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Inteligencia Los algoritmos artificiales pueden analizar patrones y detectar anomalías en las reclamaciones de seguros de salud, lo que ayuda a reducir el fraude y ahorrar costos.
En su último informe, la Asociación Nacional Antifraude en la Atención Médica, NHCAA (1), estimó que el fraude recibido por las aseguradoras del sector sanitario de EE. UU. representa entre el 3% y el 10% del gasto total del sistema. Si tenemos en cuenta los más de 2,26 billones de dólares que se invierten anualmente, representan pérdidas de entre 70 y 300 000 millones de dólares al año.
Lo que es más grave es que, aparte de las pérdidas monetarias, se ha demostrado que el fraude en el sistema de salud también representa un riesgo para la atención de los pacientes. En octubre de 2019, la Universidad John Hopkins (2) publicó un estudio en el que se comprobó que los pacientes tratados por instituciones proveedoras, que luego fueron excluidos del sistema por fraude, tenían entre un 14 y un 17% más de probabilidades de morir que los tratados por proveedores que no cometieron fraude.
En respuesta, las aseguradoras se han propuesto la tarea de capacitar a expertos para identificar los diferentes casos de fraude que se presentan de forma manual. Para ello, definen un conjunto de reglas básicas para determinar cuándo un proceso puede etiquetarse como fraudulento. Sin embargo, este proceso manual lleva mucho tiempo debido al gran volumen de casos y puede presentar errores consistentes (3).
Los algoritmos inteligentes pueden aprender de los casos históricos y adaptarse de manera compleja para identificar patrones en la detección de fraudes. Los bancos utilizan este tipo de tecnología para detectar el lavado de dinero o las estafas. Un sistema de este tipo puede identificar y corregir errores y evitar intervenciones innecesarias o ineficaces, ahorrando una gran cantidad de tiempo, dinero y esfuerzo.
Todas las reclamaciones se pueden analizar automáticamente como un algoritmo, por lo que el tiempo necesario para identificar un posible fraude solo es el tiempo que el algoritmo tarda en analizar la información (normalmente menos de 1 minuto). Al priorizar las reclamaciones, los operadores pueden invertir mejor su tiempo en la gestión de las reclamaciones, lo que reduce drásticamente los errores operativos asociados a las limitaciones de tiempo. Por último, los modelos de detección de fraudes son tan sensibles y precisos que pueden reducir entre un 3 y un 10% los gastos de fraude no detectado para las aseguradoras de salud.
Con la funcionalidad Hipócrates de Arkangel Ai, es posible entrenar modelos de detección de fraude sin escribir una sola línea de código. Hipócrates procesa y analiza los datos disponibles de la aseguradora y ejecuta cientos de experimentos automáticamente hasta que desarrolla un algoritmo capaz de detectar las reclamaciones anormales de los pacientes y dirigirlas a una investigación por sospecha de fraude con un agente. Este algoritmo tiene dos objetivos principales:
Como cualquier plataforma basada en inteligencia artificial, Hipócrates requiere un conjunto de datos que sirvan como entrada en su proceso de aprendizaje. En este caso, esta información corresponde a una base de datos histórica (>24 meses) de reclamaciones que contiene registros de algunas variables como: el costo asociado a la reclamación, los datos básicos de los beneficiarios (edad, sexo, etc.), el código ICD de diagnóstico de la reclamación, la especialidad del médico tratante, la entidad que presta el servicio, entre otras variables de interés para la detección del fraude y, por supuesto, la identificación de si el registro corresponde o no a un registro fraudulento.
Una vez estructurados los datos, Hipócrates procede a desarrollar el algoritmo en 5 fases.
Las aseguradoras que estén considerando el uso de un sistema de inteligencia artificial en la gestión de reclamaciones deben priorizar una cultura de gestión de datos y estructurar una base sólida para el éxito en la detección del fraude:
Arkangel Ai también puede ayudarle a estructurar estos datos.
La inteligencia artificial desempeñará un papel esencial en la digitalización de los procesos que implican analizar cientos de datos y variables con extrema precisión. En este sentido, no es sorprendente que todas las grandes empresas hayan desplegado sus equipos de innovación para implementar soluciones tecnológicas que agreguen valor a sus servicios y productos, y el sector de la salud no es la excepción. De hecho, la asistencia sanitaria es quizás uno de los sectores en los que la IA tendrá un mayor impacto potencial.
**Si quieres saber más sobre el software Arkangel Ai y su funcionalidad Hippocrates AutoML déjanos tu (información profesional) y uno de nuestros agentes se pondrá en contacto contigo para acompañarte en la incorporación personalizada de nuestra tecnología y asesorarte sobre el proyecto que tienes en mente.
(1) PANEL DE TENDENCIAS DE FRAUDE
(2) Asociación entre el tratamiento de los perpetradores de fraude y abuso y los resultados de salud entre los beneficiarios de Medicare
(3) Ahorro de 5 millones de euros al no tener que pagar reclamaciones fraudulentas comprobadas
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