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O Automatizado, Nenhum código Pilha de dados

Saiba como Astera O Data Stack pode simplificar e agilizar o gerenciamento de dados da sua empresa.

Um guia simples para reclamações de seguro médico

Aisha Shahid

Estrategista de conteúdo

Março 18th, 2024

As seguradoras e administradores terceirizados estão recorrendo cada vez mais à extração automatizada de dados para agilizar o processamento de solicitações de seguros médicos. Essa abordagem serve como uma alternativa melhor ao demorado gerenciamento manual de sinistros. O aproveitamento da tecnologia de IA permite extrair com eficiência dados cruciais de documentos, eliminando erros de entrada manual de dados e reduzindo significativamente os tempos de processamento. Além disso, a automação simplifica os fluxos de trabalho, permitindo reembolsos mais rápidos e melhorando a eficiência geral.  

Com a capacidade de lidar com grandes volumes de sinistros com precisão e velocidade, a extração automatizada de dados é uma escolha consistente, confiável e eficaz. Se você deseja aproveitar o poder da IA ​​para impulsionar o sucesso, continue lendo, pois iremos guiá-lo através processo de reivindicação de seguro médicocantar e como a IA pode ajudar a simplificá-los e otimizá-los. 

Compreendendo dados não estruturados em reclamações médicas

O que é uma reivindicação de seguro médico?

Reivindicações de seguro médico

Um médico com seguro reivindicação é uma fatura que os profissionais de saúde apresentam à seguradora de saúde do paciente após receberem tratamento ou cuidados. Esses documentos contêm detalhes sobre diagnóstico, procedimento, produtos farmacêuticos, suprimentos e dispositivos médicos e transporte médico.  

Basicamente, uma reclamação de seguro médico começa com um prestador de cuidados de saúde submetendo um pedido formal de pagamento à companhia de seguros do paciente ou TPA responsável para processamento de reclamações.

Os tipos de documentos não estruturados usados ​​em sinistros de seguro médico incluem: 

Explicação dos benefícios

A Explicação dos Benefícios (EOB) é uma declaração que descreve os detalhes do sinistro, incluindo o valor faturado pelo prestador de cuidados de saúde, o valor permitido (de acordo com o plano de seguro), co-pagamentos ou valores de cosseguro e a parcela coberta pelo companhia de seguros. Este documento ajuda os segurados a compreender suas responsabilidades financeiras. Apesar da sua importância, o EOB carece de um formato uniforme, o que conduz a uma variabilidade considerável entre prestadores e companhias de seguros. 

Declaração do Médico

Uma Declaração do Médico é um documento detalhado, normalmente preparado por um médico ou especialista, delineando os serviços prestados durante a visita ou tratamento de um paciente. Este documento inclui a natureza dos serviços prestados, como exames, procedimentos, medicamentos prescritos, testes diagnósticos realizados e outras intervenções médicas relevantes. Essas declarações médicas são normalmente escritas manualmente e carecem de padronização, o que dificulta a extração de informações confiáveis ​​e relevantes. 

Contas médicas

As contas médicas são as faturas ou extratos problema dos profissionais de saúde após fornecendo Cuidado. Este documento inclui detalhes dos encargos pelos serviços prestados. Eles detalham listas de procedimentos médicos, medicamentos, tratamentos e testes de diagnóstico que o paciente realiza durante a consulta ou tratamento.  

Relatórios de laboratório

Os relatórios de laboratório são essenciais para monitorar e diagnosticar condições médicas. Esses documentos incluem entradas de texto de formato livre feitas por profissionais médicos descrevendo observações, interpretações, resultados de testes e recomendações. Eles também contêm informações importantes, como interpretações diagnósticas e dados demográficos dos pacientes. Os designs dos relatórios de laboratório variam entre os prestadores de serviços, carecendo de formatação e organização padronizadas. 

 Por que a automação do processamento de solicitações de seguro médico é importante? 

A adoção de soluções automatizadas de processamento de sinistros de seguros médicos emerge as um estratégico imperativo devido aos seguintes fatores:  

Escalando Volumes de Dados

O rápido aumento dos dados digitais de saúde sobrecarregou os métodos de processamento manual. Medicina reivindicações de seguro envolver vários documentos, como registros eletrônicos de saúde e faturas digitalizadas, alguns dos quais são semi-estruturada or não estruturado, contribuindo para um aumento nos volumes de dados. O processamento manual luta para acompanhar esse dilúvio, resultando em atrasos e erros de processamento. 

 Sem sistemas automatizados para lidar eficazmente com esta variedade de dados, o setor da saúde poderá encontrar dificuldades em garantir que os sinistros de seguros sejam processados ​​com rapidez e precisão. 

Complexidade de dados não estruturados

As solicitações de seguro médico geralmente contêm dados não estruturados, como campos de texto desorganizados e formatos inconsistentes. Uma complexidade adicional surge das diversas fontes de informação, incluindo faturas, registos médicos e correspondência, cada uma com o seu próprio layout e estrutura. A interpretação humana de tais dados está sujeita a erros e inconsistências, levando a ineficiências no processamento e adjudicação de sinistros. 

Soluções automatizadas que aproveitam o aprendizado de máquina é uma necessidade em gerenciar dados não estruturados em sinistros de seguro médico, pois garante precisão extração de dados para posterior processamento e dezembroitomada de decisão.  

Demanda por processamento acelerado

As clientes esperar respostas mais rápidas e eficientes, as companhias de seguros devem reconhecer a necessidade de reformular os seus sistemas. Os métodos tradicionais de processamento de sinistros dependem da intervenção humana e, portanto, tendem a ser lentos e demorados. Esses tempos de processamento prolongados resultam na insatisfação do cliente. As soluções automatizadas oferecem um retorno rápido, agilizando a extração e validação de dados de sinistros, melhorando assim a eficiência operacional e a experiência do cliente. 

Técnicas Eficazes para Extrair Dados de Reivindicações Médicas 

As empresas têm inúmeras opções para extrair dados de sinistros de seguros médicos por meio de IA. Cada método oferece um valor único, melhorando a precisão e capacitando as empresas a agilizar seus processos. Vamos dar uma olhada em algumas técnicas disponíveis e como elas funcionam 

  • Reconhecimento óptico de caracteres (OCR)

Tecnologia OCR is importante para conversão de documentos digitalizados, como contas médicas e faturas, em texto legível por máquina. It reconhece vocêpersonagens e símbolos em imagens, facilitando a extração de documentos digitalizados para análise e processamento de dados.   

  • Processamento de Linguagem Natural (PNL)

As técnicas de PNL ajudam os sistemas automatizados a compreender a linguagem humana, incluindo terminologia médica especializada e texto de formato livre. Ao analisar o contexto e a semântica dos dados textuais, os algoritmos de PNL extraem efetivamente informações importantes de fontes não estruturadas, como notas e relatórios médicos, melhorando a precisão e a eficiência na extração de dados. 

  • Aprendizado de Máquina (ML)

Os algoritmos de ML ajudam os sistemas automatizados a compreender padrões de dados e fazer previsões ou decisões sem programação explícita. No contexto de sinistros de seguros médicos, os algoritmos de ML podem identificar e extrair informações cruciais, como dados demográficos dos pacientes, diagnósticos, procedimentos e códigos de cobrança, de diversas fontes de dados. Embora o ML em si não garanta alta precisão, soluções baseadas em modelos como o Report Miner garantem os resultados mais precisos necessários para processamento de reclamações médicas. 

  • Automação de Processo Robótico (RPA) 

A tecnologia RPA automatiza tarefas repetitivas e baseadas em regras, imitando ações humanas em sistemas digitais. Na mídiareivindicações de seguro cal, Bots RPA lidar com tarefas como entrada de dados, validação e reconciliação. Esta reduces manual trabalho  e acelera a reclamação processamento de fluxos de trabalho, portanto, melhorar a eficiência operacional. 

Como as soluções automatizadas simplificam as solicitações de seguro médico Manipulação? 

reivindicações de seguro médico

 

Soluções automatizadas de extração de dados de forma considerável melhorar processamento de solicitações de seguro médico, agilizando e aprimorando todo o fluxo de trabalho. Estas soluções oferecem diversas vantagens, incluam: 

  • Qualidade de dados aprimorada: As soluções automatizadas garantem maior qualidade dos dados, minimizando erros e inconsistências associados à entrada manual de dados. Tecnologias avançadas como linguagem natural em processamento e baseado em modelo extração para aumentar a precisão na extração e interpretação de dados de diversas fontes, resultando em informações mais confiáveis ​​para o processamento de sinistros. 
  • Conformidade Aprimorada: As soluções automatizadas facilitam a adesão aos requisitos regulamentares e aos padrões do setor. Ao aplicar sistematicamente regras e validações, esses sistemas garantem que os dados de sinistros atendam aos padrões de conformidade, reduzindo o risco de penalidades e questões legais. 
  • Liquidação acelerada de sinistros: As tecnologias avançadas reduziram significativamente o tempo padrão de processamento de sinistros de 60-90+ dias para apenas 30 dias para a maioria das companhias de seguros de saúde. Esta redução notável garante que os segurados recebam reembolsos rapidamente, aliviando os encargos financeiros e melhorando a satisfação geral com os serviços de seguros. 

Melhores Práticas para processar reivindicações de seguro médico  

Ao falar sobre validação e automação, é é sempre bom conversar sobre o contexto da nossa solução. Por exemplo, algumas das melhores práticas podem ser: 

Aproveite a tecnologia de IA

Empregue ferramentas de extração e automação de dados baseadas em IA, projetadas especificamente para processamento de solicitações de seguros médicos. Essas ferramentas não apenas simplificam o fluxo de trabalho, mas também aumentam a precisão, minimizando erros humanos. Além disso, considere escolher soluções baseadas em modelos, pois elas aproveitam as técnicas de IA de forma eficaz e, portanto, garantem 100% de precisão no processamento de solicitações médicas. Estas soluções analisam padrões em documentos e extraem informações relevantes com grande precisão. 

Fornece treinamento eficaz para a equipe

Desenvolva programas de treinamento abrangentes para funcionários, especialmente aqueles envolvidos no processamento de sinistros. Eles devem compreender as complexidades dos procedimentos de reclamação, os requisitos de conformidade e a utilização eficaz de soluções de IA. Fora isso, uma solução de extração de dados sem código pode ser implementada para treinar funcionários com formação não técnica. Isso lhes permite lidar e processar solicitações médicas de maneira eficaz. 

Implementar regras de validação de dados

Estabelecer processos regulares de revisão para reclamações processadas para identificar inconsistências e erros. Além disso, implementar medidas de controle de qualidade para resolver problemas de forma eficiente e a manter integridade de dados. Está É aconselhável investir em soluções de automação modernas, uma vez que estão equipadas com regras de qualidade de dados. Essas regras são projetadas para minimizar as taxas de erro, garantindo a precisão e a integridade dos dados extraídos. 

Monitoramento Regulatório Contínuo

Estabelecer mecanismos estratégicos para monitor atualizações regulatórias continuamente e fique atento a quaisquer alterações nas regulamentações de processamento de solicitações médicas e nos padrões de conformidade. As empresas podem implementar processos ágeis para se adaptarem rapidamente às mudanças regulatórias, portanto minimizando o risco de problemas de não conformidade ou atrasos no processamento de reclamações. 

ReportMiner Como uma solução tecnológica líder para prestadores de cuidados de saúde

Quando falamos de soluções automatizadas, temos abordagens como Astera'S ReportMiner que auxiliam na extração de dados não estruturados de diversos formatos. RelatórioMín.er extrai dados de diferentes tipos de PDFs como arquivos de texto, planilhas e formulários preenchíveis.    

Agora sobre o is alguns de seus principais recursos: 

Extração de dados alimentada por IA

O recurso de extração de dados alimentado por IAe dentro do Report Miner agiliza a criação de reivindicações de seguro médico eficientemente. The o fluxo ponta a ponta automatiza o processo de extração, reduzindo significativamente o tempo necessário para criar modelos de extração do zero. 

Com layouts recomendados por IA, o software utiliza IA para gerar modelos de extração conforme os necessidades específicas de layout de dados. Isto significa você não mais tem de passe horas elaborando modelos manualmente; em vez disso, a ferramenta identifica e cria modelos com base no layout de dados necessário, garantindo desatado processo. 

Métodos versáteis de extração de dados

Relatório Miner simplifica o processo de extração by utilização vários métodos, como baseado em texto, correspondência de padrões e extração de tabela.  

A extração baseada em texto extrai com eficiência detalhes cruciais, como aqueles encontrados em relatórios médicos, facilitando a integração perfeita em sistemas de sinistros. Correspondência de padrões identifica formatos de dados específicos, agilizando a coleta de informações essenciais para avaliação de sinistros. 

Além disso, a extração de tabelas simplifica a recuperação de dados de tabelas em documentos, garantindo uma captura precisa para o processamento de sinistros. Isto, combinado com a ferramenta extração de modelo baseada em padrão recurso, permite que os usuários extraiam dados de documentos não estruturados sem esforço, projetando modelos que orientam o processo de extração. 

Além disso, Relatório Mineiro agora oferece um recurso de extração de dados alimentado por IA, gerando automaticamente modelos de extração identificando padrões em documentos usando IA, aumentando ainda mais a eficiência e a precisão. 

Compatibilidade multiformato

O software oferece suporte à extração de dados, apoiando da uma variedade de formatos de arquivo, incluindo PDFs, arquivos de texto, documentos do Word etc. Relatório Miner usa análise avançada e correspondência de padrões algoritmos que podem extrair informações relevantes de diferentes campos de dados. Esse compatibilidade torna o processamento de sinistros mais fácil, preciso e eficiente.

Conclusão 

Ao longo dos anos, o setor de seguros médicos passou por uma revolução com soluções tecnológicas modernas. Entre o se aproxima temos Astera ReportMiner para lidar com dados não estruturados no processamento de sinistros.  

A capacidade de transformar dados brutos em insights acionáveis ​​torna-os uma ferramenta fantástica para companhias de seguros. No parte seguinte, discutiremos como o RM funciona e como você pode aproveitar Está potencial para otimizar uma variedade de documentos.  

Não deixe que o potencial dos seus dados não estruturados permaneça inexplorado

Extraia informações valiosas de solicitações de seguro médico sem esforço com Astera.

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