Revolucionando o gerenciamento de dados de pacientes: como uma seguradora com sede nos EUA economizou mais de US$ 100,000 em custos anuais 

No dinâmico mundo das insurtechs, onde a inovação é a chave do sucesso, as seguradoras buscam constantemente formas de otimizar suas operações e destravar novas oportunidades. Entre eles, uma empresa com sede nos Estados Unidos, um player de renome no setor, reconheceu o imenso potencial de automatizar seu sistema de gerenciamento de dados de pacientes. Ao adotar o poder de uma ferramenta orientada por IA, a empresa embarcou em uma jornada de transformação, revelando uma série de benefícios ao longo do caminho.

Vamos explorar como a companhia de seguros em questão aproveitou a oportunidade para economizar custos, aumentar a eficiência operacional e ganhar uma vantagem competitiva, impulsionando-a finalmente para a vanguarda do cenário de seguros em constante evolução. 

Histórico da Empresa 

Nas últimas duas décadas, esta empresa tem estado na vanguarda da indústria de seguros, atendendo às necessidades de mais de 10,000 clientes por meio de uma gama de serviços de seguros abrangentes. Suas operações abrangem avaliação de risco, subscrição de apólices, gerenciamento de sinistros e atendimento ao cliente, garantindo uma solução holística para as necessidades de seguro de seus clientes. Eles construíram uma forte reputação com base em sua capacidade de fornecer soluções de seguro personalizadas, mantendo um alto nível de satisfação do cliente. No entanto, à medida que o cenário de seguros continua a evoluir, também aumenta a necessidade de a empresa inovar e aprimorar sua eficiência operacional. 

O Desafio 

Navegando no cenário de seguros, a empresa se deparou com vários desafios. O seguro, como setor, é amplamente orientado por dados, com a tomada de decisões fortemente dependente de dados precisos e oportunos. Os registros médicos, em particular, contêm informações cruciais que afetam diretamente a avaliação de sinistros e a subscrição de apólices. 

Com uma média de 3,000 prontuários médicos para processar a cada mês, o grande volume de dados estava se mostrando insuportável para a empresa. As complexidades da terminologia médica e a necessidade de extração precisa adicionaram outra camada de complexidade. Em um setor em que a precisão pode influenciar significativamente o resultado de uma reclamação, até mesmo pequenos erros podem levar a sérias consequências. 

Em termos de custos, o ônus financeiro da extração manual de dados era impressionante. Com cada registro médico levando cerca de 30 minutos para ser transcrito, isso se traduz em mais de 1,500 horas de trabalho de parto por mês. Assumindo um salário médio de US$ 15 por hora para o pessoal de entrada de dados, o custo da extração manual de dados foi de US$ 22,500 por mês, ou US$ 270,000 anuais. 

Além disso, o potencial de erro humano introduziu outro fator de custo. Mesmo com uma taxa de erro conservadora de 2%, isso significava que 60 registros por mês exigiam retrabalho. Com cada erro custando à empresa US$ 30 adicionais em média, isso somou US$ 21,600 anualmente. 

Além disso, em um setor tão competitivo quanto o de seguros, a incapacidade de processar sinistros prontamente devido à extração lenta de dados pode levar à insatisfação do cliente e a uma possível perda de negócios. Esse custo indireto, embora mais difícil de quantificar, destacou ainda mais a necessidade urgente de uma solução de extração de dados mais eficiente. 

Ficou claro que para a referida Seguradora se manter competitiva e econômica, uma solução para automatizar o processo de extração de dados de prontuários era essencial. A solução escolhida precisaria abordar esses desafios específicos do setor e reduzir o fardo financeiro significativo associado à extração manual de dados. 

  

Solução: caminhando para a automação orientada por IA 

 

Em meio aos desafios de extração de dados, Astera ReportMiner surgiu como uma solução transformadora para a empresa, aprimorando seu sistema de gerenciamento de dados de pacientes. Este software avançado agilizou processos que antes levavam horas em menos de um minuto, prometendo transformar a trabalhosa tarefa de processar 3,000 registros por mês. 

Por exemplo, as reivindicações de seguro geralmente vêm com uma infinidade de documentos de suporte – notas médicas, resultados de laboratório, faturas médicas e muito mais. Cada um desses documentos tem seu próprio formato e pontos de dados principais. ReportMinerO AI Capture da empresa permitiu que a empresa criasse modelos de relatório com um único clique. Isso permitiu a extração rápida de dados essenciais de diversos documentos, economizando até 80% do tempo e esforço anteriormente gastos na criação manual de layouts. 

Além disso, a empresa aproveitou a ferramenta para identificar e extrair automaticamente pontos de dados críticos, como nomes de pacientes, códigos de procedimentos e valores cobrados de faturas médicas. Eles conseguiram automatizar a extração de dados críticos de faturas médicas, automatizar a criação de tabelas para análise de dados e simplificar todo o pipeline de dados. Isso não apenas melhorou a eficiência de suas operações, mas também levou a dados mais precisos, o que, por sua vez, melhorou suas capacidades de tomada de decisão. 

 

Implementação  

 

Mudar da extração manual de dados para um processo automatizado foi um passo significativo para a empresa. A primeira etapa envolveu o treinamento de uma equipe dedicada em ReportMinerde funcionalidades, incluindo o uso de AI Capture e a criação de modelos de extração. 

Durante o processo de transição de um mês, processos manuais e automatizados foram executados simultaneamente para garantir a continuidade do serviço. Apesar dos desafios iniciais, a implementação foi bem-sucedida e a empresa reduziu gradativamente a dependência do processo manual em cerca de 80%. 

A implementação de ReportMiner e AI Capture levaram a uma redução significativa no tempo e nos recursos dedicados à extração de dados. A capacidade do software de processar vários arquivos simultaneamente significou que a tarefa de processar 3,000 registros por mês tornou-se consideravelmente mais eficiente, resultando em tempos de execução mais rápidos e economias substanciais de custos. 

 

O impacto de Astera ReportMiner  

 

 Após a implementação, o tempo necessário para processar cada registro médico caiu drasticamente de 30 minutos para menos de um minuto, marcando uma redução de 96% no tempo de processamento e uma redução de US$ 90,000 em custos anuais. 

Inicialmente, com o processo manual, a empresa enfrentou uma taxa de erro de 2%, que custou US$ 21,600 anualmente. Depois ReportMinerApós a implementação, a taxa de erro caiu para menos de 0.5%, minimizando drasticamente a necessidade de retrabalho e economizando ainda mais tempo e recursos. Isso reduziu os custos anuais da empresa em US$ 16,200. 

A economia não foi apenas monetária, mas também se estendeu ao valioso tempo de seus funcionários, que agora podiam se concentrar em outras tarefas críticas. 

Conclusão 

Astera ReportMiner, aprimorado com seu recurso AI Capture, provou ser um divisor de águas para a empresa mencionada. A drástica redução no tempo de processamento, juntamente com uma queda significativa nas taxas de erro, permitiu que a empresa mantivesse seu compromisso de oferecer um excelente atendimento ao cliente e, ao mesmo tempo, reduzir os custos operacionais. A implementação de ReportMiner não só ajudou a simplificar o processo de extração de dados, mas também significou o passo bem-sucedido da organização para o futuro da extração automatizada de dados. 

 

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