為客戶節(jié)省27億美元，這家公司如何提高醫(yī)療支付準確性？

      2018年6月，業(yè)內(nèi)領先的提供支付精度解決方案的公司Cotiviti Holdings（以下簡稱“Cotiviti”）被Veritas Capital和投資組合公司Verscend Technologies以49億美元的價格收購。這項收購協(xié)議達成之后，Cotiviti 6月初股價大漲，溢價32％。此時距離Cotiviti成立也不過三年多時間。

      Cotiviti成立時間雖短，卻大有來頭。2014年5月，后付費醫(yī)療保健支付精度解決方案領導者Connolly Superholdings（創(chuàng)立于1979年）宣布與預付費醫(yī)療保健支付精度解決方案領導者iHealth Technologies合并。

      合并后的新公司致力于幫助醫(yī)療保健客戶識別和糾正不準確的支付，通過集成的解決方案幫助客戶在日益復雜的醫(yī)療環(huán)境中提升支付精度。該公司于2015年9月正式更名為Cotiviti Holdings。

      就在當年，該公司為客戶挽回了27億美元的損失。這一出色表現(xiàn)，使“Cotiviti Holdings”這個新名字被業(yè)內(nèi)廣泛認可，該公司借此機會迅速與美國的25家醫(yī)療保健支付機構，以及美國的10家零售商中的大多數(shù)建立了合作伙伴關系。

      動脈網(wǎng)對該公司的基本情況及主要業(yè)務進行了梳理：

      上市、換帥、并購，鞏固支付精度領域領導者地位

      迅速建立起行業(yè)地位以后，Cotiviti并沒有止步于此，接下來的兩個大動作更是證明了該公司立志成為行業(yè)領袖的決心：一是2016年5月26日，Cotiviti首次公開募股，正式登陸紐約證券交易所（股票代碼為COTV），發(fā)行價19美元每股，共發(fā)行1250萬股，募資2.375億美元；二是同年8月，該公司迎來了上市后的首任總裁兼首席執(zhí)行官——Emad Rizk博士。

      作為一名經(jīng)驗豐富的知名醫(yī)療行業(yè)高管，Emad Rizk博士擁有超過25年與付款人、提供者和政府實體密切合作的經(jīng)驗。此前，他還出任了Accretive Health的首席執(zhí)行官，并加入了該公司董事會。在Accretive Health之前，Emad Rizk博士是為醫(yī)療保健支付者提供臨床和財務解決方案的McKesson Health Solutions公司的總裁。

      在加入McKesson之前，Emad Rizk博士曾擔任德勤咨詢公司（Deloitte）的高級合伙人和全球醫(yī)藥管理總監(jiān)。在德勤任職期間，他領導了公司所有部門的醫(yī)療成本和質(zhì)量管理實踐。

      在此之前，他曾擔任孟山都（Monsanto）公司的副醫(yī)療總監(jiān)和全球醫(yī)療總監(jiān)。Emad Rizk博士目前是Intarcia/Accuray和全美西班牙裔健康協(xié)會（National Association for Hispanic Health）的董事會成員。他還曾在美國國家臨床咨詢委員會、國家質(zhì)量審查委員會任職，并在DMAA（護理連續(xù)體聯(lián)盟）董事會擔任董事。

      加入Cotiviti一年后，2017年7月，Emad Rizk領導該公司通過股權融資獲得3000萬美元。同月，Emad Rizk帶領Cotiviti以7000萬美元的價格收購了醫(yī)療數(shù)據(jù)分析公司RowdMap，旨在進一步豐富和優(yōu)化Cotiviti的支付精度分析工具。業(yè)內(nèi)表示，這兩家公司的共同之處在于，它們提供的分析軟件能提供相應數(shù)據(jù)支持，以確保一些需要承擔風險、高價值的醫(yī)療服務是可行的。

      這次收購進一步鞏固了Cotiviti在支付精度領域的領先地位，也讓業(yè)界見識到了Emad Rizk雷厲風行的作風。

      在Emad Rizk看來，隨著美國醫(yī)療保健行業(yè)的成本不斷上升，醫(yī)療行業(yè)參與者們面臨著越來越復雜的臨床和財務風險。Cotiviti的核心使命就是幫助客戶優(yōu)化財務績效、提高支付效率以及整體醫(yī)療價值。值得一提的是，該公司的客戶類別相當廣泛，包括付款人、政府、醫(yī)療保健機構、保險經(jīng)紀人、零售商、人壽保險公司以及律師事務所等等。

      Emad Rizk表示，醫(yī)療保健的監(jiān)管和結構格局最近發(fā)生了許多變化，比如對個人健康計劃市場的重大修改以及醫(yī)療補助計劃的擴大，這些變化都在推動著醫(yī)療保健計劃的創(chuàng)新。

      但創(chuàng)新也面臨著重大挑戰(zhàn)，例如，支付方必須大力投資，以改善其過時的IT基礎設施。這些基礎設施無法對市場變化做出快速反應，無法使用分析技術加強與供應商之間的合作。

      基于此，該公司主要為其遍布美國、加拿大、英國和印度的客戶提供由數(shù)據(jù)分析驅(qū)動的三類支付精度解決方案：

1、前瞻性索賠準確性解決方案，使醫(yī)療服務客戶能夠在索賠裁決后立即識別并解決索賠差異，并在索賠支付給醫(yī)療服務提供商之前解決；

2、追溯索賠準確性解決方案，使醫(yī)療保險公司識別和解決付款不準確后，索賠已支付給醫(yī)療服務提供商；

3、該公司還提供分析和支持服務，包括反欺詐、浪費和濫用分析，以識別編碼和計費實踐中的異常模式。

      構建多樣解決方案，為醫(yī)療支付生態(tài)系統(tǒng)創(chuàng)造差異化價值

      這三大類解決方案是Cotiviti所有支付精度解決方案的基礎和核心，以此為基礎，該公司又根據(jù)不同的業(yè)務類型和客戶類型對其進行了細分，具體問題具體分析，構建了專門針對醫(yī)療行業(yè)客戶的四大解決方案，希望為醫(yī)療保健生態(tài)系統(tǒng)創(chuàng)造差異化價值：

      付款準確性解決方案

      Cotiviti的支付準確性套件可以通過為索賠支付生命周期中的每一個關鍵維度（從早期支付策略管理和臨床索賠審查到支付后圖表審查和欺詐模式調(diào)查）提供解決方案，節(jié)約醫(yī)療和行政成本。

      以付款準確性解決方案中的“欺詐，浪費和濫用（FWA）解決方案”為例。

      醫(yī)療詐騙造成的經(jīng)濟損失估計每年高達數(shù)百億美元。強制處理效率、被忽視的索賠、人員過多或不足、不同的記錄系統(tǒng)、不完整的報告和數(shù)據(jù)集都可能造成欺詐、浪費和濫用（FWA）。此外，由于醫(yī)療身份盜竊、身體風險以及與有組織犯罪集團的合作日益密切，醫(yī)療詐騙活動對患者的危害越來越大。

      Cotiviti的FWA解決方案由臨床醫(yī)生、索賠和監(jiān)管專家、管理人員和數(shù)據(jù)分析師共同設計，適用于新出現(xiàn)的欺詐方案和合規(guī)要求。該集成解決方案將來自一個模塊的數(shù)據(jù)分析、決策和見解應用到其他模塊的規(guī)則和算法中，從而創(chuàng)建更強大的反欺詐解決方案，在滿足合規(guī)性和財務目標的同時，檢測并阻止欺詐，浪費和濫用（FWA）。

      該公司獨特的解決方案為其贏得了近100個支付方客戶——從小型第三方管理員到全國25家支付方中的21家，其中許多都與Cotiviti合作十年以上。

      風險調(diào)整解決方案

      風險調(diào)整解決方案旨在對會員的風險負擔進行合規(guī)、準確的補償。

      風險調(diào)整計劃很復雜，成功的管理需要保持完整的合規(guī)性，同時確保個人健康計劃的風險負擔在醫(yī)療記錄和相關提交中得到適當記錄。了解要使用哪些風險調(diào)整工具以及何時使用它們對于確保及時和一致的收入支付至關重要。此外，監(jiān)管環(huán)境變化頻繁，政府審計也變得越來越普遍，這些因素都會對風險調(diào)整產(chǎn)生影響。

      為了進行風險調(diào)整，Cotiviti部署了自然語言處理（NLP）和機器學習方面的臨床和分析專家，一千多名經(jīng)過認證的編碼專業(yè)人員以及超過450名檢索專家，為健康計劃提供全面的、端到端的前瞻性和回顧性風險調(diào)整服務和支持，結合技術、人工智能、分析和深入的專業(yè)知識，確保與風險相關的收入得到優(yōu)化，同時保持適當?shù)淖駨男浴?/p>

      以風險調(diào)整解決方案中的“家庭評估解決方案（In-Home Assessments）”為例。

      為了充分管理和協(xié)調(diào)其成員的護理，衛(wèi)生計劃需要訪問所有相關成員的醫(yī)療數(shù)據(jù)。然而，醫(yī)療記錄、索賠或數(shù)據(jù)中包含的信息往往不能代表成員的健康、行為健康洞察力的全部狀況。讓合格的執(zhí)業(yè)護士或醫(yī)師助理接觸家庭成員，并完成全面的個人健康評估，可以提供基本和缺失的臨床數(shù)據(jù)。

      這一過程不僅可以推進護理質(zhì)量和護理管理，還可以提供適當和全面的文件，確保成員的臨床風險負擔得到適當?shù)恼莆蘸妥C實，以便進行風險調(diào)整。

      質(zhì)量和性能解決方案

      隨著基于價值的補償成為標準，Cotiviti的質(zhì)量和性能解決方案允許衛(wèi)生計劃從簡單地報告質(zhì)量措施，轉(zhuǎn)變?yōu)轵?qū)動更高價值的衛(wèi)生保健計劃的購買、交付和使用。該公司的解決方案使衛(wèi)生計劃能夠更有效地與其提供者網(wǎng)絡、成員以及計劃本身內(nèi)的其他功能團隊協(xié)作。計劃可以成功管理會員的臨床和財務風險，限度地利用有限的內(nèi)部資源，并符合行業(yè)要求和法規(guī)。

      質(zhì)量改進是復雜的、不斷發(fā)展的，并且越來越與財務盈利能力聯(lián)系在一起。Cotiviti可以幫助客戶將質(zhì)量度量和報告轉(zhuǎn)化為基礎，以支持諸如人口健康、質(zhì)量改進、遵從性、網(wǎng)絡管理和合同以及基于價值的補償?shù)汝P鍵任務。該公司通過NCQA認證的度量邏輯和易于使用的報告軟件與大量的、專業(yè)的檢索和抽象服務相結合，以簡化整體流程，爭取在每個階段都以最少的工作量獲得最有效的結果。

      DxCG Intelligence風險調(diào)整和預測模型是Cotiviti性能分析解決方案的核心，20世紀90年代初與美國醫(yī)療保險和醫(yī)療補助服務中心（CMS）合作開發(fā)。

      DxCG Intelligence使用Cotiviti的專有預測模型將醫(yī)療數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為個人成員的風險評分，分數(shù)與其潛在疾病負擔的成本相關。評分后匯總具有關鍵屬性的個人得分可生成組級預測結果，幫助分析有關醫(yī)療保健效率的關鍵問題。

      分級條件類別（HCC）模型也建立在DxCG Intelligence的基礎上，CMS今天仍然使用該模型作為風險調(diào)整醫(yī)療支付的基礎。

      Cotiviti的質(zhì)量性能解決方案DxCG Intelligence憑借付款人質(zhì)量分析和報告解決方案榮獲2017年度KLAS獎。KLAS Research利用其完善的方法和詳盡的客戶研究來評估多個類別的供應商和解決方案性能?？蛻籼貏e指出，Cotiviti在軟件性能和易用性方面領先于競爭對手。

      生命和法律服務

      Cotiviti的生命與法律服務旨在快速、輕松地檢索對其客戶的業(yè)務至關重要的醫(yī)療記錄。

      人壽保險行業(yè)在很大程度上依賴于既有利可圖又長期有效的強有力政策的批準和承保?？焖偈占瘻蚀_的主治醫(yī)師陳述（APS）的能力對于解讀政策至關重要。Cotiviti擁有專利的醫(yī)療記錄檢索流程，該流程足夠靈活，每個人都可以通過安全的在線帳戶快速訂購、跟蹤、檢索和查看數(shù)字化的APS文件。

      該公司為人壽保險行業(yè)的所有利益相關者提供服務，包括經(jīng)紀人總代理（BGA）和獨立代理人。該公司解決方案允許其他不可計的費用可計，并足夠靈活，可以讓任何法律專業(yè)人員快速訂購、跟蹤、檢索和查看數(shù)字化醫(yī)療記錄。

      Cotiviti的調(diào)度和檢索工作流系統(tǒng)是其檢索過程的核心，幫助代理快速準確地請求、匯總、數(shù)字化和索引患者臨床數(shù)據(jù)。一旦記錄被提取，就可以從其中央醫(yī)療記錄庫中隨時獲取。

      該公司則會跟蹤、存儲和管理有關每個提供商的詳細信息（例如，聯(lián)系信息、營業(yè)時間、檢索方法以及記錄位置、類型和聯(lián)系方式），以確保有效檢索。

      Cotiviti在生命與法律服務方面的的客戶包括為保險和金融服務市場提供銷售分銷軟件套件的Pipeline公司、為律師事務所提供案例管理軟件的公司TrialWorks以及從事專業(yè)分時數(shù)據(jù)處理服務的公司Needles。這幾家公司都擁有35年以上的運營歷史。

      對于Cotiviti Holdings的定位及其多樣化解決方案，該公司執(zhí)行副總裁兼行政干事Jordan Bazinsky曾說過這樣一段話：“在醫(yī)療行業(yè)，技術和數(shù)據(jù)正變得越來越精確，以至于行業(yè)參與者們可以在比以往任何時候都更細粒度的細節(jié)上去做文章。換句話說，Cotiviti在觀察總體和評估需求方面已經(jīng)做得相當好了，但是在個體層面上應用同樣的分析方法是非常困難的，例如，我們不僅要從數(shù)據(jù)中解析出發(fā)生了什么，還要分析它為什么會發(fā)生。當我們能夠更好地查明各種風險的驅(qū)動因素時，我們就可以為解決這些問題指定責任。”

      由此看來，醫(yī)療支付領域的解決方案有很多種形式：基于價值的智能合約、醫(yī)療系統(tǒng)中新的伙伴關系，以及向患者提供更多有關其健康的信息，使他們能夠做出更好的決定，等等。

       隨著時間的推移與技術的進步，業(yè)內(nèi)對知識的這種微調(diào)只會越來越精確，使醫(yī)療支付類企業(yè)能夠“治療”醫(yī)療系統(tǒng)，并取得有意義的進展。

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