CureAR es un software de facturación médica habilitado por IA y un software de gestión del ciclo de ingresos (RCM) diseñado para modernizar cómo las prácticas, las empresas de facturación y los sistemas de salud reciben pagos. Diseñado para equipos que han vivido la era manual y basada en papel de la facturación médica, cuando las reclamaciones se escribían, se revisaban a mano y se apelaban repetidamente, CureAR combina décadas de conocimientos históricos de facturación médica con aprendizaje automático para automatizar el trabajo repetitivo, reducir el error humano y acelerar los reembolsos.
En su núcleo, CureAR automatiza todo el ciclo de facturación, que incluye la verificación de elegibilidad, captura de cargos, sugerencias de codificación asistidas por IA, revisión de reclamaciones, envío electrónico de reclamaciones, ingestión de ERA y publicación automática de pagos. Los flujos de trabajo avanzados de gestión de denegaciones y las apelaciones con plantillas ayudan a recuperar ingresos rápidamente, mientras que los paneles de control basados en roles muestran las métricas KPI que los equipos de facturación necesitan. Estas métricas incluyen aceptación en el primer intento, impulsores de denegación, días en AR y pronósticos de efectivo. Las capacidades de CureAR permiten a los equipos pasar de la reelaboración reactiva a la recuperación proactiva de ingresos, reduciendo los costos administrativos por reclamación y mejorando la previsibilidad financiera.
CureAR está diseñado para la interoperabilidad. Las integraciones fluidas con EHR y la gestión de prácticas preservan el contexto clínico y eliminan la doble entrada, manteniendo la nota clínica como la única fuente de verdad. La arquitectura multiinquilino apoya a las empresas de facturación y a los sistemas de salud con múltiples sitios, mientras que las reglas configurables de pagadores y los conjuntos de códigos específicos de especialidad aseguran la precisión en flujos de trabajo diversos. Para los grupos que prefieren un modelo sin intervención, Cure AR puede combinarse con los servicios de facturación gestionados de RCM Matter que proporcionan codificadores certificados, especialistas en A/R y soporte constante junto con el software.
La seguridad y el cumplimiento están integrados en el software. CureAR utiliza alojamiento en la nube encriptado, registros de auditoría y acceso basado en roles para cumplir con los requisitos de HIPAA y mantener documentación lista para auditorías. Los administradores pueden ejecutar informes personalizados para auditorías internas o revisiones regulatorias, y los registros del software apoyan la conciliación transparente y las verificaciones de cumplimiento.
Donde CureAR se destaca es en su combinación práctica de automatización más supervisión humana. El aprendizaje automático señala errores probables, sugiere códigos y prioriza cuentas de alto valor, permitiendo a los profesionales de facturación experimentados validar y actuar sobre esas señales. Este enfoque híbrido preserva el juicio de los clínicos y codificadores mientras multiplica el rendimiento y mejora la precisión.
Los beneficios típicos reportados por los primeros adoptantes incluyen una mayor aceptación de reclamaciones en el primer intento, menos días en AR, volúmenes reducidos de denegaciones y una mejor productividad del personal, que son resultados enraizados en la larga evolución de la facturación médica desde los libros de contabilidad manuales hasta el RCM automatizado. CureAR es adecuado para prácticas individuales que buscan modernizar su facturación interna, clínicas especializadas que requieren conjuntos de reglas adaptadas, empresas de facturación que gestionan múltiples clientes y departamentos ambulatorios de hospitales que buscan controles de nivel empresarial.
Con una incorporación guiada, soporte en vivo y modelos comerciales flexibles, CureAR ayuda a las prácticas de salud a cambiar de procesos de facturación heredados a un ciclo de ingresos seguro, escalable y habilitado por IA que preserva el tiempo clínico y mejora los resultados de facturación.
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Resumen por
Nasir Nazir