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Die Leistungsfähigkeit der automatisierten medizinischen Datenverarbeitung: Optimierung der Versicherungsprämien für mühelose Einsparungen 

Abeeha Jaffery

Leitung – Kampagnenmarketing

April 2nd, 2024

Daten sind für die Versicherungsbranche kein Unbekannter. Von der Schadenshistorie bis hin zur Kundendemografie stützen sich Versicherer auf riesige Mengen an Informationen, um Risiken einzuschätzen und Tarife festzulegen. Um medizinische Daten effizient zu sammeln und zu analysieren, greifen große Versicherer mit Millionen von Kunden jetzt auf eine innovative Lösung zurück – die automatisierte medizinische Datenverarbeitung. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz und anderer fortschrittlicher Technologien können Versicherer schnell und effizient wertvolle Erkenntnisse aus medizinischen Daten gewinnen, was letztendlich zu genaueren Tarifen und, was noch wichtiger ist, Einsparungen für Kunden führt. 

Effizienzsteigerung im Versicherungswesen durch automatisierte Datenextraktion 

Die automatisierte Datenextraktion wird in der Krankenversicherungsbranche immer bahnbrechender, da sie es Versicherern ermöglicht, sich mühelos im komplexen Bereich der medizinischen Datenverarbeitung zurechtzufinden und die Art und Weise, wie sie ihre Kunden bedienen, zu verändern. Doch was genau ist automatisierte Datenextraktion und wie funktioniert sie?   

Einfach ausgedrückt handelt es sich dabei um den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und anderen fortschrittlichen Technologien, um relevante Informationen automatisch aus großen Mengen medizinischer Daten zu extrahieren. Dies kann alles umfassen, von Anspruchsdaten bis hin zu elektronischen Gesundheitsakten (EHRs).  

Hier sind einige der Vorteile des Einsatzes der KI-gestützten automatisierten medizinischen Datenextraktion in der Versicherungsbranche:  

  • Schnellere Bearbeitung von Ansprüchen  

KI-Algorithmen können mit bemerkenswerter Geschwindigkeit und Genauigkeit relevante Informationen wie Diagnosecodes, Verfahren und Medikamente extrahieren. Daher beschleunigt die automatisierte Datenextraktion den Bearbeitungszyklus von Schadensfällen, indem relevante medizinische Daten schnell extrahiert und validiert werden. Dieser optimierte Prozess beschleunigt die Schadensbewertung, was zu einer schnelleren Schadensregulierung und einer höheren Kundenzufriedenheit führt. 

  • Verbesserte Risikobewertung   

Medizinische Daten enthalten wichtige Erkenntnisse über den Gesundheitszustand, die Risikofaktoren und den Behandlungsverlauf einer Person. Die automatisierte Datenextraktion ermöglicht es Versicherern, große Mengen medizinischer Daten zu analysieren und Muster und Trends zu erkennen, die zu einer genauen Risikobewertung beitragen. Durch den Einsatz von KI-Algorithmen können Versicherer fundierte Underwriting-Entscheidungen treffen und angemessene Prämiensätze auf der Grundlage des individuellen Gesundheitsprofils eines Versicherungsnehmers festlegen. Diese Präzision bei der Risikobewertung hilft Versicherern, faire Prämien festzulegen und ihre Gesamtrisikoexposition zu optimieren. 

  • Verbesserte Betrugserkennung  

Die Aufdeckung von Betrug ist für Versicherungsanbieter ein großes Anliegen. Mit der KI-gestützten automatisierten Extraktion medizinischer Daten können Versicherer schnell relevante Informationen extrahieren und Unregelmäßigkeiten in medizinischen Daten erkennen, sodass sie potenziellen Betrug aufdecken und untersuchen können. Durch den Einsatz von KI-Algorithmen zur Überwachung medizinischer Daten können Versicherer das Risiko betrügerischer Ansprüche erheblich reduzieren, was zu Kosteneinsparungen für Versicherer und niedrigeren Prämien für Kunden führt.  

  • Erfüllung gesetzlicher Auflagen 

Die KI-gestützte automatisierte Datenextraktion gewährleistet die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften in der Versicherungsbranche. Es extrahiert medizinische Daten genau, hält Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften ein und generiert transparente Aufzeichnungen für Audits und Compliance-Überprüfungen. Versicherer können sich souverän durch regulatorische Rahmenbedingungen bewegen, den Datenschutz bei Krankenakten wahren und Branchenrichtlinien einhalten. 

Die Zukunft der Personalisierung im Gesundheitswesen mit KI-gestützter Datenextraktion 

Da die Versicherungsbranche in die Zukunft blickt, sind die potenziellen Auswirkungen der KI-gestützten Extraktion medizinischer Daten erheblich. So können Versicherer diese Technologie nutzen, um individuellen Versicherungsschutz anzubieten, Tarife zu optimieren und den Versicherungsnehmern mühelos Einsparungen zu ermöglichen: 

  • Maßgeschneiderter Versicherungsschutz und Tarife: Durch die Analyse umfangreicher Gesundheitsdaten können Versicherer Einblicke in die individuellen Gesundheitsbedürfnisse und das Risikoprofil jedes Versicherungsnehmers gewinnen. Dies ermöglicht es ihnen, einen personalisierten Versicherungsschutz anzubieten und Tarife festzulegen, die das Risikoniveau des Einzelnen genau widerspiegeln. Beispielsweise können Versicherungsnehmer mit einem geringeren Risikoprofil, wie zum Beispiel Nichtraucher mit einem gesunden Lebensstil, von niedrigeren Tarifen profitieren, während für diejenigen mit einem höheren Risikoprofil, wie zum Beispiel Personen mit Vorerkrankungen, die Tarife entsprechend angepasst werden können. 
  • Echtzeit-Gesundheitsüberwachung: Versicherer können Echtzeit-Gesundheitsdaten nutzen, die durch KI-gestützte Datenextraktion gewonnen werden, um Tarife basierend auf Veränderungen im Gesundheitszustand einer Person dynamisch anzupassen. Wenn ein Versicherungsnehmer beispielsweise dauerhaft ein gesundes Gewicht hält, regelmäßig Sport treibt und einen guten Cholesterinspiegel aufweist, kann der Versicherer als Belohnung für sein gesundes Verhalten seine Tarife senken.  
  • Proaktives Gesundheitsmanagement: Versicherer können ihren Versicherungsnehmern proaktive Gesundheitsmanagementlösungen anbieten, die ihnen helfen, ihre Gesundheit zu erhalten und zu verbessern. Dazu kann der Zugang zu Wellnessprogrammen, Gesundheitscoaching und personalisierten Ressourcen gehören. Beispielsweise kann ein Versicherungsnehmer mit Diabetes Unterstützung bei der Bewältigung seiner Erkrankung durch Aufklärungsmaterialien, Glukoseüberwachungsgeräte sowie personalisierte Diät- und Trainingspläne erhalten. Durch die Unterstützung eines proaktiven Gesundheitsmanagements können Versicherer einen gesünderen Lebensstil fördern und möglicherweise die Gesundheitskosten senken, was zu wettbewerbsfähigeren Tarifen für Versicherungsnehmer führt. 

Versicherungsnehmer können von auf ihre Bedürfnisse zugeschnittenen Tarifen profitieren und so sicherstellen, dass sie für den Versicherungsschutz zahlen, der ihrem Risikoniveau entspricht. 

Das Bezahlbare Pflege Act hat die Voraussetzungen für diese Fortschritte geschaffen, indem es die Bedeutung einer patientenzentrierten Gesundheitsversorgung und eines verbesserten Zugangs zur Deckung betont hat. Mit der KI-gestützten Datenextraktion können Versicherer diese Grundsätze umsetzen und kostengünstige Lösungen anbieten, bei denen das Wohlergehen der Versicherungsnehmer im Vordergrund steht. Es ist eine aufregende Zeit für die Versicherungsbranche, da KI weiterhin die Landschaft umgestaltet und personalisierten Versicherungsschutz und Ersparnisse für alle zur Realität werden lässt. 

KI und Personalisierung in der Versicherung: Ein Beispiel aus der Praxis 

Oscar Health, ein renommiertes Versicherungsunternehmen, nutzt die transformative Kraft der KI, um das Kundenerlebnis zu revolutionieren und dabei individuelle Bedürfnisse in den Vordergrund zu stellen. 

Es nutzt fortschrittliche, auf KI basierende Algorithmen, um personalisierte Deckungsempfehlungen basierend auf Faktoren wie Krankengeschichte und Erkrankungen bereitzustellen. Wenn ein Kunde beispielsweise an Asthma leidet, schlägt der Algorithmus Pläne mit einer erweiterten Abdeckung der Atemwegsbehandlung vor und gewährleistet so einen umfassenden Schutz, der auf seine spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten ist. Darüber hinaus hat das Unternehmen einen KI-gestützten Chatbot namens Dr. Chrono implementiert, der Kunden bei der Terminvereinbarung, dem Nachfüllen von Rezepten und der Beantwortung medizinischer Anfragen unterstützt und so die Gesundheitsversorgung verbessert. 

Oscar Health optimiert die Prämiensätze durch fortschrittliche KI-gestützte Datenanalyse. Durch den Zugriff auf umfangreiche Daten kann das Versicherungsunternehmen das Risiko genau einschätzen und wettbewerbsfähige Prämien festlegen, um sicherzustellen, dass Kunden Tarife zahlen, die ihrem Risikoprofil entsprechen. Durch die Bereitstellung personalisierter Versicherungsoptionen und fairer Prämien verschafft sich Oscar Health einen erheblichen Vorteil gegenüber seinen Mitbewerbern. 

Da immer mehr Versicherungsanbieter KI nutzen, können wir mit noch größeren Innovationen und Veränderungen in der Branche rechnen. Durch den Einsatz innovativer Technologie zur Personalisierung des Kundenerlebnisses und zur Optimierung der Schadensbearbeitung können Versicherungsanbieter die Kundenzufriedenheit steigern und gleichzeitig bessere Geschäftsergebnisse erzielen. 

Astera ReportMiner: Das Potenzial der KI-gestützten Datenextraktion nutzen 

In der schnelllebigen Versicherungswelt ist eine nahtlose und genaue Datenextraktion entscheidend, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Astera ReportMiner erweist sich als die ultimative Lösung, die es der Versicherungsbranche ermöglicht, wichtige Informationen mühelos zu extrahieren. Mit seinen fortschrittlichen KI-gestützten Funktionen ReportMiner revolutioniert den Datenextraktionsprozess, indem es mithilfe seiner innovativen North Star-Funktion Berichtsmodellvorlagen empfiehlt.  

Diese hochmoderne Funktionalität ermöglicht es Versicherungsexperten, automatisch Modelle für mehrere Quelldateien zu generieren, wodurch manueller Aufwand entfällt und eine konsistente Datenextraktion gewährleistet wird. Von komplexen Dokumenten wie Policen und Ansprüchen bis hin zu komplizierten Krankenakten, ReportMiner bietet unübertroffene Effizienz und Präzision und ermöglicht es Versicherern, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. 

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