Quando os indivíduos enviam uma solicitação de seguro médico, eles esperam processamento, aprovação e tratamento imediatos das partes envolvidas. De acordo com um estudo recente sobre os planos do Affordable Care Act (ACA) da KFF, as seguradoras negaram 17% dos sinistros em 2021, mesmo quando os pacientes receberam cuidados de médicos da rede. Uma seguradora negou 49% dos sinistros no mesmo período, enquanto outra recusou os sinistros. Em 2020, a taxa de rejeição atingiu surpreendentes 80%. A causa raiz destas recusas parece ser a nossa abordagem manual ao processamento de reclamações. As partes interessadas têm muito que fazer, cometendo erros que levam a recusas, tendo dificuldade em processar reclamações dentro do prazo ou até mesmo se envolvendo em retrabalhos demorados que impactam as receitas.
Embora esta questão possa representar uma experiência assustadora para os segurados, tendo que pagar custos diretos, não é um problema incontrolável. Caso em questão: o papel da IA. Avanços recentes em aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e aprendizado profundo podem ajudar a automatizar e agilizar todo o processo de sinistros de ponta a ponta, levando a uma tomada de decisão mais precisa e precisa e a um melhor processamento de sinistros.
Desafios que afetam o processamento de reclamações médicas
Num ecossistema onde um número cada vez maior de reclamações médicas é processado manualmente, podem surgir muitos desafios, incluindo erros de faturação médica.
Atualmente, a maioria dos prestadores de serviços de saúde deseja encaminhar as solicitações de sinistros o mais rápido possível, mas esse esforço evita que a equipe envie solicitações duplicadas para o mesmo paciente ou insira o número de identificação do seguro errado, fornecendo informações incompletas do paciente e outros erros são mais prováveis de ocorrer. . Essas lacunas podem levar diretamente a recusas de sinistros e atrasos no reembolso.
Mesmo que uma reclamação não seja culposa, o envolvimento de múltiplas partes interessadas e do conjunto de requisitos, documentação e regulamentos de cada parte interessada pode levar a erros de apresentação e negações. Além disso, a equipe que processa a reclamação pode cometer erros na entrada de dados, no processamento de documentos ou na verificação, levando a falsas negações.
Como a IA pode ajudar?
Ao incorporar inteligência artificial ao ciclo, muitas tarefas manuais associadas ao processamento de solicitações de seguro médico podem ser automatizadas.
Por exemplo, tanto os prestadores de cuidados de saúde como as companhias de seguros podem aproveitar modelos de linguagem em grande escala para lidar com as partes do processo de entrada de dados e validação de documentos. Isso permite que você simplifique seu fluxo de trabalho e melhore a eficiência e a precisão ao mesmo tempo.
Como outra solução alternativa, as partes interessadas podem usar tecnologias de IA, como reconhecimento óptico de caracteres (OCR) e processamento de linguagem natural (PNL), para extrair informações relevantes de documentos não estruturados, como registros médicos e formulários de solicitações. Algoritmos de aprendizado de máquina também podem ser usados para analisar dados históricos de sinistros para identificar padrões suspeitos ou anomalias que indiquem fraude. Isto ajuda as companhias de seguros a distinguir entre reclamações legítimas e não razoáveis e a rejeitar estas últimas.
Mas isso não é tudo.
A IA e o aprendizado de máquina podem automatizar o processo de sinistros e ajudar a reprimir os fraudadores, além de aumentar as chances de aprovação.
Um exemplo ideal é a previsão de negações, onde os prestadores de cuidados de saúde utilizam IA para analisar dados históricos sobre recusas e recursos para identificar padrões que indiquem uma provável negação. Isto permite que a equipe médica corrija os itens sinalizados antes do envio, reduzindo, em última análise, o risco de recusas e melhorando os resultados tanto para as seguradoras quanto para os prestadores.
Da mesma forma, as companhias de seguros também podem implementar sistemas de apoio à decisão baseados em IA. Isso permite que dados abrangentes de sinistros sejam analisados e recomendações relevantes destinadas a garantir a conformidade rigorosa com as políticas médicas, minimizando erros e aumentando a consistência em todos os fluxos de trabalho de processamento de sinistros, problemas, diretrizes e alertas. .
Impacto em todo o ecossistema de saúde
Quando executado corretamente, o processamento de sinistros baseado em IA tem o potencial de impactar todas as partes interessadas no ecossistema de saúde, incluindo:
1. Prestador de cuidados de saúde: Usar a IA para automatizar e agilizar tarefas reduz a carga administrativa e a papelada, permitindo que os prestadores de cuidados de saúde aloquem mais tempo e recursos para o atendimento aos pacientes. Além disso, o processamento de sinistros mais rápido e preciso também leva ao reembolso em tempo hábil, melhorando o fluxo de caixa para os prestadores de cuidados de saúde.
dois. paciente: Quando a IA for usada para processar sinistros mais rápido do que nunca, os pacientes passarão menos tempo esperando e obterão os serviços médicos de que precisam com mais rapidez. Além disso, o processamento de sinistros oportuno e preciso também reduz a chance de recusas, garantindo uma experiência mais tranquila ao paciente, com pouco ou nenhum estresse financeiro.
3. Fabricante farmacêutico: Melhorar a eficiência do processamento de sinistros pode minimizar os custos administrativos para os fabricantes de produtos farmacêuticos e permitir interações mais fáceis com os pagadores. Isto permite que os investigadores se concentrem mais na investigação e desenvolvimento, o que pode levar ao desenvolvimento de medicamentos inovadores e que salvam vidas.
Em última análise, sistemas mais eficientes contribuem para mercados de cuidados de saúde mais eficazes.
Quatro. Pagador: Conforme mencionado anteriormente, a IA permite que os pagadores tomem decisões baseadas em dados, permitindo avaliações de risco mais precisas, processamento de sinistros mais rápido e alocação otimizada de recursos. Isto melhora os resultados financeiros, melhora a prestação de serviços e, em última análise, beneficia tanto os pagadores como os segurados.
Considerações éticas e legais
Embora existam muitos benefícios na integração da IA no processamento de sinistros de seguros, as partes interessadas devem sempre considerar as preocupações éticas e legais associadas à tecnologia.
O primeiro significa garantir a transparência nos algoritmos de IA e nos processos de tomada de decisão, manter a privacidade e a segurança dos dados e abordar os preconceitos nos modelos de IA que podem afetar os resultados dos sinistros. Este último, por outro lado, inclui o cumprimento dos regulamentos existentes, tais como leis de protecção de dados e privacidade, bem como a abordagem de potenciais questões de responsabilidade decorrentes da tomada de decisões orientada pela IA.
Seja qual for o caso de uso, as equipes devem considerar ambos, estabelecendo diretrizes, regulamentos e estruturas éticas claras para aqueles que utilizam a tecnologia.
estrada à frente
À medida que aumenta a adoção da IA no processamento de sinistros, as partes interessadas no ecossistema de saúde beneficiarão de aprovações, reembolsos e tempos de resposta globais mais rápidos.
A IA aumenta a precisão e a detecção de fraudes, minimizando falsos positivos e falsos positivos para as seguradoras. Além disso, crie uma experiência de sinistros personalizada para os segurados, incluindo recomendações e orientações personalizadas, aumentando a satisfação e a fidelidade dos segurados.
A longo prazo, espera-se também que as companhias de seguros aproveitem a IA para avaliação de riscos, permitindo-lhes oferecer apólices de seguro e estruturas de preços mais personalizadas, com base em perfis de risco individuais precisos. A integração perfeita de sistemas de processamento de sinistros alimentados por IA com outras tecnologias de saúde, como registros eletrônicos de saúde, permite a troca de dados em tempo real, a adjudicação de sinistros mais rápida e a coordenação de cuidados.
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