风险调整：如何通过消除数据挑战来提高健康计划绩效

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风险调整使付款人能够评估每个成员的健康状况和预期费用。风险调整可以正确预测患者的健康状况和对服务的需求，这些服务最终可以帮助以具有成本效益的方式改善健康结果。

在风险调整过程中，及时获取准确数据至关重要。它的缺失可能导致因遭遇数据提交错误以及报告不频繁或不充分而导致处罚。不正确的数据提交的后果可能意味着审核失败、偿还医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 甚至法律上的影响。

数据挑战导致风险调整受阻

为了准确计算报销和风险调整分数，为归属成员捕获和记录全面的患者数据非常重要。但是，有一些与会员的健康状况和风险有关的信息不能仅从索赔数据中得出。就此而言，临床数据也可能不足以预测成员可能对其健康产生不利影响的生活方式选择。

除了可以揭示有关会员健康的重要信息的电子健康记录和索赔数据等传统数据源之外，还有许多数据源，例如账单、实验室、药房、医疗设备和可穿戴设备。但是，合并以不同格式存储的大量数据可能很困难、耗时且昂贵。

除了存储之外，还有其他要求，例如集成数据、根据需要检索特定数据集以及在不同利益相关者之间共享数据。非结构化数据，无论数量如何，都无法揭示有关成员、他们的健康风险和健康状况的见解。需要标准化数据并应用高级分析来获取可用于计算成员风险评分的信息。

使用支持 FHIR 的数据激活平台改进风险调整

利用支持 FHIR 的数据激活平台，付款人可以访问和整合来自不同来源的数据，并应用分析来影响健康计划的底线，改善人口健康管理，并就溢价定价、会员扩展、投标率计算做出明智的决策，它还向提供者提供有关患者的实时信息，并帮助他们识别并发症、合并症、药物等。

它可以帮助付款人识别漏诊代码或潜在的降码，以分析对收入和风险调整储蓄的实际影响。它使用内置分析和风险编码以及灵活和自动化的工作流程来简化数据文档流程。此外，它可以帮助医疗保健网络证明入院和治疗的合理性，准确反映医疗状况的严重性并准确评估其风险，这反过来将有助于产生更好的财务结果。

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