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過度の医療費、請求を削除する…AIモデルとして、疑いの病院「2セットを獲得」

前の キャッチされるカスタマイズされたモデルのシムプレーンズ開発「理想的な機関」…「柔軟性と精度を高める」 画像の拡大 CI [건강보험심사평가원 제공] (Seoul = Yonhap News)レポーターSeo Han -Ki =健康保険の財政音に関する懸念を提起する最中に、同社は、医療費に対する過剰な請求の疑いがあるSOが求められている医療費または高等機関の医療費またはより高い機関を詳しく説明するための新しい人工知能(AI)ベースの分析モデルを開発しました。 このモデルは、医療機関の特性を押収し、各アイテムのコストを分析することが期待されているため、従来の方法よりも異常な兆候を効果的にキャプチャするようになります。 8日の健康保険レビューおよび評価サービス(Shim Plains)によると、単に同じタイプの医療機関であるという理由だけで医療費を比較する傾向がありました。 ただし、各病院には異なる医療被験者、患者、および地域の特徴があったため、単純な比較は限られていました。これは、「価格差別」があると考えられているためです。 この問題を解決するために、Shim Plainsは、医療機関を同様の特性と比較する「医療機関タイプ」方法を導入しました。 この新しいモデルは、最初に議員を内科、手術、小児青年を含む26のラベルコースに分割し、病院は100のベッドに基づいて2つのグループに分割されます。 これらの同様の特性をグループ化した後、組織は最初にECI(ECI)コストレスインデックス(ECI)を示すグループで選択されます。 この場合、固定された基準値(既存のECI 1.5)の代わりに、グループごとの医療費の分配を考慮した統計基準(上位75%+3社の資格)が適用され、柔軟性と精度が向上しました。 さらに、全体的な医療費だけでなく、試験費用、薬、注射料、検査費用、ビデオ診断料などの費用も。 全体的な医療費が高くなくても、特定のアイテムで高いコストを請求する機関を獲得することです。 2023年の第4四半期のSimpyungのシミュレーションの結果、新しいモデルは既存の方法(ECI 1.5以上)よりも多くを発見しました。 異常な機関の数は、322から427、および2から24に増加しました(セグメンテーションに基づいて)。 新しいモデルは、新しいモデルが既存の標準よりも少ないため、管理外の機関の間で多数のハイコストCI(各アイテムのCI)を発見したことは特に注目に値します(ECI 1.5)。 実際、検査費用で異常な兆候を示した議員を分析した結果、いくつかのタイプのテストを一度に処方するSOが要約された「処方」傾向は明らかでした。 これは、新しいモデルが単に総量だけでなく、ケアの内容の妥当性も単純に見ることができることを示唆しています。 新しいモデルは、四半期の医療費の変化をより敏感に反映しています。 既存の方法では、特定の機関は管理され続ける傾向がありましたが、新しいモデルは新規組織または上級組織の検出率が高く(14.6%、病院は17.5パーセントポイント)、4つの連続した四半期(21.9%ポイント、28.3パーセントポイントの病院の減少)で検出された機関の割合は可能です。 シムプレーンズは、新しいモデルを通じて医療機関間の正当な医療費の違いを認識することを期待していますが、非効率的または過剰な医療費を効果的に管理することにより、健康と金融の持続可能性の向上に貢献することを期待しています。 Shimは、統計モデルの制限を補うために、専門家の経験と知識を使用して、詳細な分析を組み合わせる予定であると付け加えました。 画像の拡大 健康保険のレビューと評価サービス…

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[건강보험심사평가원 제공]

(Seoul = Yonhap News)レポーターSeo Han -Ki =健康保険の財政音に関する懸念を提起する最中に、同社は、医療費に対する過剰な請求の疑いがあるSOが求められている医療費または高等機関の医療費またはより高い機関を詳しく説明するための新しい人工知能(AI)ベースの分析モデルを開発しました。

このモデルは、医療機関の特性を押収し、各アイテムのコストを分析することが期待されているため、従来の方法よりも異常な兆候を効果的にキャプチャするようになります。

8日の健康保険レビューおよび評価サービス(Shim Plains)によると、単に同じタイプの医療機関であるという理由だけで医療費を比較する傾向がありました。

ただし、各病院には異なる医療被験者、患者、および地域の特徴があったため、単純な比較は限られていました。これは、「価格差別」があると考えられているためです。

この問題を解決するために、Shim Plainsは、医療機関を同様の特性と比較する「医療機関タイプ」方法を導入しました。

この新しいモデルは、最初に議員を内科、手術、小児青年を含む26のラベルコースに分割し、病院は100のベッドに基づいて2つのグループに分割されます。

これらの同様の特性をグループ化した後、組織は最初にECI(ECI)コストレスインデックス(ECI)を示すグループで選択されます。

この場合、固定された基準値(既存のECI 1.5)の代わりに、グループごとの医療費の分配を考慮した統計基準(上位75%+3社の資格)が適用され、柔軟性と精度が向上しました。

さらに、全体的な医療費だけでなく、試験費用、薬、注射料、検査費用、ビデオ診断料などの費用も。

全体的な医療費が高くなくても、特定のアイテムで高いコストを請求する機関を獲得することです。

2023年の第4四半期のSimpyungのシミュレーションの結果、新しいモデルは既存の方法(ECI 1.5以上)よりも多くを発見しました。

異常な機関の数は、322から427、および2から24に増加しました(セグメンテーションに基づいて)。

新しいモデルは、新しいモデルが既存の標準よりも少ないため、管理外の機関の間で多数のハイコストCI(各アイテムのCI)を発見したことは特に注目に値します(ECI 1.5)。

実際、検査費用で異常な兆候を示した議員を分析した結果、いくつかのタイプのテストを一度に処方するSOが要約された「処方」傾向は明らかでした。

これは、新しいモデルが単に総量だけでなく、ケアの内容の妥当性も単純に見ることができることを示唆しています。

新しいモデルは、四半期の医療費の変化をより敏感に反映しています。

既存の方法では、特定の機関は管理され続ける傾向がありましたが、新しいモデルは新規組織または上級組織の検出率が高く(14.6%、病院は17.5パーセントポイント)、4つの連続した四半期(21.9%ポイント、28.3パーセントポイントの病院の減少)で検出された機関の割合は可能です。

シムプレーンズは、新しいモデルを通じて医療機関間の正当な医療費の違いを認識することを期待していますが、非効率的または過剰な医療費を効果的に管理することにより、健康と金融の持続可能性の向上に貢献することを期待しています。

Shimは、統計モデルの制限を補うために、専門家の経験と知識を使用して、詳細な分析を組み合わせる予定であると付け加えました。

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レポートはKakaotalk Okjeboです


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2025/05/08 06:01ソンググー08 5月8日06:01ソンゴ

#過度の医療費請求を削除するAIモデルとして疑いの病院2セットを獲得

執筆者について: nipponese

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