قوة المعالجة الآلية للبيانات الطبية: تحسين معدلات التأمين لتحقيق وفورات بدون مجهود 

صناعة التأمين ليست غريبة على البيانات. من سجل المطالبات إلى التركيبة السكانية للعملاء ، تعتمد شركات التأمين على كميات هائلة من المعلومات لتقييم المخاطر وتحديد الأسعار. لجمع البيانات الطبية وتحليلها بكفاءة ، تتجه الآن شركات التأمين الكبيرة التي لديها ملايين العملاء إلى حل مبتكر - معالجة البيانات الطبية المؤتمتة. من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي والتقنيات المتقدمة الأخرى ، يمكن لشركات التأمين استخراج رؤى قيمة من البيانات الطبية بسرعة وكفاءة ، مما يؤدي في النهاية إلى معدلات أكثر دقة ، والأهم من ذلك ، توفير للعملاء. 

إطلاق العنان للكفاءة في التأمين من خلال الاستخراج الآلي للبيانات 

أصبح الاستخراج الآلي للبيانات سريعًا عاملاً في تغيير قواعد اللعبة في صناعة التأمين الطبي ، مما يمكّن شركات التأمين من التنقل بسهولة في عالم معقد لمعالجة البيانات الطبية ، مما يغير الطريقة التي يخدمون بها عملائهم. ولكن ما هو بالضبط استخراج البيانات الآلي ، وكيف يعمل؟   

ببساطة ، هو استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) والتقنيات المتقدمة الأخرى لاستخراج المعلومات ذات الصلة تلقائيًا من كميات كبيرة من البيانات الطبية. يمكن أن يشمل ذلك كل شيء من بيانات المطالبات إلى السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs).  

فيما يلي بعض مزايا استخدام استخراج البيانات الطبية الآلي المدعوم بالذكاء الاصطناعي في صناعة التأمين:  

• معالجة أسرع للمطالبات  

يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي استخراج المعلومات ذات الصلة ، مثل أكواد التشخيص والإجراءات والأدوية ، بسرعة ودقة ملحوظة. لذلك ، يعمل استخراج البيانات الآلي على تسريع دورة معالجة المطالبات عن طريق استخراج البيانات الطبية ذات الصلة والتحقق من صحتها بسرعة. تعمل هذه العملية المبسطة على تسريع عملية تقييم المطالبات ، مما يؤدي إلى تسويات المطالبات بشكل أسرع وتحسين رضا العملاء. 

• تحسين تقييم المخاطر   

تحتوي البيانات الطبية على رؤى مهمة حول الظروف الصحية للفرد ، وعوامل الخطر ، وتاريخ العلاج. يُمكّن استخراج البيانات الآلي شركات التأمين من تحليل كميات كبيرة من البيانات الطبية ، وتحديد الأنماط والاتجاهات التي تساهم في التقييم الدقيق للمخاطر. من خلال الاستفادة من خوارزميات الذكاء الاصطناعي ، يمكن لشركات التأمين اتخاذ قرارات اكتتاب مستنيرة وتحديد معدلات أقساط مناسبة بناءً على الملف الصحي الفريد لحامل الوثيقة. تساعد هذه الدقة في تقييم المخاطر شركات التأمين على تحديد أقساط عادلة وتحسين تعرضهم للمخاطر بشكل عام. 

• كشف الاحتيال المحسن  

كشف الاحتيال هو مصدر قلق كبير لمقدمي التأمين. من خلال الاستخراج الآلي للبيانات الطبية المدعوم بالذكاء الاصطناعي ، يمكن لشركات التأمين استخراج المعلومات ذات الصلة بسرعة وكشف المخالفات في البيانات الطبية ، مما يمكنهم من الكشف عن الاحتيال المحتمل والتحقيق فيه. باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لمراقبة البيانات الطبية ، يمكن لشركات التأمين أن تقلل بشكل كبير من مخاطر المطالبات الاحتيالية ، مما يؤدي إلى توفير التكاليف لمقدمي التأمين وخفض أقساط التأمين للعملاء.  

• التدقيق المطلوب 

يضمن استخراج البيانات الآلي المدعوم بالذكاء الاصطناعي الامتثال التنظيمي في صناعة التأمين. فهو يستخرج البيانات الطبية بدقة ويحافظ على لوائح الخصوصية والأمان وينشئ سجلات شفافة لعمليات التدقيق ومراجعات الامتثال. يمكن لشركات التأمين التنقل بثقة في الأطر التنظيمية ودعم خصوصية بيانات السجلات الطبية وتلبية إرشادات الصناعة. 

مستقبل التخصيص في الرعاية الصحية باستخدام استخراج البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي 

نظرًا لأن صناعة التأمين تتطلع إلى المستقبل ، فإن الآثار المحتملة لاستخراج البيانات الطبية المدعومة بالذكاء الاصطناعي كبيرة. إليك كيف يمكن لشركات التأمين الاستفادة من هذه التقنية لتقديم تغطية مخصصة ، وتحسين الأسعار ، وتوفير مدخرات سهلة لحاملي وثائق التأمين: 

• التغطية والأسعار المخصصة: من خلال تحليل بيانات الرعاية الصحية الشاملة ، يمكن لشركات التأمين اكتساب رؤى حول احتياجات الرعاية الصحية الفريدة لكل حامل وثيقة وملف تعريف المخاطر. وهذا يمكنهم من تقديم تغطية شخصية وتحديد الأسعار التي تعكس بدقة مستوى المخاطر للفرد. على سبيل المثال ، قد يستفيد حاملو الوثائق الذين لديهم ملفات تعريف منخفضة المخاطر ، مثل غير المدخنين الذين لديهم أنماط حياة صحية ، من المعدلات المنخفضة ، في حين أن أولئك الذين لديهم ملفات تعريف عالية المخاطر ، مثل الأفراد الذين يعانون من ظروف موجودة مسبقًا ، قد يتم تعديل المعدلات وفقًا لذلك. 
• مراقبة الصحة في الوقت الحقيقي: يمكن لشركات التأمين الاستفادة من البيانات الصحية في الوقت الفعلي التي يتم الحصول عليها من خلال استخراج البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي لضبط الأسعار ديناميكيًا بناءً على التغييرات في الحالة الصحية للفرد. على سبيل المثال ، إذا كان حامل الوثيقة يحافظ باستمرار على وزن صحي ، ويمارس الرياضة بانتظام ، ويظهر مستويات جيدة من الكوليسترول ، فقد تخفض شركة التأمين معدلاتها كمكافأة لسلوكياتها الصحية.  
• إدارة الصحة الاستباقية: يمكن لشركات التأمين أن تقدم لحاملي وثائق التأمين حلولاً استباقية للإدارة الصحية تساعدهم في الحفاظ على صحتهم وتحسينها. يمكن أن يشمل ذلك الوصول إلى برامج العافية والتدريب الصحي والموارد الشخصية. على سبيل المثال ، قد يتلقى حامل الوثيقة المصاب بمرض السكري المساعدة في إدارة حالتهم من خلال المواد التعليمية وأجهزة مراقبة الجلوكوز والنظام الغذائي الشخصي وخطط التمارين الرياضية. من خلال دعم الإدارة الصحية الاستباقية ، يمكن لشركات التأمين الترويج لأنماط حياة صحية وربما تقلل من تكاليف الرعاية الصحية ، مما يؤدي إلى أسعار أكثر تنافسية لحاملي وثائق التأمين. 

يمكن لحاملي وثائق التأمين الاستفادة من الأسعار المصممة وفقًا لاحتياجاتهم ، مما يضمن دفعهم مقابل التغطية التي تتماشى مع مستوى المخاطرة لديهم. 

• قانون الرعاية بأسعار معقولة مهدت الطريق لهذه التطورات من خلال التأكيد على أهمية الرعاية الصحية التي تركز على المريض وتحسين الوصول إلى التغطية. من خلال استخراج البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي ، يمكن لشركات التأمين تبني هذه المبادئ وتقديم حلول فعالة من حيث التكلفة تعطي الأولوية لرفاهية حاملي الوثائق. إنه وقت مثير لقطاع التأمين حيث يواصل الذكاء الاصطناعي إعادة تشكيل المشهد وجعل التغطية والمدخرات الشخصية حقيقة واقعة للجميع. 

الذكاء الاصطناعي والتخصيص في التأمين: مثال واقعي 

أوسكار هيلث ، شركة تأمين مشهورة ، تسخر القوة التحويلية للذكاء الاصطناعي لإحداث ثورة في تجربة العملاء ، مع إعطاء الأولوية للاحتياجات الفردية أولاً. 

يستخدم خوارزميات متقدمة مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتقديم توصيات تغطية مخصصة بناءً على عوامل مثل التاريخ الطبي والظروف. على سبيل المثال ، إذا كان لدى العميل تاريخ من الإصابة بالربو ، تقترح الخوارزمية خططًا ذات تغطية علاجية مُحسَّنة متعلقة بالجهاز التنفسي ، مما يضمن حماية شاملة مصممة وفقًا لاحتياجاته الخاصة. بالإضافة إلى ذلك ، نفذت الشركة روبوت محادثة مدعوم بالذكاء الاصطناعي اسمه Dr. Chrono ، والذي يساعد العملاء في تحديد المواعيد وإعادة تعبئة الوصفات الطبية ومعالجة الاستفسارات الطبية ، وبالتالي تعزيز تقديم الرعاية. 

تعمل Oscar Health على تحسين معدلات الأقساط من خلال تحليل البيانات المتقدم المدعوم بالذكاء الاصطناعي. من خلال الوصول إلى البيانات الشاملة ، تقوم شركة التأمين بتقييم المخاطر بدقة وتضع أقساطًا تنافسية ، مما يضمن دفع العملاء لمعدلات تتماشى مع ملفات تعريف المخاطر الخاصة بهم. من خلال توفير خيارات تغطية مخصصة وأقساط عادلة ، تكتسب Oscar Health ميزة كبيرة على منافسيها. 

نظرًا لأن المزيد والمزيد من مزودي التأمين يتبنون الذكاء الاصطناعي ، يمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من الابتكار والتحول داخل الصناعة. باستخدام التكنولوجيا المبتكرة لتخصيص تجارب العملاء وتبسيط معالجة المطالبات ، يمكن لمقدمي التأمين تحسين رضا العملاء مع تحقيق نتائج أعمال أفضل. 

Astera ReportMiner: إطلاق العنان لقوة استخراج البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي 

في عالم التأمين سريع الخطى ، يعد استخراج البيانات السلس والدقيق أمرًا بالغ الأهمية للبقاء في المنافسة. Astera ReportMiner يظهر كحل نهائي ، يمكّن صناعات التأمين من استخراج المعلومات الهامة دون عناء. بفضل قدراته المتقدمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ، ReportMiner تحدث ثورة في عملية استخراج البيانات من خلال التوصية بقوالب نماذج التقارير من خلال ميزة North Star المبتكرة.  

تتيح هذه الوظيفة المتطورة لمتخصصي التأمين إمكانية إنشاء نماذج لملفات مصدر متعددة تلقائيًا ، مما يلغي الجهد اليدوي ويضمن استخراج البيانات بشكل متسق. من المستندات المعقدة مثل السياسات والمطالبات إلى السجلات الطبية المعقدة ، ReportMiner يوفر كفاءة ودقة لا مثيل لهما ، مما يمكّن شركات التأمين من الكشف عن رؤى قيمة واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات. 

هل لديك فضول بشأن الإمكانات غير المستغلة للذكاء الاصطناعي في صناعة التأمين؟ قم بتنزيل كتابنا الإلكتروني المجاني وابدأ رحلة نحو تحقيق المزيد من التوفير والنجاح المالي.