Angesichts der steigenden Betriebskosten, der größeren Veränderungen in Medicaid und anderen finanziellen Drucks, die das Gesundheitssystem zurückführen, die Einnahmen prognostizieren und Ressourcen effektiv zuzuweisen, war es für Gesundheitspläne noch nie so wichtig wie heute. Und die Vorwegnahme der Zukunft war wahrscheinlich noch nie so herausfordernd.
Gesundheitspläne werden seit Jahren schrittweise künstliche Intelligenzprogramme und ausgefeilte Analysen eingesetzt, um Programme effektiver zu gestalten und die Kosten zu senken und das finanzielle Risiko zu mildern.
Aber mit den heutigen Herausforderungen ist der allmähliche Ansatz zu einem Luxus geworden. Laut McKinsey sollten Gesundheitspläne das Tempo erhöhen.
Gesundheitsorganisationen müssen in Bezug auf KI mit beiden Füßen einspringen, da das mildernde Risiko schnell zu einem existenziellen Geschäftsproblem wird. Das maschinelle Lernen ist schnell von einem schönen zu gehabt zu einem Must-Have geworden.
Für jeden Umsatz von 10 Milliarden US -Dollar könnten AI -Lösungen 150 bis 300 Millionen US -Dollar an Verwaltungskosten einsparen, medizinische Kosten in Höhe von 380 Mio. USD auf 970 Millionen US -Dollar sparen und die Einnahmen um 260 Millionen US -Dollar auf 1,24 Milliarden US
Gesundheitspläne sollten nicht mehr darüber diskutieren, ob sie in KI und Automatisierung investieren oder nicht, sondern den Fokus auf die strategische Bereitstellung dieser Technologien verschieben müssen.
In einigen Gesundheitsplänen werden die Vorteile von Vorhersageanalysen erkennen, die von AI ermöglicht werden, was in Kombination mit klinischen BPO-Diensten, die dem Versorgungsmanagement kompetente Entscheidungen verleihen, einen skalierbaren Ansatz zur Verbesserung der Gesundheitsergebnisse der Mitglieder verleihen und gleichzeitig die Kosten senken können. KI-gesteuerte Pflegekoordination vereinfacht komplexe Workflows für viele Zahler.
Ein Beispiel für diesen innovativen Ansatz besteht darin, tiefer in die Risikostratifizierung einzugehen, indem sie besser identifiziert und für steigende Risikopopulationen eingreift, oder die Menschen, die noch nicht als medizinisch hohe Bedürfnisse oder hohe Kosten eingestuft sind-aber die auf dem Weg zu werden, so zu werden.
Aufgrund der Kletterraten von Herzerkrankungen, Fettleibigkeit, Asthma und psychischen Erkrankungen wächst die steigende Risikopopulation. Für Zahler wird das steigende Risiko für frühere klinische Unterstützung und Intervention ein Make-or-Break-Problem sein, da das Gesundheitssystem weiterhin mit zunehmendem Kostendruck geht.
Steigungsrisiko verstehen
Die Kategorisierung von Patienten in hohe, moderate und risikoarme Gruppen auf der Grundlage der Datenanalyse war für Anbieter und Zahler immer grundlegend im Gesundheitswesen. Es ist das, was die beste Ressourcenzuweisung gewährleistet, indem sichergestellt wird, dass die höchsten Risikopatienten die Aufmerksamkeit erhalten, die sie benötigen.
Viele Gesundheitsorganisationen könnten jedoch mehr Wert aus dem Risikostratifizierungsprozess nutzen, indem sie neue Technologien einsetzen, um medizinische Interventionen für steigende Risikopatienten zu identifizieren und schnell zu erzeugen.
Traditionell haben die Versicherer Patienten auf der Grundlage von Schadensdaten in Risikokategorien geschichtet, die die Nutzung des Gesundheitswesens nach Erbringung und Bezahlung der Dienste analysieren. Dies bedeutet, dass Gesundheitspläne kritische Entscheidungen getroffen haben, indem sie im Rückspiegel gesucht haben. Neue Technologien und ein verbesserter Zugang zu klinischen Aufzeichnungen ermöglichen nun Pläne, sich zu freuen, was in einer durch Unsicherheit behinderten Gesundheitsbranche zunehmend notwendig ist.
Je früher, dass steigende Risikopatienten identifiziert werden können, desto eher Gesundheitspläne können Strategien zur Verhinderung oder Verlangsamung des Fortschreitens der Krankheit umsetzen, die Reisen ins Krankenhaus verringern und langfristige Kosten senken.
Die Risikostratifizierung wird von reagierend auf Vorhersage mit der Zugabe fortschrittlicher Datenanalyse und KI. Die Gesundheitspläne, die diesen Ansatz bereits angenommen haben, können frühzeitige Krankheitsindikatoren erkennen, bevor kostspielige Eingriffe erforderlich sind.
Neue Vorhersagemodelle analysieren nicht nur Datenansprüche, sondern auch frühere Autorisierungstrends, historische diagnostische und frühere therapeutische Schritte in EHR-Daten und klinische Eingaben in Echtzeit, um Patienten zu identifizieren, die am wahrscheinlichsten eine Verschlechterung ihres Gesundheitszustands sehen.
Das Erkennen steigender Risiken ist jedoch nur ein Vorteil. Das Handeln dieser Erkenntnisse eröffnet eine Reihe von kostensparenden Möglichkeiten für Gesundheitsorganisationen.
Problemen vorauskommen
Das Verständnis von Patienten mit steigendem Risiko bildet die Grundlage für proaktive Gesundheitsversorgung, was Patienten, Familien und Organisationen hilft, die sich um sie kümmern.
Durch die Kombination von klinisch geführter Pflegekoordination, automatisierte frühere Genehmigung, Fernüberwachung der Patienten, KI-gesteuerte Warnungen und andere neue Technologien und Ansätze, Gesundheitspläne und andere Managed-Care-Organisationen können den Zugang zu der wirkungsvollsten und notwendigsten Versorgung verbessern-insbesondere bei Patienten mit chronischen Erkrankungen, die wahrscheinlich im Laufe der Zeit kranker werden.
Dieser Ansatz ermöglicht es Gesundheitsplänen, beide Personen-als auch die gesamte Patientenpopulationen-entweder ein hohes Risiko zu identifizieren oder kurz davor, in Echtzeit Interventionen zu erstellen und anzupassen, und Strategien einsetzen, um vor eskalierenden Gesundheitsbedingungen herauszukommen.
Das endgültige Wertversprechen ist die automatisierte Unterstützung komplexer, proaktiver Entscheidungsfindung. Durch die Integration prädiktiver Erkenntnisse in die automatisierten früheren Autorisierungsworkflows ermöglichen dies die Gewährleistung kritischer Dienste – spezialisierte Überweisungen, diagnostische Tests und Medikamente – unverzüglich zugelassen. Infolgedessen kann Planmitglieder mit steigendem Risiko die Versorgung erhalten, die sie benötigen, um die Gesundheit zu verschlimmern, was bessere Gesundheitsergebnisse bedeutet.
Gesundheitspläne, bei denen die KI -Vorteile noch nicht erfahren haben, könnten sich fragen, wie diese verschiedenen Stücke zusammenkommen, um zu geringeren Kosten als herkömmliche Programme zur Behandlung von Gesundheitsplänen zu erzielen.
Für viele ist der AI-fähige klinische Geschäftsprozess-Outsourcing (BPO) das Dreh- und Angelpunkt-und ermöglicht ein Modell, bei dem sowohl administrative als auch medizinische Kosten festgelegt und vorhersehbar werden können. Clinical BPO kombiniert Klinikerkompetenz und kritische Managementdienste mit einer AI-fähigen Populations-Health-Management-Plattform und schafft ein zukunftsweisendes Programm für steigendes Risikomanagement. Durch die Kombination dieser Funktionen ermöglicht die Bevölkerungsgesundheitsmanagementdienste zu festen PMPM -Kosten sowohl für die Verwaltungskosten des Programms als auch für die medizinischen Kosten für Personen, deren Gesundheit in diesen Programmen verwaltet wird.
Zu den Vorteilen von BPO für eine risikoreiche Organisation für Managed Care gehören:
Zugang zu klinischen Fachkenntnissen in mehreren Spezialitäten für automatisierte Pflegemanagementprozesse Agenten KI und prädiktive Modellierung reduzierte Verwaltungskostenbeteiligung des medizinischen Kostenrisikos bei garantierten Leistungsvereinbarungen
Gesundheitsorganisationen, die sich entscheiden, das Risiko zu mildern, und einen proaktiven KI-unterstützten Ansatz verfolgen, ist heute ein wichtiger Ansatz. Es gibt kein Anzeichen dafür, dass die Kosten des Kostendrucks, die die Gesundheitsversorgung besetzen, bald nachlassen werden.
Das Verständnis des Risikos ist der wichtige erste Schritt, um es unter Kontrolle zu bringen, und ein steigendes Risiko ist ein Bereich, auf den viele Gesundheitspläne reagieren müssen – jetzt.
Foto: Champc, Getty Images
David Hamilton ist Chief Growth Officer bei Zyter | Trucare und führte strategische Initiativen zur Förderung des Geschäftswachstums, zur Ausweitung der Marktpräsenz und zur Stärkung der Partnerschaften mit wichtigen Zahler- und Anbieterorganisationen. Mit umfassender Führungserfahrung von Organisationen wie Randstad Digital, Datavant/CIOX, DXC/Gainwell und Cognizant bringt David ein tiefes Fachwissen in den Bereichen Gesundheitstechnologie, Dienstleistungen und Geschäftsprozesslösungen mit.
Die Führung von David konzentriert sich auf die Verbesserung der Interoperabilität der Gesundheitsdaten, die Risikoanpassungsstrategien und die Zusammenarbeit mit Zahler-Anbietern und sorgt dafür, dass Organisationen die regulatorischen Verschiebungen und operativen Komplexitäten effektiv navigieren. Bei Zyter | Trucare nutzt er diesen Hintergrund, um wirkungsvolle Lösungen bereitzustellen, um die Konnektivität zu verbessern, die Verwaltungsverfahren zu rationalisieren und die patientenorientierte Versorgung zu verbessern.
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