Stratégies de récupération des recettes : Comment l'analyse clinique par IA transforme la finance de la santé

Introduction : L'impératif de la récupération des recettes dans le secteur de la santé moderne

Les organismes de soins de santé fonctionnent dans un paradoxe : la demande clinique et la complexité opérationnelle ne cessent d'augmenter, pourtant les marges restent faibles et le contrôle des payeurs s'accentue. Dans cet environnement, la récupération des recettes n'est plus un simple exercice d'audit périodique — c'est une nécessité stratégique qui affecte directement la capacité d'un organisme à investir dans les soins aux patients, la dotation en personnel, la modernisation technologique et les initiatives de santé des populations.

Dans l'ensemble du secteur, les systèmes de santé et les cabinets médicaux sont estimés à perdre environ 3 à 5 % des recettes nettes des patients chaque année en raison de problèmes évitables tels que les erreurs de facturation, les frais non facturés, les inexactitudes de codage et une documentation clinique insuffisante pour justifier les services facturés. Bien que le pourcentage exact varie selon l'organisme, la composition des spécialités, la composition des payeurs et la culture de la documentation, le thème sous-jacent est constant : une partie significative des recettes gagnées reste régulièrement non perçue.

Les approches traditionnelles de gestion du cycle des recettes (RCM) — audits rétrospectifs de dossiers, saisie manuelle des frais, formation périodique au codage et files d'attente de rejets — peinent à suivre le rythme de :

La complexité croissante des exigences en matière de documentation clinique
L'évolution rapide des normes de codage et des politiques des payeurs
Les environnements multi-sites et multi-EHR qui fragmentent les données et les flux de travail
Des volumes de demandes de remboursement plus élevés, des effectifs sous tension et un épuisement professionnel accru chez les cliniciens

L'analyse clinique par IA représente un passage de la protection réactive et gourmande en main-d'œuvre des recettes à l'optimisation proactive et évolutive de la facturation — comblant l'écart entre ce que font les cliniciens, ce qui est documenté et ce qui est finalement facturé et remboursé. Lorsqu'ils sont mis en œuvre de manière réfléchie, les outils basés sur l'IA peuvent aider les organismes à identifier les prestations facturables non identifiées, à améliorer la spécificité de la documentation, à réduire les rejets et à mettre en lumière les schémas de fuite systémiques qui sont invisibles lors d'un examen manuel.

Il est important de noter que l'analyse clinique par IA n'est pas simplement « l'automatisation pour la finance ». C'est une couche de traduction entre les soins cliniques et la finance de la santé — utilisant le traitement avancé des données (y compris le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique) pour traduire des récits cliniques complexes en signaux de facturation précis et conformes, avec une perturbation minimale de la prestation des soins.

Comprendre le problème des fuites de recettes : Où l'argent du secteur de la santé s'évapore

Une fuite de recettes se produit lorsque les soins prodigués ne sont pas entièrement ou précisément traduits en demandes de remboursement que les payeurs couvriront. En pratique, la fuite est rarement due à un seul type d'erreur ; elle est généralement le résultat cumulatif de nombreuses petites défaillances au niveau de la documentation, du codage, de la capture des frais et de la soumission des demandes de remboursement.

Sources courantes de fuites de recettes

Sous-codage et complexité omise

Niveaux d'évaluation et de gestion (E/M) qui ne reflètent pas la prise de décision médicale documentée
Complexité du patient sous-déclarée (par exemple, spécificité, gravité ou statut manquants pour les affections chroniques)
Cas de patients hospitalisés et externes où les comorbidités sont gérées cliniquement mais non clairement documentées

Frais non facturés et capture incomplète des frais

Procédures ou utilisation de fournitures non capturées en raison de lacunes dans les flux de travail
Services auxiliaires (par exemple, imagerie, perfusions, thérapie respiratoire, soins des plaies) qui sont effectués mais pas systématiquement acheminés vers la facturation
Documentation des dispositifs, médicaments ou implants qui manque de détails requis (par exemple, code d'identification du médicament, dose, unités, gaspillage, latéralité)

Rejets de demandes de remboursement

Refus pour nécessité médicale en raison d'une documentation insuffisante, d'une autorisation préalable manquante ou d'un désalignement avec la politique du payeur
Rejets de codage dus à une inadéquation diagnostic-procédure, à des problèmes de modificateurs ou à des combinaisons invalides
Problèmes d'éligibilité et de coordination des avantages qui retardent le paiement et augmentent le travail de reprise

Lacunes de documentation

Heures de début/fin manquantes pour les codes basés sur le temps
Manque de lien explicite entre diagnostic et traitement (par exemple, « traité pour une exacerbation d'insuffisance cardiaque » sans clarté sur l'acuité)
Notes opératoires incomplètes, indication peu claire ou attestation manquante
Listes de problèmes obsolètes ou incohérentes avec l'historique clinique

Le coût caché des processus manuels et de l'erreur humaine

Les flux de travail de facturation manuels sont intrinsèquement contraints par l'attention et le temps humains. Même les codeurs et les facturiers expérimentés sont confrontés à des défis :

Volumes élevés de dossiers et variabilité de la documentation entre cliniciens
Manuels de règles exhaustifs des payeurs et changements rapides de politique
Directives de codage complexes et mises à jour fréquentes (par exemple, changements E/M, politiques des modificateurs)
Les silos organisationnels entre les équipes cliniques et les départements RCM

Le résultat n'est pas seulement une perte de recettes – c'est aussi une augmentation des coûts de recouvrement. Les rejets nécessitent des reprises, des recours et souvent du temps clinicien. Chaque intervention manuelle augmente les dépenses opérationnelles et prolonge le délai de recouvrement des créances clients.

Les systèmes fragmentés créent des angles morts

De nombreux organismes utilisent plusieurs systèmes : les EHR, les plateformes de gestion de cabinet, les systèmes de facturation, les chambres de compensation, les outils d'autorisation préalable et les logiciels de gestion des contrats. La fragmentation des données crée des points de défaillance courants :

Les services documentés dans l'EHR ne correspondent pas de manière fiable aux frais dans le système de facturation
Les notes cliniques contiennent des détails facturables qui ne sont pas structurés ou facilement extractibles
Les raisons des rejets sont stockées dans les portails des payeurs ou les rapports des chambres de compensation et ne sont pas réintégrées dans l'amélioration de la documentation

Sans analyse clinique intégrée, les organismes sont souvent contraints de s'appuyer sur des audits basés sur l'échantillonnage, qui peuvent passer à côté de problèmes systémiques.

Impact réel : quantifier le tribut financier

L'effet financier des fuites s'amplifie rapidement. Même des taux de fuite conservateurs ont des conséquences significatives :

Un système de santé générant 1 milliard de dollars de recettes nettes de patients avec 3 % de fuites pourrait laisser environ 30 millions de dollars non récupérés annuellement
Un groupe de spécialités avec 50 millions de dollars de recouvrements et 3 à 5 % de fuites pourrait manquer 1,5 à 2,5 millions de dollars
Des taux de rejet élevés créent des coûts cumulatifs : main-d'œuvre de reprise, encaissement retardé et annulations de créances

Le ROI précis dépend de la performance de référence, de la composition des payeurs et de la maturité de la mise en œuvre, mais les dirigeants considèrent de plus en plus la récupération des recettes comme une stratégie de stabilisation des marges, et non pas seulement une « amélioration du RCM ».

Pourquoi les méthodes d'audit traditionnelles échouent à détecter les problèmes systémiques

Les audits rétrospectifs et la formation des codeurs restent importants, mais ils sont souvent insuffisants parce qu'ils sont :

Lents : Les résultats arrivent des semaines, voire des mois, après la soumission des demandes de remboursement
Basés sur l'échantillonnage : Un petit sous-ensemble de dossiers peut ne pas représenter des schémas plus larges
Gourmands en main-d'œuvre : La capacité d'audit correspond rarement au volume des demandes de remboursement
Déconnectés du flux de travail : Les résultats peuvent ne pas se traduire par un changement de comportement en temps réel

Une approche moderne de récupération des recettes nécessite une vision continue et quasi en temps réel — surtout lorsque les exigences en matière de documentation et de payeurs changent plus vite que les cycles de formation.

Comment l'analyse clinique par IA favorise la récupération des recettes

L'analyse clinique par IA applique l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et la modélisation prédictive pour relier la réalité clinique aux résultats de la facturation. Lorsqu'elle est déployée de manière appropriée, l'IA augmente l'expertise humaine en étendant la détection de schémas et en révélant des opportunités à forte valeur ajoutée plus tôt dans le flux de travail.

L'apprentissage automatique pour identifier les opportunités de facturation manquées quasi en temps réel

Les modèles d'apprentissage automatique peuvent être entraînés sur les demandes de remboursement historiques, les résultats de paiement, les schémas de documentation et les décisions de codage pour identifier :

Les procédures ou services probablement manqués basés sur le contexte clinique
La complexité sous-déclarée dans les séjours E/M ou hospitaliers
Les écarts entre les actions cliniques (ordres, médicaments, imagerie) et les frais facturés

Contrairement à l'examen manuel, ces modèles peuvent fonctionner en continu et concentrer l'attention humaine sur le sous-ensemble de rencontres les plus susceptibles de générer une récupération des recettes.

Traitement du langage naturel pour la suggestion de codes et l'amélioration de la documentation

Une partie significative des informations facturables est intégrée dans les notes narratives. Le traitement du langage naturel peut extraire des concepts cliniquement pertinents tels que :

Diagnostics et comorbidités (y compris les indicateurs de gravité et d'acuité)
Procédures effectuées et leurs détails justificatifs
Éléments de documentation basés sur le temps
Relations entre les symptômes, les diagnostics et les traitements (signaux de nécessité médicale)

À partir de ces signaux extraits, l'assistance au codage basée sur l'IA peut suggérer des codes appropriés, mettre en évidence les éléments de documentation manquants et demander des éclaircissements — soutenant l'optimisation de la facturation tout en améliorant la conformité.

Il est essentiel que ces outils soient configurés pour renforcer une documentation appropriée plutôt que d'inciter au « remplissage excessif des notes ». La meilleure pratique est de mettre l'accent sur la spécificité, l'alignement avec la nécessité médicale et un codage conforme aux directives.

L'analyse prédictive pour réduire les taux de rejet

Les rejets sont souvent prévisibles. Les modèles prédictifs peuvent signaler les demandes de remboursement à risque plus élevé en fonction de :

L'historique des rejets spécifiques au payeur et les règles de politique
Les combinaisons de codage associées à des rejets fréquents
Les éléments de documentation manquants connus pour déclencher des refus pour nécessité médicale
Les indicateurs de risque d'autorisation préalable et d'éligibilité

Cela permet une intervention proactive avant la soumission — réduisant les rejets évitables et raccourcissant le cycle des recettes.

La reconnaissance de schémas sur de grands ensembles de données pour découvrir des opportunités systémiques

L'analyse clinique devient la plus puissante à grande échelle. En analysant des milliers, voire des millions de rencontres, l'IA peut découvrir :

Les lignes de services présentant des schémas de sous-codage persistants
Les lieux ou départements présentant des lacunes dans la capture des frais
La variabilité de la documentation des cliniciens liée aux différences de remboursement
Les regroupements de rejets liés à des payeurs ou à des politiques spécifiques
Les opportunités de standardiser les modèles de documentation sans nuire à la nuance clinique

Ces informations soutiennent des interventions ciblées — formation, refonte des flux de travail, optimisation des EHR et engagement des payeurs — plutôt que des audits larges et à faible rendement.

Intégration aux flux de travail des EHR pour minimiser la charge de travail des cliniciens

Le succès de l'IA dans la finance de la santé dépend de l'utilisabilité et de l'adoption. Les outils doivent s'intégrer aux systèmes existants et présenter des conseils actionnables au bon moment :

Dans le flux de travail de documentation du clinicien, pas après coup
Avec un routage basé sur les rôles (par exemple, tâches du codeur, de l'amélioration de la documentation clinique ou du clinicien)
Avec explicabilité (ce qui a déclenché la suggestion, quelle directive la soutient)
Avec un minimum de clics supplémentaires et une fatigue d'alerte réduite

Les organismes qui évaluent des solutions — y compris des plateformes telles qu'Arkangel AI — devraient prioriser l'intégration au flux de travail, l'interopérabilité et la gouvernance autant que la performance du modèle.

Meilleures pratiques d'optimisation de la facturation avec les outils basés sur l'IA

L'IA peut améliorer la performance tout au long du cycle des recettes, mais les résultats dépendent d'une mise en œuvre disciplinée. Les programmes les plus solides traitent l'IA comme faisant partie d'un modèle opérationnel plus large qui comprend la gouvernance, la formation, la surveillance de la conformité et l'amélioration continue.

Mettre en œuvre l'automatisation de la capture des frais pour prévenir les services non facturés

La capture des frais est un point de fuite courant, en particulier dans les environnements avec des flux de travail complexes (urgences, salles d'opération, centres de perfusion, imagerie, consultations de patients hospitalisés). Les meilleures pratiques incluent :

Automatiser la détection des événements potentiellement facturables à partir des ordonnances, de la documentation, des dossiers d'administration de médicaments et des notes de procédure
Rapprocher les services effectués des frais facturés (rapprochement des frais)
Créer des listes de travail d'exceptions pour examen humain plutôt que d'examiner toutes les rencontres

Une approche pratique consiste à commencer par les domaines à volume élevé et à forte variabilité où les frais non facturés sont courants (par exemple, procédures aux urgences, perfusions, fournitures).

Utiliser l'assistance au codage basée sur l'IA pour améliorer la précision et la conformité

L'assistance au codage devrait être positionnée comme un « support à la décision », et non comme un codage autonome sans supervision (à moins que l'organisme n'ait validé la performance et établi une gouvernance). Les programmes efficaces :

Utiliser le traitement du langage naturel pour proposer des codes et identifier les éléments de documentation manquants
Fournir une justification liée aux preuves cliniques dans la note et aux directives de codage pertinentes
Soutenir la productivité des codeurs en réduisant le temps passé à rechercher dans le dossier
Suivre les taux de dérogation des codeurs et les raisons pour améliorer les modèles et les flux de travail

Ceci est particulièrement impactant dans les spécialités complexes, le codage hospitalier et les environnements avec un roulement de personnel fréquent.

Tirer parti de l'analyse de la gestion des rejets pour identifier les causes profondes

La prévention des rejets est souvent plus précieuse que la reprise des rejets. L'analyse des rejets améliorée par l'IA peut :

Catégoriser les rejets de manière cohérente entre les payeurs et les sites
Identifier les types de rejets qui augmentent avec le temps
Mettre en évidence les facteurs de rejet liés à la documentation (par exemple, indicateurs cliniques manquants)
Préciser les exigences spécifiques aux payeurs qui pourraient ne pas être prises en compte dans les flux de travail actuels

Les meilleures pratiques incluent l'établissement d'un processus « en boucle fermée » de gestion des rejets : les informations devraient être réintégrées dans les normes de documentation, les flux de travail d'autorisation préalable et les modifications de codage.

Créer des boucles de rétroaction entre les équipes cliniques et RCM en utilisant des informations d'IA partagées

La récupération des recettes s'améliore lorsque l'amélioration de la documentation clinique, le codage, la conformité et le leadership clinique travaillent à partir d'une intelligence partagée. L'IA peut servir de langage commun en traduisant les schémas en opportunités spécifiques et actionnables :

Rétroaction destinée aux cliniciens, basée sur des cas et éducative
Listes de travail pour l'amélioration de la documentation clinique qui priorisent les clarifications de documentation à fort impact
Listes de travail de codage qui se concentrent sur les rencontres à haut risque ou à forte variance
Tableaux de bord financiers qui quantifient les recettes récupérées et la réduction des rejets

Ces boucles devraient être encadrées comme des initiatives de qualité et de précision — soutenant un remboursement approprié et réduisant la charge administrative.

Équilibrer l'automatisation avec la supervision humaine

Les systèmes d'IA peuvent étendre la détection, mais la finance de la santé exige des contrôles rigoureux. Les meilleures pratiques incluent :

Établir une gouvernance (propriété, voies d'escalade et gestion du changement)
Surveiller le risque de sur-codage, l'inflation de la documentation et les biais involontaires
Valider la performance par payeur, spécialité et site
Maintenir des pistes d'audit des recommandations de l'IA et des décisions finales
Assurer la conformité avec les contrats des payeurs, les directives de codage et les politiques organisationnelles

La supervision humaine reste essentielle — particulièrement pour la documentation ambiguë, les nouvelles modifications des payeurs et les cas complexes.

Points à retenir

Quantifier les fuites avec une évaluation de référence : Mesurer le taux de rejet, le taux d'annulation, les annulations de créances, la productivité des codeurs, le taux de frais non facturés et le volume de demandes de documentation par ligne de service et par payeur.
Prioriser d'abord les flux de travail à « haut rendement » : Les urgences, les salles d'opération, les perfusions, l'imagerie et le codage hospitalier produisent souvent des retours plus rapides en raison de leur complexité et de leur volume.
Utiliser l'IA pour cibler l'effort, non pour remplacer l'expertise : Déployer l'IA pour générer des listes de travail d'exceptions et une stratification des risques afin que les cliniciens, les codeurs et les équipes d'amélioration de la documentation clinique se concentrent sur les rencontres les plus importantes.
Mettre en place un programme de prévention des rejets en boucle fermée : Traiter l'analyse des rejets comme une rétroaction en amont pour les normes de documentation, les processus d'autorisation préalable et les modifications de codage.
Insister sur une conception intégrée aux flux de travail : Évaluer si l'outil s'intègre à l'EHR et aux rôles existants (amélioration de la documentation clinique, codage, facturation) avec un minimum de clics et des explications claires.
Établir des garde-fous de conformité : Définir des politiques pour les invites de documentation, les dérogations des codeurs, l'échantillonnage d'audit et la surveillance afin d'éviter le sur-codage involontaire ou les pratiques incohérentes.
Suivre les résultats au-delà des recettes : Surveiller l'efficacité des codeurs, le délai de recouvrement des créances clients, les heures de reprise des rejets, la satisfaction des cliniciens et la charge des demandes pour garantir que les améliorations sont durables.
Planifier la gestion du changement tôt : Fournir une formation, une clarté des rôles et une communication qui encadre la récupération des recettes comme une question de précision et d'exhaustivité — et non de recettes à tout prix.
Valider en permanence : Réévaluer la performance du modèle avec les changements de politique des payeurs, les mises à jour des modèles de documentation et l'expansion des lignes de service.

Perspectives d'avenir : L'évolution de l'IA dans la finance de la santé

L'IA dans la finance de la santé passe des solutions ponctuelles à des systèmes intégrés et adaptatifs qui soutiennent l'intégrité des recettes de bout en bout. Plusieurs tendances sont susceptibles de façonner la prochaine phase.

L'IA générative pour les recours et la communication avec les payeurs

L'IA générative est de plus en plus utilisée pour rédiger des recours contre les rejets, résumer les preuves cliniques et aligner les récits avec les politiques des payeurs. Les avantages potentiels incluent :

Des délais de traitement des recours plus rapides
Une utilisation plus cohérente de la documentation clinique justificative
Une charge administrative réduite pour les équipes RCM

Les limites restent importantes : le contenu généré doit être vérifié pour sa précision, aligné sur les normes de conformité organisationnelles et adapté aux exigences spécifiques du payeur. La gouvernance et l'examen humain sont essentiels, particulièrement lorsque les recours impliquent des arguments nuancés de nécessité médicale.

Codage autonome et flux de travail « sans contact » — appliqués sélectivement

Certains organismes explorent le codage autonome pour des types de rencontres spécifiques avec des schémas de documentation prévisibles. La trajectoire probable est incrémentielle :

Premièrement, une assistance au codage semi-automatisée avec des suggestions à haute confiance
Ensuite, un codage autonome pour des scénarios étroits et bien définis (par exemple, certains services auxiliaires)
Un examen humain continu pour les séjours hospitaliers complexes, les cas à forte valeur et les cas atypiques

L'objectif opérationnel n'est pas l'autonomie totale partout, mais une automatisation stratégique là où elle est sûre, conforme et validée.

Prévision prédictive des recettes et analyse des écarts contractuels

Alors que la finance de la santé devient davantage axée sur les données, les modèles d'IA soutiendront de plus en plus :

Prévoir les flux de trésorerie basés sur le risque de rejet, le comportement du payeur et les délais d'adjudication prévus
Identifier les sous-paiements et les écarts contractuels en comparant les remboursements attendus et réels
La modélisation de scénarios pour la croissance des lignes de services et les changements dans la composition des payeurs

Ces capacités peuvent aider les directeurs financiers et les responsables de l'intégrité des recettes à passer d'une approche de reporting rétrospectif à une gestion financière prospective.

Soutenir le virage vers les soins basés sur la valeur

Alors que les organismes assument davantage de risques à la baisse, la documentation et le codage restent importants — mais de différentes manières. L'analyse clinique peut soutenir les modèles basés sur la valeur en :

Améliorer la précision de l'ajustement du risque grâce à une meilleure exhaustivité et spécificité de la documentation
Identifier les lacunes dans les soins qui affectent les mesures de qualité et les économies partagées
Permettre une stratification de la population et une allocation des ressources plus fiables

Cependant, les dirigeants doivent rester prudents : l'optimisation de l'ajustement du risque doit être cliniquement fondée et conforme, avec une documentation transparente et une gouvernance appropriée.

Considérations réglementaires et éthiques

L'IA utilisée dans le cycle des recettes touche des domaines sensibles : données des patients, conformité de la facturation et incitations potentielles au sur-documenter. Les organismes prêts pour l'avenir prioriseront :

Transparence et explicabilité : Comprendre pourquoi les recommandations sont faites
Auditabilité : Maintenir des journaux des invites, des modifications et des décisions de facturation finales
Surveillance des biais : S'assurer que les modèles ne créent pas de charges de documentation disparates ou de résultats financiers inégaux entre les groupes de patients
Confidentialité et sécurité : Des contrôles stricts pour le traitement des PHI et l'accès des fournisseurs
Alignement avec les directives : Cohérence avec les normes de codage, les politiques des payeurs et les programmes de conformité organisationnels

Le déploiement éthique de l'IA dans la finance de la santé devrait être encadré comme soutenant une représentation précise des soins — et non comme la maximisation du remboursement indépendamment de la réalité clinique.

Préparation à l'analyse clinique par IA de nouvelle génération

Les organismes peuvent se préparer en renforçant les fondations dont dépend l'IA :

Standardiser les pratiques de documentation lorsque cela est approprié tout en préservant la nuance clinique
Améliorer la qualité des données et l'interopérabilité entre les systèmes EHR et de facturation
Investir dans une gouvernance de l'intégrité des recettes qui englobe l'amélioration de la documentation clinique, le codage, la conformité, l'informatique et le leadership clinique
Établir des critères d'évaluation des fournisseurs axés sur les preuves, l'impact sur le flux de travail et les résultats mesurables

Les organismes qui en bénéficieront le plus traiteront l'IA comme une capacité à opérationnaliser — et non comme un outil à « installer ».

Conclusion : Agir pour la récupération des recettes

La récupération des recettes est devenue une priorité stratégique dans la finance de la santé moderne, car de petits pourcentages se traduisent par d'importants impacts financiers — et parce que la complexité de la documentation et des exigences des payeurs dépasse les approches traditionnelles. L'analyse clinique par IA offre une voie évolutive et proactive pour identifier les frais non facturés, réduire les rejets et améliorer la précision du codage et de la documentation avec moins de dépendance aux audits rétrospectifs.

L'idée clé pour les dirigeants est que l'IA est la plus efficace lorsqu'elle fait le lien entre la réalité clinique et les opérations financières : en extrayant les signaux pertinents de la documentation, en prédisant les risques avant la soumission des demandes de remboursement et en identifiant les schémas systémiques qui indiquent des besoins en matière de flux de travail ou de formation. Utilisée de manière responsable, l'analyse clinique basée sur l'IA peut soutenir à la fois la durabilité financière et la simplification administrative.

Pour les organismes qui évaluent les prochaines étapes, les actions pratiques incluent :

Établir une base de référence pour les facteurs de fuite et de rejet
Prioriser les flux de travail à haut rendement pour une mise en œuvre précoce
Concevoir des processus en boucle fermée qui traduisent l'analyse en changement de comportement
Mettre en place des garde-fous de conformité et une surveillance continue
S'associer à des fournisseurs de confiance ayant une expertise avérée dans le secteur de la santé (y compris des plateformes telles qu'Arkangel AI) pour opérationnaliser l'intégrité des recettes sans augmenter la charge de travail des cliniciens

Les premiers adoptants signalent de plus en plus des améliorations mesurables en matière de réduction des rejets, d'efficacité des codeurs et de recettes récupérées — souvent parallèlement à une meilleure visibilité sur où et pourquoi les fuites se produisent. Dans un marché où les marges sont contraintes, les organismes de soins de santé qui modernisent leurs stratégies de récupération des recettes seront mieux placés pour soutenir leurs opérations, investir dans la prestation des soins et naviguer dans les modèles de paiement en évolution.