Diseño de herramienta para el apoyo en la trazabilidad del proceso de facturación de una clínica en Sincelejo, Sucre
El proceso de facturación abarca el conjunto de actividades que permiten liquidar y cuantificar la prestación de servicios de salud producto de la atención al usuario. La mala ejecución de este proceso puede generar atrasos en la captación de ingresos y desencadenar problemas de liquidez que en un f...
- Autores:
-
Merlano Porto, Diego Alejandro
Pérez Macias, Natalia Andrea
Rueda Astorga, Sergio Alfonso
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad del Norte
- Repositorio:
- Repositorio Uninorte
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/9367
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10584/9367
- Palabra clave:
- Dashboard
Facturación
Trazabilidad
Control
Dashboard
Billing process
Traceability
- Rights
- License
- Universidad del Norte
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El proceso de facturación abarca el conjunto de actividades que permiten liquidar y cuantificar la prestación de servicios de salud producto de la atención al usuario. La mala ejecución de este proceso puede generar atrasos en la captación de ingresos y desencadenar problemas de liquidez que en un futuro pueda significar el cierre de la institución. La clínica contactada venía presentando errores en la ejecución del proceso de facturación, generando devoluciones y retrasos que afectan el flujo de capital como producto de la prestación de servicios de salud. Una de las causas principales de este problema era la falta de seguimiento de la factura y la dificultad en conocer el estado y desempeño del proceso por la falta de registros. Teniendo en cuenta lo anterior, se propuso diseñar una herramienta de control interno que permite hacer un análisis profundo, descriptivo y predictivo, del proceso de facturación en cada una de sus etapas. Esta herramienta apoyará el proceso de toma de decisiones y generación de reportes y aportará en gran medida a la mejora continua del proceso, brindando la posibilidad de un análisis interactivo de datos y métricas de desempeño. Adicionalmente, se realizó el entrenamiento de un modelo de Machine Learning para estimar el tiempo que podría tardar la factura durante todo el proceso de facturación que permitirá identificar empleados con mejor desempeño y priorizar aquellas facturas que generen alertas de retraso. Esta plataforma facilitará el trabajo del líder del proceso de control y trazabilidad y apoyará la generación de informes oportunamente para la toma de decisiones. Puntualmente esta propuesta permitirá hacer un seguimiento detallado del proceso, evaluar la calidad de indicadores de interés, detectar fácilmente demoras o fallas en el proceso, apoyar la toma de decisiones en las áreas que intervienen y aumentar la productividad y competitividad de la clínica. |
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Teniendo en cuenta lo anterior, se propuso diseñar una herramienta de control interno que permite hacer un análisis profundo, descriptivo y predictivo, del proceso de facturación en cada una de sus etapas. Esta herramienta apoyará el proceso de toma de decisiones y generación de reportes y aportará en gran medida a la mejora continua del proceso, brindando la posibilidad de un análisis interactivo de datos y métricas de desempeño. Adicionalmente, se realizó el entrenamiento de un modelo de Machine Learning para estimar el tiempo que podría tardar la factura durante todo el proceso de facturación que permitirá identificar empleados con mejor desempeño y priorizar aquellas facturas que generen alertas de retraso. Esta plataforma facilitará el trabajo del líder del proceso de control y trazabilidad y apoyará la generación de informes oportunamente para la toma de decisiones. Puntualmente esta propuesta permitirá hacer un seguimiento detallado del proceso, evaluar la calidad de indicadores de interés, detectar fácilmente demoras o fallas en el proceso, apoyar la toma de decisiones en las áreas que intervienen y aumentar la productividad y competitividad de la clínica.The billing process covers the set of activities that allow to settle and quantify the provision of health services as a result of user care. The poor execution of this process can generate delays in the collection of income and trigger liquidity problems that in the future could mean the closure of the institution. The clinic contacted had been presenting errors in the execution of the billing process, generating returns and delays that affect the flow of capital as a product of the provision of health services. One of the main causes of this problem was the lack of tracing on the bill and the difficulty in knowing the status and performance of the process due to the lack of records. Taking into account the above, it was proposed to design an internal control tool that allows a deep analysis, descriptive and predictive, of the billing process in each of its stages. This tool will support the decision making and reporting process and will contribute greatly to the continuous improvement of the process, providing the possibility of interactive data analysis and performance metrics. Additionally, a Machine Learning model was trained to estimate the time that the bill could take during the entire billing process. This will allow the identification of employees with better performance and prioritize those bills that generate delay alerts. This platform will facilitate the work of the leader of the control and traceability process and will support the generation of timely reports for decision making. Specifically, this proposal will allow a detailed monitoring of the process, evaluate the quality of KPI's, easily detection of delays or failures in the process, support decision making in the areas involved and increase the productivity and competitiveness of the clinic.spaBarranquilla, Universidad del Norte, 2020Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2DashboardFacturaciónTrazabilidadControlDashboardBilling processTraceabilityDiseño de herramienta para el apoyo en la trazabilidad del proceso de facturación de una clínica en Sincelejo, SucreDesign of a tool to support the traceability of the billing process of a clinic in Sincelejo, Sucrearticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9367/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53ORIGINALApp.pdfApp.pdfapplication/pdf765750https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9367/1/App.pdf9ae28091c2cbb1ef686f20b91a9a15fbMD51App.pngApp.pngimage/png255542https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9367/2/App.pngdd84e2555da254d0dad558a642340aeeMD5210584/9367oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/93672020-12-14 08:08:05.824Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.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 |