FWA ortib bormoqda. Sog’liqni saqlash xarajatlari o’sib bormoqda. Endi AI texnologiyasining yangi avlodi nazoratni qaytarib oladi –

2020 yilda Adliya vazirligining hisob-kitoblariga ko'ra, firibgarlik, isrofgarchilik va suiiste'mol (FWA) hisob-kitob amaliyotlari mamlakat sog'liqni saqlash xarajatlarining 100 milliard dollaridan ko'proq qismini tashkil qiladi.¹ Bugungi kunda Milliy Sog'liqni Saqlash Firibgarlik Assotsiatsiyasi (NHCAA) konservativ hisob-kitoblarga ko'ra, sog'liqni saqlash FWA har yili mamlakatga taxminan 68 milliard dollarga tushadi, bu mamlakatning sog'liqni saqlashga sarflangan 2,26 trillion dollarining 3 foizini tashkil qiladi.² Tijoriy sog'liqni saqlash rejalari bo'yicha FWA hisob-kitoblariga ko'ra, har yili 230 milliard dollar yoki umumiy sog'liqni saqlash xarajatlarining 10 foizini tashkil qiladi.³

Bu yo'qolgan pul tushuncha yoki mavhumlikdan uzoqdir. Firibgarlik, isrofgarchilik yoki suiiste'mol hisob-kitoblar tufayli yo'qotilgan har bir dollar bemorlarga, halol provayderlarga, to'lovchilarga va hukumatlarga zarar etkazadi. Uchinchi tomon imtiyozlari provayderlari ko'pincha bu xarajatlar uchun katta aybdor bo'lishadi, haqiqatda firibgarlik, isrofgarchilik va suiiste'mollikni an'anaviy usullar yordamida aniqlash juda qiyin, chunki haddan tashqari yoki soxta hisob-kitob da'volarini taqdim etuvchi provayderlar aniqlanmaslik uchun doimo o'z usullarini o'zgartiradilar.

Yaxshiyamki, yangi yutuqlar sun'iy intellekt (AI) texnologiyasi yaxshi provayderlarni mukofotlash va bemorlarni parvarish qilish uchun ko'proq dollar qaytarish uchun ortiqcha yoki ortiqcha to'lovlarni kamaytirish orqali sanoatimizga sog'liqni saqlash xarajatlarini kamaytirish uchun aniq yo'lni taqdim eting. Sogʻliqni saqlash toʻlovchilariga koʻproq miqdorda va toʻlovlar amalga oshirilgunga qadar firibgarlik, isrofgarchilik va suiisteʼmol hisob-kitob amaliyotlarini aniqlash va oldini olishda yordam berish orqali 2030-yilga borib AQSH sogʻliqni saqlash tizimidan 1 trillion dollargacha firibgarlik, isrofgarchilik va suiisteʼmol xarajatlarni bartaraf etish mumkinligi taxmin qilinmoqda. Vaqt keldi. nafaqa provayderlarini harajatlarni ko'paytirishda ayblashni to'xtatish va ularning kundalik sog'liqni saqlash da'volarini tahrirlash, tekshirish va ko'rib chiqish tizimlarini quvvatlaydigan texnologiyaga murojaat qilishni boshlash. Bu erda ko'rib chiqilishi kerak bo'lgan asosiy tushunchalar.

Statik da'volarni tahrirlash tizimlaridan foydalanish mumkin

Aksariyat tibbiy yordam tizimlari statik, qoidalarga asoslangan yoki vaziyatga asoslangan texnologiyaga asoslangan bo'lib, ular tibbiy yordam uchun da'vo provayderga to'lanishi kerakligini aniqlashda juda tor mezonlar to'plamini tekshiradi. Ushbu tizimlar har yili milliardlab da'volarni qayta ishlash va to'lash bo'yicha yaxshi ish qilsa-da, ularning eskirgan texnologiyasi yuzlab milliardlab dollarlarni ortiqcha hisob-kitoblar yoki firibgar hisob-kitoblarni to'lash imkonini beradi. Bu boshqaruv kompaniyalari soxta va ortiqcha hisob-kitoblarni to'xtatishni istamagani uchun emas, balki ularning texnologiyasi sodir bo'layotgan ekspluatatsiyani ko'ra olmasligidir.

Texnologiya provayderning xatti-harakatlari, munosabatlari va tashqi tomonlarini ko'rishi kerak

Ishlar an'anaviy qoidalarga asoslangan holda ko'rib chiqilayotganda va qaror qabul qilinganda, vaziyatga asoslangan va an'anaviy AI usullaridan foydalaning, provayderning dinamik xatti-harakatlari, munosabatlari va chegaralarini aniqlash qiyin. Daʼvolar toʻlanishidan oldin firibgarlik, isrofgarchilik va suiisteʼmol hisob-kitoblarni sezilarli darajada aniqlash uchun provayderning daʼvo va barcha daʼvolar atrofidagi xatti-harakatlarini hamda provayderning boshqa provayderlar bilan munosabatlarini koʻrishingiz kerak. Bu shuni anglatadiki, provayderlar, joriy da'vo shakli, tarixiy da'vo shakllari va tarmoqdagi boshqa barcha provayderlar o'rtasidagi murakkab, o'zaro bog'liq munosabatlar da'vo arizasi topshirilganda bir soniyadan kamroq vaqt ichida aniqlanishi, tahlil qilinishi va hisobot berilishi kerak. to'lov.

Sun'iy intellekt va'dasi

AI ko'p odamlarni qo'rqitadi, chunki bu nima ekanligini qo'llaringizni o'rash qiyin. Oddiy qilib aytganda, sun'iy intellektning (AI) ta'riflaridan biri bu inson qila oladigan narsani o'ylaydigan va bajaradigan texnologiya, lekin tezroq. Hatto bu oddiy ta'rif ham nazoratsiz sun'iy intellektning cheksiz sonli "matematik muammolarni" aniqlay olishi foydasini yo'qotib qo'yadi.

Dastlabki AI va bugungi kunda sog'liqni saqlash sohasida FWA aniqlash va to'lovlarning yaxlitligi ishida qo'llaniladigan an'anaviy AIning aksariyati haqiqatan ham rivojlangan Excel elektron jadvalidan ko'proq narsa emas. An'anaviy sun'iy intellektning aksariyati tizimli mashinani o'rganishdan foydalangan holda ishlaydi. Bu shuni anglatadiki, mashina ma'lumotlarni tahlil qilishda "agar-u holda" yondashuvini qo'llaydigan algoritm yoki bir qator algoritmlarni bajarishga o'rgatilgan.

Mashinani o'rganishning ushbu tizimli yondashuvlari juda foydali, ammo ilg'or, nazoratsiz mashinani o'rganish orqali aniqlanishi mumkin bo'lgan ko'plab dinamik tendentsiyalar, naqshlar va chegaralarni o'tkazib yuboradi. Barcha FWA faoliyatini "ko'rish" uchun siz topshiriqni bajarish uchun maxsus "aytib" bermasdan, tendentsiyalarni, naqshlarni va chegaralarni aniqlaydigan nazoratsiz mashinani o'rganishni qo'llashingiz kerak. Bu to'lovchilarga yangi firibgarlik tendentsiyalari va deyarli real vaqt rejimida shakllanayotgan xatti-harakatlar va munosabatlarning ko'rsatkichlarini ko'rish imkonini beradi, bu haddan tashqari to'lovlar, ortiqcha to'lovlar yoki hatto firibgarlik belgilari bo'lishi mumkin. Muxtasar qilib aytganda, siz o'zingizning texnologiyangizga yoki xodimlaringizga ta'qib qilishni aytishni bilmagan narsalarni ko'rishingiz va sodir bo'lishini to'xtatishingiz mumkin.

Integr8 AI haqiqati^™ FWAni to'xtatish texnologiyasi

Integr8 AI texnologiyasi - operatsion tahdidlarni aniqlash uchun patentlangan sun'iy intellektning yangi avlodi. Texnologiyaning birinchi qo'llanilishi sog'liqni saqlash to'lovchilariga - tijorat sog'liqni saqlash rejalari, TPA'lar, CMS dasturlari va boshqalar - sog'liqni saqlash da'volarini qayta ishlash, tekshirish va to'lashda provayderga asoslangan dinamik yondashuvni qo'llash imkonini beradi. Ushbu texnologiya dastlabki tijorat maqsadlarida foydalanishda FWA aniqlashni 2X dan 10X gacha oshirishi isbotlangan, chunki u anʼanaviy texnologiya koʻra olmaydigan FWA faoliyatini “koʻra oladi”. Va Integr8 AI buni da'volarni tahrirlash, ko'rib chiqish va to'lov jarayonini sekinlashtirmaydigan tarzda ko'rishi mumkin.

Bir toʻlov yaxlitligi boʻyicha menejer aytganidek, “Biz hammamiz biladigan FWA faoliyatini koʻrishimiz kerak. Hozirgi texnologiya bizga yangi avlod Integr8 AI texnologiyasi imkon beradigan FWA hajmini ko'rishga imkon bermaydi. Eng yaxshi tomoni shundaki, bu turdagi texnologiya bizning joriy daʼvolarni tahrirlash tizimimizda ishlaydi. Tezda katta o‘zgarishlarga erishish uchun yangi kapital qo‘yilmalar kiritishimiz shart emas”.

Imtiyozlar provayderlari uchun pastki chiziq

Sog'liqni saqlash xarajatlarining o'sishiga qarshi kurash sog'liqni saqlash qiymati zanjiridagi har bir manfaatdor tomon uchun muhim oqibatlarga olib keladi, ammo firibgarlik, isrofgarchilik va suiiste'mol xarajatlar nazorat qilinganda uchinchi tomon imtiyozlarini etkazib beruvchilar ko'proq foyda ko'radilar. Bugungi kunda barcha sug'urtalangan amerikaliklarning deyarli uchdan bir qismi uchinchi tomon provayderi orqali sog'lig'ini himoya qiladi. Firibgarlik, isrofgarchilik va suiiste'mol xarajatlarni olib tashlash nafaqa provayderlariga mijozlar va ularning xodimlari uchun imtiyozlar narxini pasaytirishga, operatsiyalarni avtomatlashtirishga va tartibga solishga va daromadlilikni oshirishga yordam beradi. Texnologiya, Integr8 AI kabi, qanday da'volarni tahrirlash va hukm qilish tizimi qo'llanilishidan qat'i nazar, imtiyozlarni tezda aniqlash va deyarli darhol tan olish imkonini beradi.

Endi imtiyozlar provayderlari uchun murakkab narsalarni qabul qilish vaqti keldi AI yechimlari daʼvolarni boshqarish uchun nisbatan statik, daʼvolarga asoslangan modeldan dinamik, provayderga yoʻnaltirilgan modelga oʻtish. Moslashuvchan, yomon niyatli aktyorlarga qarshi kurashni nazorat qilish vaqti keldi. Bu kurash bizda mavjud texnologiyalar haqida o'ylash bilan boshlanadi va tugaydi.

Theja Birur haqida
Theja Birur asoschisi 4L Data Intelligence va patentlangan Integr8 AI razvedka platformasining ixtirochisi. U analitika va sun'iy intellekt sohasida 20 yillik tajribaga ega bo'lib, uning asosiy qismi sog'liqni saqlash to'lovchilari va sog'liqni saqlash agentliklari uchun to'lov va sifat muammolarini hal qilishga qaratilgan. Uning karerasi Kanadaning Ontario Sog'liqni saqlash vazirligi bilan hukumat sektorida, IBM boshqaruv maslahatchisi sifatida va IBM Innovation Labda analitikaga yo'naltirilgan ishlarni o'z ichiga oladi. 4L Data Intelligence kompaniyasini tashkil etishdan oldin Theja Kaliforniya shtatidagi kompensatsiya sug'urta jamg'armasida maslahatchi bo'lib ishlagan va u erda katta ma'lumotlar va ma'lumotlar ombori funktsiyalari bo'yicha direktor yordamchisi bo'lgan.