Revolutionierung des Patientendatenmanagements: Wie eine in den USA ansässige Versicherungsgesellschaft mehr als 100,000 US-Dollar an jährlichen Kosten einsparte 

In der dynamischen Welt der Insurtech, in der Innovation der Schlüssel zum Erfolg ist, suchen Versicherungsunternehmen ständig nach Möglichkeiten, ihre Abläufe zu optimieren und neue Möglichkeiten zu erschließen. Unter ihnen erkannte ein in den USA ansässiges Unternehmen, ein renommierter Akteur der Branche, das enorme Potenzial der Automatisierung seines Patientendatenverwaltungssystems. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit eines KI-gesteuerten Tools begab sich das Unternehmen auf eine Reise der Transformation und erschloss dabei eine Fülle von Vorteilen.

Lassen Sie uns untersuchen, wie das betreffende Versicherungsunternehmen die Chance nutzte, Kosten zu sparen, die betriebliche Effizienz zu steigern und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, was es letztendlich an die Spitze der sich ständig weiterentwickelnden Versicherungslandschaft brachte. 

Hintergrund des Unternehmens 

In den letzten zwei Jahrzehnten war dieses Unternehmen führend in der Versicherungsbranche und bediente die Bedürfnisse von über 10,000 Kunden mit einer Reihe umfassender Versicherungsdienstleistungen. Ihre Tätigkeiten umfassen Risikobewertung, Policenabschluss, Schadensmanagement und Kundenservice und gewährleisten eine ganzheitliche Lösung für die Versicherungsbedürfnisse ihrer Kunden. Sie haben sich aufgrund ihrer Fähigkeit, maßgeschneiderte Versicherungslösungen anzubieten und gleichzeitig ein hohes Maß an Kundenzufriedenheit aufrechtzuerhalten, einen guten Ruf aufgebaut. Da sich die Versicherungslandschaft jedoch ständig weiterentwickelt, steigt auch die Notwendigkeit für das Unternehmen, Innovationen voranzutreiben und seine betriebliche Effizienz zu verbessern. 

Die Herausforderung 

Beim Navigieren in der Versicherungslandschaft sah sich das Unternehmen mit mehreren Herausforderungen konfrontiert. Die Versicherungsbranche ist weitgehend datengesteuert und die Entscheidungsfindung hängt stark von genauen und aktuellen Daten ab. Insbesondere Krankenakten enthalten wichtige Informationen, die sich direkt auf die Beurteilung von Schadensfällen und die Erstellung von Policen auswirken. 

Bei durchschnittlich 3,000 zu verarbeitenden Krankenakten pro Monat erwies sich die schiere Datenmenge als überwältigend für das Unternehmen. Die Feinheiten der medizinischen Terminologie und die Notwendigkeit einer präzisen Extraktion fügten eine weitere Ebene der Komplexität hinzu. In einer Branche, in der Genauigkeit den Ausgang eines Anspruchs erheblich beeinflussen kann, können selbst geringfügige Fehler schwerwiegende Folgen haben. 

Was die Kosten angeht, war die finanzielle Belastung durch die manuelle Datenextraktion enorm. Da die Transkription jeder Krankenakte etwa 30 Minuten in Anspruch nahm, bedeutete dies einen monatlichen Arbeitsaufwand von über 1,500 Stunden. Geht man von einem Durchschnittslohn von 15 US-Dollar pro Stunde für Dateneingabepersonal aus, beliefen sich die Kosten für die manuelle Datenextraktion auf 22,500 US-Dollar pro Monat oder satte 270,000 US-Dollar pro Jahr. 

Darüber hinaus führte die Möglichkeit menschlicher Fehler zu einem weiteren Kostenfaktor. Selbst bei einer konservativen Fehlerquote von 2 % bedeutete dies, dass jeden Monat 60 Datensätze überarbeitet werden mussten. Da jeder Fehler das Unternehmen durchschnittlich 30 US-Dollar zusätzlich kostete, summierte sich dies auf 21,600 US-Dollar pro Jahr. 

Darüber hinaus könnte in einer so wettbewerbsintensiven Branche wie der Versicherung die Unfähigkeit, Schadensfälle aufgrund der langsamen Datenextraktion umgehend zu bearbeiten, zu Unzufriedenheit bei den Kunden und möglicherweise zu Geschäftsverlusten führen. Diese indirekten Kosten sind zwar schwerer zu quantifizieren, unterstreichen jedoch den dringenden Bedarf an einer effizienteren Datenextraktionslösung. 

Es war klar, dass eine Lösung zur Automatisierung des Datenextraktionsprozesses für Krankenakten unerlässlich war, damit das besagte Versicherungsunternehmen wettbewerbsfähig und kosteneffektiv bleiben konnte. Die gewählte Lösung muss diese branchenspezifischen Herausforderungen bewältigen und die erhebliche finanzielle Belastung verringern, die mit der manuellen Datenextraktion verbunden ist. 

  

Lösung: Übergang zu KI-gesteuerter Automatisierung 

 

Angesichts der Herausforderungen bei der Datenextraktion Astera ReportMiner stellte sich als transformative Lösung für das Unternehmen heraus und verbesserte das Patientendaten-Managementsystem. Diese fortschrittliche Software rationalisierte Prozesse, die einst Stunden dauerten, auf weniger als eine Minute und verspricht, die mühsame Aufgabe der Verarbeitung von 3,000 Datensätzen pro Monat zu verwandeln. 

Versicherungsansprüchen liegen beispielsweise häufig unzählige Belegdokumente bei – ärztliche Atteste, Laborergebnisse, Arztrechnungen und mehr. Jedes dieser Dokumente hat sein eigenes Format und seine eigenen Schlüsseldatenpunkte. ReportMinerMit AI Capture konnte das Unternehmen Berichtsmodelle mit einem einzigen Klick erstellen. Dies ermöglichte die schnelle Extraktion wesentlicher Daten aus unterschiedlichen Dokumenten und sparte bis zu 80 % des Zeit- und Arbeitsaufwands, der zuvor für die manuelle Layouterstellung aufgewendet wurde. 

Darüber hinaus nutzte das Unternehmen das Tool, um automatisch kritische Datenpunkte wie Patientennamen, Verfahrenscodes und Rechnungsbeträge aus Arztrechnungen zu identifizieren und zu extrahieren. Sie konnten die Extraktion kritischer Daten aus Arztrechnungen automatisieren, die Erstellung von Tabellen für die Datenanalyse automatisieren und ihre gesamte Datenpipeline rationalisieren. Dies verbesserte nicht nur die Effizienz ihrer Abläufe, sondern führte auch zu genaueren Daten, was wiederum ihre Entscheidungsfähigkeit verbesserte. 

 

Sytemimplementierung  

 

Der Übergang von der manuellen Datenextraktion zu einem automatisierten Prozess war ein bedeutender Schritt für das Unternehmen. Der erste Schritt bestand darin, ein engagiertes Team darin zu schulen ReportMiner's Funktionalitäten, einschließlich der Verwendung von AI Capture und der Erstellung von Extraktionsvorlagen. 

Während des einmonatigen Übergangsprozesses liefen manuelle und automatisierte Prozesse gleichzeitig, um die Servicekontinuität sicherzustellen. Trotz anfänglicher Herausforderungen verlief die Implementierung erfolgreich und das Unternehmen reduzierte seine Abhängigkeit vom manuellen Prozess schrittweise um rund 80 %. 

Die Implementierung von ReportMiner und AI Capture führte zu einer erheblichen Reduzierung des Zeit- und Ressourcenaufwands für die Datenextraktion. Die Fähigkeit der Software, mehrere Dateien gleichzeitig zu verarbeiten, führte dazu, dass die Verarbeitung von 3,000 Datensätzen pro Monat deutlich effizienter wurde, was zu kürzeren Bearbeitungszeiten und erheblichen Kosteneinsparungen führte. 

 

Der Einfluss von Astera ReportMiner  

 

 Nach der Implementierung sank die Zeit, die für die Bearbeitung jeder Krankenakte benötigt wurde, drastisch von 30 Minuten auf weniger als eine Minute, was eine Verkürzung der Bearbeitungszeit um 96 % und eine Reduzierung der jährlichen Kosten um 90,000 US-Dollar bedeutete. 

Anfangs war das Unternehmen mit dem manuellen Prozess mit einer Fehlerquote von 2 % konfrontiert, was das Unternehmen jährlich 21,600 US-Dollar kostete. Nach ReportMinerDurch die Implementierung sank die Fehlerquote auf unter 0.5 %, was den Nacharbeitsbedarf drastisch minimierte und weitere Zeit- und Ressourceneinsparungen ermöglichte. Dadurch konnten die jährlichen Kosten des Unternehmens um 16,200 US-Dollar gesenkt werden. 

Die Einsparungen waren nicht nur finanziell, sondern erstreckten sich auch auf die wertvolle Zeit der Mitarbeiter, die sich nun auf andere wichtige Aufgaben konzentrieren konnten. 

Zusammenfassung 

Astera ReportMiner, erweitert um die AI Capture-Funktion, erwies sich für das oben genannte Unternehmen als bahnbrechend. Die drastische Verkürzung der Bearbeitungszeit in Verbindung mit einem deutlichen Rückgang der Fehlerquoten bedeutete, dass das Unternehmen seinem Engagement für einen hervorragenden Kundenservice treu bleiben und gleichzeitig die Betriebskosten senken konnte. Die Implementierung von ReportMiner Dies trug nicht nur zur Rationalisierung des Datenextraktionsprozesses bei, sondern markierte auch den erfolgreichen Schritt des Unternehmens in die Zukunft der automatisierten Datenextraktion. 

 

Transformieren Sie Ihren Datenextraktionsprozess 

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