Революция в управлении данными пациентов: как американская страховая компания сэкономила более 100,000 XNUMX долларов США на ежегодных расходах 

В динамичном мире страховых технологий, где инновации являются ключом к успеху, страховые компании постоянно ищут способы оптимизации своей деятельности и открытия новых возможностей. Среди них американская компания, известный игрок в отрасли, осознавшая огромный потенциал автоматизации своей системы управления данными пациентов. Воспользовавшись мощью инструмента, управляемого искусственным интеллектом, компания вступила на путь трансформации, открывая на этом пути множество преимуществ.

Давайте рассмотрим, как рассматриваемая страховая компания воспользовалась возможностью сэкономить расходы, повысить операционную эффективность и получить конкурентное преимущество, в конечном итоге выведя их на передний план постоянно развивающегося страхового ландшафта. 

История компании 

За последние два десятилетия эта компания была в авангарде страховой отрасли, обслуживая потребности более 10,000 XNUMX клиентов, предоставляя комплекс комплексных страховых услуг. Их деятельность охватывает оценку рисков, андеррайтинг полисов, управление претензиями и обслуживание клиентов, обеспечивая комплексное решение страховых потребностей своих клиентов. Они завоевали прочную репутацию благодаря своей способности предоставлять индивидуальные страховые решения, сохраняя при этом высокий уровень удовлетворенности клиентов. Однако по мере того, как сфера страхования продолжает развиваться, растет и необходимость для компании внедрять инновации и повышать свою операционную эффективность. 

Условия проведения 

Путешествуя по страховому ландшафту, компания столкнулась с рядом проблем. Страхование, как отрасль, в значительной степени основано на данных, а принятие решений во многом зависит от точных и своевременных данных. Медицинские записи, в частности, содержат важную информацию, которая напрямую влияет на оценку претензий и оформление полиса. 

Ежемесячно обрабатывалось в среднем 3,000 медицинских записей, и огромный объем данных оказался для компании непосильным. Сложность медицинской терминологии и необходимость точного извлечения информации добавили еще один уровень сложности. В отрасли, где точность может существенно повлиять на результат рассмотрения претензии, даже незначительные ошибки могут привести к серьезным последствиям. 

С точки зрения затрат, финансовое бремя ручного извлечения данных было ошеломляющим. Поскольку расшифровка каждой медицинской карты занимала около 30 минут, это означало более 1,500 часов труда каждый месяц. Если предположить, что средняя заработная плата персонала по вводу данных составляет 15 долларов в час, стоимость ручного извлечения данных составит 22,500 270,000 долларов в месяц, или колоссальные XNUMX XNUMX долларов в год. 

Кроме того, вероятность человеческой ошибки привела к еще одному фактору затрат. Даже при консервативном коэффициенте ошибок в 2% это означало, что 60 записей каждый месяц требовали переделки. Каждая ошибка обходилась компании в среднем в дополнительные 30 долларов, что в сумме составляло 21,600 XNUMX долларов в год. 

Более того, в такой конкурентной отрасли, как страхование, неспособность быстро обрабатывать претензии из-за медленного извлечения данных может привести к недовольству клиентов и потенциальной потере бизнеса. Эти косвенные затраты, хотя и труднее поддаются количественной оценке, еще раз подчеркнули острую необходимость в более эффективном решении для извлечения данных. 

Было ясно, что для того, чтобы указанная страховая компания оставалась конкурентоспособной и экономически эффективной, необходимо решение для автоматизации процесса извлечения данных из медицинских записей. Выбранное решение должно будет решить эти отраслевые проблемы и снизить значительное финансовое бремя, связанное с извлечением данных вручную. 

  

Решение: переход к автоматизации на основе искусственного интеллекта 

 

Среди проблем с извлечением данных Astera ReportMiner стало трансформационным решением для компании, улучшив систему управления данными пациентов. Это передовое программное обеспечение упростило процессы, которые когда-то занимали часы, до менее чем минуты, обещая превратить трудоемкую задачу обработки 3,000 записей в месяц. 

Например, страховые претензии часто сопровождаются множеством подтверждающих документов – заключениями врачей, результатами анализов, медицинскими счетами и т. д. Каждый из этих документов имеет свой собственный формат и ключевые данные. ReportMinerAI Capture позволил компании создавать модели отчетов одним щелчком мыши. Это позволило быстро извлекать важные данные из различных документов, экономя до 80% времени и усилий, которые ранее тратились на создание макета вручную. 

Более того, компания использовала этот инструмент для автоматического определения и извлечения важных данных, таких как имена пациентов, коды процедур и суммы счетов из медицинских счетов. Они смогли автоматизировать извлечение важных данных из медицинских счетов, автоматизировать создание таблиц для анализа данных и оптимизировать весь конвейер данных. Это не только повысило эффективность их деятельности, но и привело к получению более точных данных, что, в свою очередь, улучшило их возможности принятия решений. 

 

Реализация  

 

Переход от ручного извлечения данных к автоматизированному процессу стал важным шагом для компании. Первым шагом было обучение специальной команды по ReportMinerфункциональные возможности, включая использование AI Capture и создание шаблонов извлечения. 

В течение месячного процесса перехода ручные и автоматизированные процессы выполнялись одновременно, чтобы обеспечить непрерывность обслуживания. Несмотря на первоначальные трудности, внедрение прошло успешно, и компания постепенно снизила свою зависимость от ручного процесса примерно на 80%. 

Реализация ReportMiner и AI Capture привели к значительному сокращению времени и ресурсов, затрачиваемых на извлечение данных. Возможность программного обеспечения обрабатывать несколько файлов одновременно означала, что задача обработки 3,000 записей в месяц стала заметно более эффективной, что привело к сокращению сроков выполнения работ и существенной экономии средств. 

 

Влияние Astera ReportMiner  

 

 После внедрения время, необходимое для обработки каждой медицинской карты, резко сократилось с 30 минут до менее чем минуты, что означает сокращение времени обработки на 96% и сокращение ежегодных затрат на 90,000 XNUMX долларов США. 

Первоначально при ручном процессе компания столкнулась с уровнем ошибок в 2%, что обходилось им в 21,600 XNUMX долларов в год. После ReportMinerПосле внедрения этого проекта уровень ошибок упал до менее 0.5%, что значительно свело к минимуму необходимость доработок и еще больше сэкономило время и ресурсы. Это сократило годовые затраты компании на 16,200 XNUMX долларов. 

Экономия была не только денежной, но и затронула драгоценное время сотрудников, которые теперь могли сосредоточиться на других важных задачах. 

Заключение 

Astera ReportMiner, дополненная функцией AI Capture, изменила правила игры для вышеупомянутой фирмы. Резкое сокращение времени обработки в сочетании со значительным снижением количества ошибок означало, что компания смогла сохранить свои обязательства по обеспечению превосходного обслуживания клиентов, одновременно снижая эксплуатационные расходы. Реализация ReportMiner не только помог оптимизировать процесс извлечения данных, но и ознаменовал успешный шаг организации в будущее автоматизированного извлечения данных. 

 

Преобразуйте процесс извлечения данных 

Готовы революционизировать процесс извлечения данных и повысить эффективность своих операций? Пришло время рассмотреть Astera ReportMiner.

Откройте для себя будущее извлечения данных с помощью Astera ReportMiner и ощутите всю мощь автоматизации на основе искусственного интеллекта. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы узнать больше о том, как Astera ReportMiner может революционизировать ваш процесс извлечения данных.