Révolutionner la gestion des données des patients : comment une compagnie d'assurance basée aux États-Unis a économisé plus de 100,000 XNUMX $ en coûts annuels 

Dans le monde dynamique de l'insurtech, où l'innovation est la clé du succès, les compagnies d'assurance recherchent constamment des moyens d'optimiser leurs opérations et de créer de nouvelles opportunités. Parmi eux, une entreprise basée aux États-Unis, acteur reconnu du secteur, a reconnu l'immense potentiel de l'automatisation de son système de gestion des données patients. En adoptant la puissance d'un outil basé sur l'IA, l'entreprise s'est lancée dans un voyage de transformation, débloquant une multitude d'avantages en cours de route.

Voyons comment la compagnie d'assurance en question a saisi l'opportunité de réduire ses coûts, d'augmenter son efficacité opérationnelle et d'acquérir un avantage concurrentiel, la propulsant finalement à l'avant-garde du paysage de l'assurance en constante évolution. 

Contexte de l'entreprise 

Au cours des deux dernières décennies, cette société a été à l'avant-garde de l'industrie de l'assurance, répondant aux besoins de plus de 10,000 XNUMX clients grâce à une gamme de services d'assurance complets. Leurs activités couvrent l'évaluation des risques, la souscription de polices, la gestion des sinistres et le service client, garantissant une solution holistique aux besoins d'assurance de leurs clients. Ils ont bâti une solide réputation basée sur leur capacité à fournir des solutions d'assurance personnalisées tout en maintenant un haut niveau de satisfaction de la clientèle. Cependant, à mesure que le paysage de l'assurance continue d'évoluer, la nécessité pour l'entreprise d'innover et d'améliorer son efficacité opérationnelle augmente également. 

Le projet 

En naviguant dans le paysage de l'assurance, l'entreprise s'est retrouvée aux prises avec plusieurs défis. L'assurance, en tant qu'industrie, est largement axée sur les données, la prise de décision dépendant fortement de données précises et opportunes. Les dossiers médicaux, en particulier, contiennent des informations cruciales qui ont un impact direct sur l'évaluation des sinistres et la souscription des polices. 

Avec une moyenne de 3,000 XNUMX dossiers médicaux à traiter chaque mois, le volume de données s'avérait écrasant pour l'entreprise. Les subtilités de la terminologie médicale et la nécessité d'une extraction précise ont ajouté une autre couche de complexité. Dans une industrie où l'exactitude peut influencer de manière significative le résultat d'une réclamation, même des erreurs mineures peuvent entraîner de graves conséquences. 

En termes de coûts, la charge financière de l'extraction manuelle des données était stupéfiante. Chaque dossier médical prenant environ 30 minutes à transcrire, cela se traduisait par plus de 1,500 15 heures de travail chaque mois. En supposant un salaire horaire moyen de 22,500 USD pour le personnel chargé de la saisie des données, le coût de l'extraction manuelle des données s'élevait à 270,000 XNUMX USD par mois, soit XNUMX XNUMX USD par an. 

De plus, le potentiel d'erreur humaine a introduit un autre facteur de coût. Même avec un taux d'erreur conservateur de 2 %, cela signifiait que 60 enregistrements devaient être retravaillés chaque mois. Chaque erreur coûtant à l'entreprise 30 $ supplémentaires en moyenne, cela représente 21,600 XNUMX $ par an. 

De plus, dans un secteur aussi concurrentiel que celui de l'assurance, l'incapacité de traiter rapidement les réclamations en raison de la lenteur de l'extraction des données pourrait entraîner l'insatisfaction des clients et une perte potentielle d'activité. Ce coût indirect, bien que plus difficile à quantifier, a encore souligné le besoin urgent d'une solution d'extraction de données plus efficace. 

Il était clair que pour que ladite compagnie d'assurance reste compétitive et rentable, une solution pour automatiser le processus d'extraction des données du dossier médical était essentielle. La solution choisie devrait relever ces défis spécifiques à l'industrie et réduire la charge financière importante associée à l'extraction manuelle des données. 

  

Solution : Vers une automatisation pilotée par l'IA 

 

Au milieu des défis d'extraction de données, Astera ReportMiner a émergé comme une solution transformationnelle pour l'entreprise, améliorant son système de gestion des données des patients. Ce logiciel avancé a simplifié les processus qui prenaient autrefois des heures en moins d'une minute, promettant de transformer la tâche laborieuse de traitement de 3,000 XNUMX enregistrements par mois. 

Par exemple, les réclamations d'assurance sont souvent accompagnées d'une myriade de pièces justificatives - notes de médecins, résultats de laboratoire, factures médicales, etc. Chacun de ces documents a son propre format et ses points de données clés. ReportMinerAI Capture a permis à l'entreprise de créer des modèles de rapport en un seul clic. Cela a permis d'extraire rapidement les données essentielles de divers documents, économisant ainsi jusqu'à 80 % du temps et des efforts consacrés auparavant à la création manuelle de la mise en page. 

De plus, la société a exploité l'outil pour identifier et extraire automatiquement les points de données critiques, tels que les noms des patients, les codes de procédure et les montants facturés des factures médicales. Ils ont pu automatiser l'extraction des données critiques des factures médicales, automatiser la création de tableaux pour l'analyse des données et rationaliser l'ensemble de leur pipeline de données. Cela a non seulement amélioré l'efficacité de leurs opérations, mais a également conduit à des données plus précises, ce qui à son tour a amélioré leurs capacités de prise de décision. 

 

Implémentation  

 

Passer de l'extraction manuelle des données à un processus automatisé a été une étape importante pour l'entreprise. La première étape a consisté à former une équipe dédiée sur ReportMiner, y compris l'utilisation d'AI Capture et la création de modèles d'extraction. 

Au cours du processus de transition d'un mois, les processus manuels et automatisés se sont exécutés simultanément pour assurer la continuité du service. Malgré les difficultés initiales, la mise en œuvre a été un succès et l'entreprise a progressivement réduit sa dépendance au processus manuel d'environ 80 %. 

L'implémentation de ReportMiner et AI Capture a entraîné une réduction significative du temps et des ressources consacrés à l'extraction des données. La capacité du logiciel à traiter plusieurs fichiers simultanément signifiait que la tâche consistant à traiter 3,000 XNUMX enregistrements par mois devenait nettement plus efficace, ce qui entraînait des délais d'exécution plus rapides et des économies substantielles. 

 

L'impact de Astera ReportMiner  

 

 Après la mise en œuvre, le temps nécessaire pour traiter chaque dossier médical a chuté de façon spectaculaire, passant de 30 minutes à moins d'une minute, marquant une diminution de 96 % du temps de traitement et une réduction de 90,000 XNUMX $ des coûts annuels. 

Initialement, avec le processus manuel, l'entreprise était confrontée à un taux d'erreur de 2 %, ce qui lui coûtait 21,600 XNUMX $ par an. Après ReportMiner, le taux d'erreur est tombé à moins de 0.5 %, minimisant considérablement le besoin de retouches et économisant davantage de temps et de ressources. Cela a réduit les coûts annuels de l'entreprise de 16,200 XNUMX $. 

Les économies n'étaient pas seulement monétaires, mais s'étendaient également au temps précieux de leurs employés, qui pouvaient désormais se concentrer sur d'autres tâches critiques. 

Conclusion 

Astera ReportMiner, amélioré avec sa fonctionnalité AI Capture, s'est avéré être un changeur de jeu pour la société susmentionnée. La réduction drastique du temps de traitement, associée à une baisse significative des taux d'erreur, a permis à l'entreprise de maintenir son engagement à fournir un excellent service client tout en réduisant les coûts opérationnels. L'implémentation de ReportMiner non seulement a permis de rationaliser le processus d'extraction des données, mais a également marqué le pas réussi de l'organisation vers l'avenir de l'extraction automatisée des données. 

 

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