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Wie KI Anbietern und Kostenträgern hilft, Beschwerden in Chancen zur Verbesserung der Patientenversorgung zu verwandeln

Alok Mandal,

Senior Director,
DPA Practice Lead,
Gesundheitswesen und Biowissenschaften

Veröffentlicht: Februar 24, 2022

Gesundheitsdienstleister und Kostenträger brauchen bessere Möglichkeiten, um Patientenbeschwerden zu lösen. KI und fortschrittliche Automatisierung können die Werkzeuge sein, die dies möglich machen – und den Anbietern die Möglichkeit geben, das Vertrauen der Patienten wiederherzustellen, die in der Vergangenheit in komplexen Einspruchs- und Beschwerdeverfahren (A&G) gefangen waren. Dies ist besonders wichtig wegen der Regeln für die Audit-Berichterstattung, die A&G-Daten verwenden, um zu beurteilen, wie gut Unternehmen mit A&G-Ansprüchen umgehen. Schlecht verlaufende Audits können den Gesundheitsunternehmen unzählige Probleme bereiten.

Was ist falsch an A&G-Prozessen?

Herkömmliche A&G-Verfahren stehen vor vielen Herausforderungen. Auf der einen Seite haben wir die Patienten, deren Behandlung (oder Versicherungsanspruch) so schlecht gelaufen ist, dass sie einen Einspruch oder eine Beschwerde einreichen. Auf der anderen Seite stehen die Kostenträger, die mit uneinheitlichen, ineffizienten Prozessen arbeiten, die die Bearbeitung von Beschwerden in die Länge ziehen – und zu unerwünschten Prüfungen einladen.

Was sind die größten Herausforderungen bei A&G-Prozessen? Ineffizienzen und Ungenauigkeiten verursachen die meisten Probleme, andere sind:

  • Mehrere nicht miteinander verbundene Einlasskanäle
  • Mühsame manuelle Prozesse für die Erstellung, Verwaltung, Speicherung und Versionierung von Dokumenten
  • Unzureichende (oder fehlende) Datenüberprüfung bei der Fallerstellung
  • Fehlen von SLA-Tracking und Dashboards für die Bestandsverwaltung
  • Unzusammenhängender Schriftverkehr und mangelhafte Verfolgung
  • Manuelle, verzögerte und inkonsistente Nachrichtenübermittlung an Patienten und Anbieter 
  • Lange Zeitspannen für die Recherche und die Bearbeitung von Forderungen

Nimmt man die Anforderungen für externe und ärztliche Überprüfungen hinzu, wird deutlich, dass A&G-Prozesse schwerfällig und zeitaufwändig sind. Tatsächlich hat Virtusa mindestens ein Dutzend Stellen dokumentiert, an denen Engpässe in A&G-Prozessen auftreten, und zwar aufgrund unserer Erfahrung bei der Unterstützung von Organisationen im Gesundheitswesen bei der Implementierung der neuesten Technologien.

Glücklicherweise können unsere Fähigkeiten im Bereich der künstlichen Intelligenz, des maschinellen Lernens und der robotergestützten Prozessautomatisierung dazu beitragen, A&G Prozesse zum Nutzen von Patienten, Anbietern und Kostenträgern gleichermaßen zu verändern.

Fünf Stufen von A&G Evolution

Mit der richtigen Kombination aus Technologie und menschlichem Eingreifen können Unternehmen A&G Ansprüche verbessern. Zu diesem Zweck hat Virtusa ein fünfteiliges Rahmenwerk entwickelt. Es beginnt mit dem bekannten Konzept der Reife: Es beginnt mit der Automatisierung grundlegender, sich wiederholender Aufgaben und entwickelt sich weiter zu Anwendungen der natürlichen Sprachverarbeitung und anderer Technologien, die menschliche Denkprozesse nachahmen.

Stufe 1: Robuste Prozesse. Die digitale Prozesstechnik bildet die Grundlage für die Reife der Automatisierung. Auf dieser Stufe setzen wir die digitale Prozessautomatisierung ein, um die Schadenbearbeitung zu optimieren und den gesamten A&G-Workflow zu vereinheitlichen.

Wir bieten auch ein integriertes Korrespondenzmodul, um die Kommunikationslinien offen und konsistent zu halten. Diese Prozesse können für verschiedene Geschäftsbereiche innerhalb einer Gesundheitsorganisation angepasst werden.

Stufe 2: Robotische Automatisierung. Wenn die Prozesse der Stufe 1 reibungslos ablaufen, automatisieren wir bestimmte Aufgaben mit Hilfe von virtuellen Agenten (Chatbots).

Diese Chatbots arbeiten über mehrere Kanäle (E-Mail, Telefonanrufe, SMS, Website-Formulare usw.). Die robotergestützte Automatisierung integriert auch diskrete und unzusammenhängende Systeme und beseitigt so die Engpässe, die sich aus dem Abgleich von Daten ergeben, die aus verschiedenen Richtungen kommen. Dabei werden auch Daten aus externen Systemen einbezogen.  

Stufe 3: Intelligente Prozesse. Jetzt ist es an der Zeit, Arbeitsabläufe zu automatisieren und mit Hilfe von Lernalgorithmen alltägliche Prozesse zu optimieren. Wir haben festgestellt, dass die Implementierung intelligenter Prozessautomatisierung die Zahl der Beschwerden vor und nach der Leistungserbringung minimiert. Unsere Methodik nutzt intelligentes Workforce Management für Mitarbeiter, die A&G Ansprüche einteilen und Fälle koordinieren. Die Software leitet Beschwerden auf der Grundlage eines Kompetenzinventars automatisch an die richtige medizinische Fachkraft weiter. Sie führt auch eine dynamische SLA-Ableitung für die Nachbearbeitung von Fällen durch.

Stufe 4: Kognitive Analytik. Hier setzen wir die Verarbeitung natürlicher Sprache und die Textanalyse ein, um das grundlegende menschliche Urteilsvermögen nachzuahmen. Die Dateneingabe in dieser Phase ist genauer als die herkömmliche optische Zeichenerkennung (OCR), handschriftliche Zeichenerkennung (HCR), Papier- und Faxverfahren, wodurch die Fehler, die Rechtsmittel häufig verzögern, reduziert werden.

Außerdem automatisieren wir die Klassifizierung von Beschwerden und Reklamationen und führen eine automatische Sprachanalyse des Tonfalls von Anrufen durch, um ein klareres Bild von den Dingen zu erhalten, die Patienten verärgern oder irritieren.

Stufe 5: Fokussierte KI. Jetzt befinden wir uns in der ehrgeizigsten Phase der fortgeschrittenen Lernautomatisierung. Wir imitieren nicht nur das menschliche Urteilsvermögen – wir ergänzen es mit maschinellem Lernen und Entscheidungsmanagement-Software. 

Diese Tools können dabei helfen, die wahrscheinlichen Ergebnisse der Forschung von Krankenschwestern und -pflegern vorherzusagen. Darüber hinaus können Algorithmen zum Abgleich von Mustern helfen, Fälle von Betrug, Verschwendung und Missbrauch zu erkennen. Auch datengesteuerte Vorhersagen und Autokorrekturen sind möglich. 

Einsprüche & Beschwerden Umwandlung
Einsprüche & Beschwerden Umwandlung

Abbildung 1: Ein modularisierter Ansatz zur Implementierung einer durchgängigen A&G Transformation

Verbesserung der A&G-Prozesse zur Umstellung auf wertorientierte Versorgung

Jeder Einspruch oder jede Beschwerde ist eine Gelegenheit, die Patientenerfahrung zu verbessern. Während die Unternehmen des Gesundheitswesens eine wertorientierte Versorgung anstreben, spielt die Bearbeitung von A&G eine zentrale Rolle bei der Verbesserung der Versorgung und der Bereitstellung von Erkenntnissen darüber, welche weiteren Verbesserungen erforderlich sind.

Unternehmen des Gesundheitswesens können die Daten der A&G-Akte nutzen, um KPIs zu entwickeln, die Erfolgs- und Misserfolgspunkte aufzeigen. Durch die Implementierung der richtigen Automatisierung stehen die KPI-Daten viel schneller zur Verfügung und menschliche Fehler werden reduziert. Daher führt die richtige Technologie zu besseren Prüfungsergebnissen und erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass beide Seiten von den Ergebnissen profitieren, die zur Zufriedenheit der Patienten führen und gleichzeitig die Geschäftsziele der Organisation unterstützen.

Erfahren Sie mehr darüber, wie Virtusa die Verarbeitung von A&G umsetzt hier.   

Alok Mandal

Alok Mandal

Vizepräsident, DPA Practice Lead für Gesundheitswesen und Biowissenschaften

Alok leitet bei Virtusa die Lösungsgruppe für digitale Prozessautomatisierung (DPA) im Bereich Gesundheitswesen und Biowissenschaften.

Er ist ein erfahrener Unternehmensarchitekt mit Fachwissen in der Entwicklung von Unternehmenslösungen, die DPA, BPM, CRM, Integrationskomponenten und Datenanalyse (einschließlich prädiktiver und adaptiver Modelle) umfassen. Er leitet wichtige DPA-Lösungsinitiativen, die im Einklang mit Branchentrends und Markteinführungsstrategien umgesetzt werden.

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