يحتوي ثينك على أكثر من 4 ملايين منطق لقواعد الأعمال (تعديلات القواعد) للكشف عن الأخطاء والثغرات التي قد تكون موجودة في المطالبة الطبية
والإبلاغ عنها استنادًا إلى القواعد التنظيمية والقواعد الخاصة بالمنتفع، والسياسات والتعاميم من الهيئات التنظيمية الإقليمية الرئيسية، ومثال ذلك:
– مجلس الضمان الصحي التعاوني – المملكة العربية السعودية
– دائرة الصحة – أبوظبي
– هيئة الصحة بدبي – دبي
– منصة “رعايتي” – الإمارات الشمالية

تستند مراجعات القواعد إلى:
– عناصر بيانات المطالبة الإلزامية. تشكل الحد الأدنى من مجموعة البيانات المطلوبة لتنفيذ التحقق من تعديلات قواعد تنقيح المطالبة.
– عناصر بيانات المطالبة الاختيارية. تعزز دقة وشمولية عمليات التحقق من تعديلات القواعد.
– تفاصيل المؤمن عليهم، مثل تفاصيل بوليصة المريض.
– عقد الجهة المنتفعة والقواعد القائمة على التسعير.
– البيانات الديموغرافية للمريض، مثل العمر والجنس … وما إلى ذلك.
– تاريخ مطالبات المريض/ ومقابلاته الطبية

• الترابطات الأساسية:
‌- الترابطات الدولية (المصطلحات الإجرائية الحالية – نظام الترميز الطبي الدولي للأمراض والتصنيف الأسترالي للتدخلات الطبية ونظام الترميز الطبي الدولي للأمراض – الإصدار العاشر)
– الترابطات المحلية وتوطين الترابطات في أسواق كل من الإمارات العربية المتحدة والمملكة العربية السعودية – استنادًا إلى إرشادات المنتفعين / الجهات التنظيمية.

• الترابطات الموسعة:
توفير نطاق أوسع يمتد على مستوى ترابطات الضرورة الطبية وسيشمل ما يلي:
– تعديلات المبادرة الوطنية للترميز الصحيح (NCCI)
– التعديلات غير المحتملة طبيًا (MUEs)
– التشخيص الابتدائي (PDx)
– ترميز المسببات / الأعراض
– ترابطات العقاقير – نظام الترميز الطبي الدولي للأمراض: تعديلات قواعد السوق المحلي
– ترابطات الجنس . – نظام الترميز الطبي الدولي للأمراض: مرجع دولي
– ترابطات الجنس – المصطلحات الإجرائية الحالية: مرجع دولي
– ترابطات العمر – المصطلحات الإجرائية الحالية: مرجع دولي
– ترابطات الأمومة – المصطلحات الإجرائية الحالية: مرجع دولي
– ترميز لوحة المختبر
– ترميز التسريب / الحقن

توفير الدعم لتطوير محتوى متخصص لقواعد الأعمال تتم إدارته من قبل فريق من خبراء القواعد
وخبراء السوق لدعم أتمتة إدارة دورة الإيرادات ومتطلبات المراجعة والتحقق المحدّدة.

يوفر الحل لوحات معلومات شاملة ومرئية بالإضافة إلى عروض تقديمية مجدولة للمساعدة في اكتشاف مجالات التحسينات وتحضير
و تحضير فريقك للعمل بشكل استباقي فيما يتصل بالمشكلات المتعلقة بإدارة دورة الإيرادات.

نماذج التعلم الآلي المتقدمة التي تغطي:
أ. حالات رفض المطالبات السابقة وأنماط الدفع والتنبؤ باحتمالات الرفض المستقبلية.
ب. حالات الرفض التي لا تغطيها القواعد وهنا يساعد الحل باقتراح قواعد مناسبة لتغطية احتمالات الرفض.

يوفر ثينك واجهة برمجة تطبيقات ومحرك للتكامل يدعم قدرات المستوى السابع الصحي HL7 وخدمات الويب لتبسيط التكامل
مع حلول نظام المعلومات الصحية الحالية.