医療請求処理における AI 革命

個人が医療保険請求を提出する場合、関係者からの迅速な処理、承認、治療が期待されます。 によると 最近の KFF 研究 医療費負担適正化法 (ACA) の計画では、患者がネットワーク内の医師から治療を受けていた場合でも、保険会社は 2021 年に請求の 17% を拒否しました。ある保険会社は同期間に請求の 49% を拒否しましたが、別の保険会社の拒否は驚くべき 80% に達しました。こうした不況の根本原因は、クレーム処理に対する手動のアプローチにあるようです。 利害関係者はやるべきことが多すぎて、否認につながる間違いを犯したり、期限内に請求を処理することが困難になったり、収益に影響を与える時間のかかるやり直しにさえ従事したりしています。

この問題は被保険者にとって自己負担の支払いを強いられるという恐ろしい経験を意味しますが、対処できない問題ではありません。 好例: AI の役割。 機械学習、自然言語処理、深層学習の最近の進歩は、請求プロセス全体をエンドツーエンドで自動化および合理化するのに役立ち、より正確で正確な意思決定と申請のより適切な処理につながります。

医療請求処理に影響を与える課題

増え続ける医療請求申請が手動で処理されるエコシステムでは、医療請求のエラーをはじめとする多くの課題が発生する可能性があります。

現在、ほとんどの医療提供者は請求申請をできるだけ早く転送したいと考えていますが、この取り組みにより、スタッフが同じ患者に対して重複して請求を提出したり、間違った保険 ID 番号を入力したり、不完全な患者情報を提供したりするなどの間違いが発生しやすくなります。 これらのギャップは、請求の拒否や払い戻しの遅延に直接つながる可能性があります。

請求に過失がない場合でも、複数の利害関係者の関与や、それぞれの利害関係者の一連の要件、文書、規制により、申告ミスや拒否が発生する可能性があります。 また、請求を処理するスタッフがデータ入力、書類の処理、または検証でミスを犯し、誤った否認につながる可能性もあります。

AI はどのようにして救いとなるのか

人工知能をループに組み込むことで、医療保険請求の処理に関連する多くの手動タスクを自動化できます。

たとえば、医療提供者と保険会社はどちらも大規模な言語モデルを活用して、プロセスのデータ入力や文書検証部分を処理できます。 これにより、ワークフローを合理化し、同時に効率と精度を向上させることができます。

別の回避策として、関係者は光学式文字認識 (OCR) や自然言語処理 (NLP) などの AI テクノロジーを使用して、医療記録や請求フォームなどの非構造化文書から関連情報を抽出し、より迅速かつ正確に請求を提出できます。 さらに、機械学習アルゴリズムを使用して過去の請求データを分析し、不正行為を示す疑わしいパターンや異常を特定することもできます。 これは、保険会社が正当な請求と不当な請求を区別し、後者を拒否するのに役立ちます。

しかし、それだけではありません。

AI と機械学習は、請求プロセスを自動化し、詐欺師の取り締まりを支援するだけでなく、承認の機会を向上させるのにも役立ちます。

理想的な例は、医療提供者が AI を使用して拒否と異議申し立てに関する履歴データを分析し、拒否の可能性が高いことを示すパターンを特定する拒否予測の場合です。 これにより、医療スタッフは提出前にフラグの付いた項目を修正できるようになり、最終的には拒否のリスクが軽減され、保険会社と医療提供者の両方の成果が向上します。

同様に、保険会社は AI を活用した意思決定支援システムを導入することもできます。これにより、包括的な保険金請求データを分析して、医療ポリシーの厳守を確保し、エラーを最小限に抑え、保険金請求処理ワークフロー全体の一貫性を高めることを目的とした、関連する推奨事項、ガイドライン、アラートを提供できます。 。

医療エコシステム全体への影響

AI を活用した請求処理は、適切に実行されると、次のようなヘルスケア エコシステムのすべての関係者に影響を与える可能性があります。

1. 医療提供者: AI を使用してタスクを自動化および合理化すると、管理上の負担と事務処理が軽減され、医療提供者はより多くの時間とリソースを患者ケアに割り当てることができます。 さらに、より迅速かつ正確な請求処理により、タイムリーな償還にもつながり、医療提供者のキャッシュ フローが改善されます。

2. 患者： AI が使用され、請求がこれまでより迅速に処理されれば、患者の待ち時間は短縮され、必要な医療サービスをより迅速に受けられるようになります。 さらに、タイムリーかつ正確な請求処理により、拒否の可能性も減り、経済的ストレスをまったくまたはほとんど発生させずに、よりスムーズな患者体験を保証します。

3. 製薬メーカー: 請求処理の効率が向上すると、製薬メーカーの管理コストが最小限に抑えられ、支払者とのやり取りがよりスムーズになる可能性があります。 これにより、研究開発者は研究開発により集中できるようになり、革新的で命を救う医薬品の開発につながる可能性があります。

最終的に、より効率的なシステムは、より効果的なヘルスケア市場に貢献します。

4. 支払者: 前述したように、AI により支払者はデータに基づいた意思決定ができ​​るようになり、より正確なリスク評価、より迅速な請求処理、最適化されたリソース割り当てが可能になります。 これにより、財務上の成果が向上し、サービス提供が強化され、最終的には支払者と保険契約者の両方に利益がもたらされます。

倫理的および法的考慮事項

保険金請求処理への AI の統合には多くの利点がありますが、利害関係者はテクノロジーに関連する倫理的および法的懸念を常に考慮する必要があります。

前者は、AI アルゴリズムと意思決定プロセスの透明性を確保し、データのプライバシーとセキュリティを維持し、保険金請求の結果に影響を与える可能性のある AI モデルのバイアスに対処することを意味します。 一方、後者には、データ保護法やプライバシー法などの既存の規制の遵守と、AI 主導の意思決定から生じる潜在的な責任問題への対処が含まれます。

どのようなユースケースであっても、チームはテクノロジーを使用する関係者向けに明確なガイドライン、規制、倫理的枠組みを確立することで、両方を考慮する必要があります。

前方の道路

保険金請求処理における AI の導入が進むにつれて、ヘルスケア エコシステムの関係者は、承認、払い戻し、全体的な所要時間の短縮による恩恵を受けることになります。

AI により精度と不正行為の検出が強化され、保険会社の誤検知と誤検知が最小限に抑えられます。 さらに、保険契約者向けにパーソナライズされた保険請求エクスペリエンス（カスタマイズされた推奨事項/ガイダンス付き）を作成し、保険契約者の満足度とロイヤルティを向上させます。

長期的には、保険会社もリスク評価に AI を活用することが期待されており、正確な個別のリスク プロファイルに基づいて、よりカスタマイズされた保険契約や価格設定構造を提供できるようになります。 AI を活用した請求処理システムと電子医療記録などの他の医療技術をシームレスに統合することで、リアルタイムのデータ交換、より迅速な請求裁定、およびケアの調整の向上が可能になります。