TOR ระบบบัญชีลูกหนี้ ระบบเรียกเก็บ ส่งเบิก

ระบบบัญชีลูกหนี้ / ระบบเรียกเก็บ / ส่งเบิก
1. วัตถุประสงค์ของระบบ

เพื่อพัฒนาระบบบริหารจัดการบัญชีลูกหนี้และกระบวนการเรียกเก็บค่ารักษาพยาบาลจากผู้ป่วยและหน่วยงานภายนอก ทั้งภาครัฐและเอกชน โดยระบบต้องสามารถรองรับการส่งเบิกตามมาตรฐานของแต่ละหน่วยงาน และมีระบบ Simulation จำลองสถานการณ์จริง พร้อม AI วิเคราะห์ความถูกต้อง เพื่อป้องกันการปฏิเสธรายการเบิก

2. การทำงานของระบบ

2.1 ระบบบัญชีลูกหนี้ (Accounts Receivable)

• บันทึกรายการค่ารักษา: ค่าหัตถการ, ยา, เวชภัณฑ์, ห้องพัก ฯลฯ

• คำนวณยอดลูกหนี้แยกตามสิทธิการรักษา

• รองรับการบริหารลูกหนี้รายบุคคล, รายหน่วยงาน, รายกลุ่ม

2.2 ระบบเรียกเก็บและส่งเบิก (Claim Submission)

• รองรับการสร้างแฟ้มส่งเบิกตามรูปแบบของแต่ละหน่วยงาน (สปสช, กรมบัญชีกลาง, ประกันสังคม, ประกันเอกชน)

• สร้างใบแจ้งหนี้ ใบเสร็จ ใบเบิก

• รองรับการส่งข้อมูลแบบแฟ้ม (File Upload) หรือผ่าน API

2.3 ระบบ Simulation การส่งเบิกจริง (Dry-run Mode with AI Assist) ✅ ฟีเจอร์หลัก

2.3.1 จุดประสงค์

• ทดสอบรายการเบิกก่อนส่งจริง

• ตรวจสอบความถูกต้อง ลดการถูกปฏิเสธจากหน่วยงานรับเบิก

2.3.2 ขั้นตอนการทำงาน

1. ผู้ใช้งานเลือกชุดข้อมูลที่ต้องการทดสอบ

2. ระบบสร้างแฟ้มจำลองตามมาตรฐานของหน่วยงาน

3. ระบบ AI ตรวจสอบรายการ เช่น:

4. ความถูกต้องของรหัส ICD-10 / ICD-9

5. การใช้สิทธิที่สอดคล้องกับประเภทบริการ

6. ค่ารักษาที่ผิดปกติ (เช่น สูงเกินมาตรฐาน)

7. รายการซ้ำซ้อน / ขาดข้อมูล

8. ระบบแสดงผลวิเคราะห์ พร้อมแนวโน้มการ Reject (%)

9. แสดงคำแนะนำการแก้ไขให้เจ้าหน้าที่

10. สามารถส่งข้อมูลจริงเฉพาะรายการที่ผ่าน AI ตรวจสอบแล้ว

2.3.3 ผลลัพธ์ที่แสดงในระบบ

• ผ่านการตรวจสอบ

• เสี่ยงต่อการตีกลับ

• ข้อมูลผิด ต้องแก้ไขก่อนส่ง

• สรุปรายงานเชิงวิเคราะห์ แผนภูมิ, กราฟ, สถิติ

3. ระบบรับผลการส่งเบิกกลับ (Rejection Handling)

• นำเข้าแฟ้มผลตอบกลับจากหน่วยงาน (เช่น REJECT.TXT, XML LOG)

• แสดงรายการที่ถูกปฏิเสธ พร้อมเหตุผล

• เชื่อมโยงรายการที่ต้องแก้ไขให้ผู้ใช้งานตรวจสอบ

• บันทึกประวัติการแก้ไขและส่งใหม่

4. ระบบรายงานและ Dashboard

• รายงานยอดส่งเบิก / อนุมัติ / ปฏิเสธ

• รายรับตามแหล่งสิทธิ / ประเภทผู้ป่วย / แผนก

• Dashboard สำหรับผู้บริหาร: รายรับเปรียบเทียบรายเดือน, รายปี, แผนก

• กราฟวิเคราะห์ประสิทธิภาพการส่งเบิก เช่น

• % รายการถูกปฏิเสธ

• รายการที่ AI คาดการณ์ Reject ได้ถูกต้อง