zien welke facturen afgeboekt zijn. Door de bedragen toe te voegen aan de dataset, kun je exact berekenen hoeveel de afboekingen gekost hebben. Bijvoorbeeld: voor de groep ‘Onverzekerden’ moesten er 30 facturen worden afgeboekt met een totale waarde van €30.000,-.

2. Bespreken op de werkvloer

De gemiddelde tijd tussen de goedkeuring van de factuur en het verwerken door de financiële administratie (FA) duurt het langst van het hele facturatieproces. Dit betekent echter niet automatisch dat je hier de grootste tijdwinst kunt behalen, noch dat medewerkers in dit gedeelte van het proces inefficiënt werken. Door met de medewerkers in gesprek te gaan, kwamen we erachter dat na de autorisatie een automatische wachttijd werd ingesteld. Deze wachttijd is ingesteld om extra administratieve handelingen om een DBC te moeten heropenen van zowel de zorgaanbieder als de zorgverzekeraar te voorkomen. Om erachter te komen of deze ingebouwde wachttijd nuttig is, kun je bijvoorbeeld een kosten-/batenanalyse uitvoeren. Hier maak je een vergelijking tussen de winst van het voorkomen van administratieve rompslomp bij heropende DBC's en het verlies van facturen die eerder betaald kunnen worden zónder ingebouwde wachttijd.

In dit artikel is duidelijk geworden dat het facturatieproces voor zorgaanbieders redelijk eenvoudig beheersbaar is met behulp van Process Mining. We hebben gekeken naar de wachttijd bij zorgverzekeraars en het verbeterpotentieel op de financiële afdeling van de zorgaanbieder. Verder hebben we ook het volgende geanalyseerd:

• Het aantal afgekeurde facturen door de zorgverzekeraar wat leidt tot herwerk;
• Het aantal afboekingen waarmee berekend kan worden hoeveel verlies er is geleden op niet betaalde facturen;
• De totale doorlooptijd van het facturatieproces.