Sveikatos draudimo supaprastinimas naudojant AI ir mašininio mokymosi naujoves nėra spėlionė, bet jau įgyvendinama, nes naujos technologijos skaitmenina sveikatos draudimo valdymo sistemas.
Jungtinių Arabų Emyratų sveikatos draudimo aplinka sparčiai keičiasi dėl AI ir kitų neseniai įdiegtų technologinių naujovių poveikio. Tai supaprastins galutinio vartotojo draudimo apsaugą, įdiegtas sistemas, atsakingas už patvirtinimų pagreitinimą, taip pat trečiųjų šalių organizacijų, parduodančių daugybę draudimo polisų, atstovaujančių įvairiems draudimo teikėjams, įgyvendinimą.
Vyriausiasis rinkodaros ir skaitmeninės transformacijos pareigūnas
InsuranceMarket.ae
2024 m. gruodžio mėn. JAE Žmogiškųjų išteklių ministerija (MOHRE) paskelbė privalomojo sveikatos draudimo bazinį draudimą visiems privataus sektoriaus darbuotojams ir namų ūkio darbuotojams, kurie pradėjo dirbti nuo 2024 m. sausio 1 d. Kaip paskelbė JAE ministerijos sekretorius Mohammadas Salemas Al Olama. sveikatos ir prevencijos (MoHAP), ši nauja draudimo apsauga bus susieta su integruota skaitmenine sveikatos priežiūros sistema, Riayati platforma, kuri yra JAE nacionalinio vieningo medicinos įrašo (NUMR) ir gyventojų sveikatos valdymo projektų dalis.
Sveikatos apsaugos ministerija ir JAE vyriausybė imasi drąsių žingsnių, siekdamos integruoti sveikatos draudimo sistemą su nacionaline sveikatos priežiūros sistema skaitmeniniu būdu, o tai padės toliau kurti integruotą sveikatos priežiūros sistemą JAE.
Nuo šiol sveikatos draudimo sektorius įtraukė skaitmeninimą, mašininį mokymąsi ir dirbtinį intelektą į savo biuro sistemas, taip pat į sąsają su klientais.
Kalbėdamas su SveikataHitesh Motwani, InsuranceMarket.ae vyriausiasis rinkodaros ir skaitmeninės transformacijos pareigūnas, papasakojo, kaip draudimo sektorius, įskaitant jų organizaciją, ėmėsi integruoti savo biuro operacijas su „Generative AI“.
„Generatyvusis dirbtinis intelektas turi didžiulį potencialą organizuojant darbo eigą draudimo pramonėje, ypač tokiose srityse kaip pretenzijų apdorojimas, procedūrų kodavimas, kainodaros tikslumas ir patvirtinimo darbo eigos. Nors daugelyje organizacijų jis vis dar pradedamas taikyti, pramonėje yra daug žadančių pažangų ir bandomųjų diegimų.
Motwani, išvardindamas įgyvendinimo sritis, sakė: „Štai kaip „Generative AI“ formuoja sveikatos draudimo erdvę
- Tikslus procedūros kodavimas ir kainodara: „Generative Generative“ gali analizuoti ir pateikti kryžmines nuorodas į didelius procedūrų kodų, medicinos terminų ir susijusių kainų modelių duomenų rinkinius. Tai užtikrina tikslumą ir nuoseklumą, sumažinant klaidas, kurios gali atsirasti dėl rankinio įvesties. Draudimo bendrovės ir brokeriai gali gauti naudos iš to, kai savo kainodaros struktūras labiau suderina su realaus pasaulio duomenimis, padidina skaidrumą ir efektyvumą.
- Patvirtinimo proceso pagreitinimas: Dirbtinio intelekto valdomos sistemos gali automatizuoti pacientų ir procedūrų duomenų peržiūrą, pagreitindamos išankstinio autorizavimo ir pretenzijų patvirtinimo darbo eigą. Pašalinus kliūtis, susijusias su rankiniu patikrinimu, dirbtinis intelektas gali žymiai sutrumpinti apdorojimo laiką, todėl pacientai gali greičiau gauti atsakymus ir patvirtinimus.
- Dabartinis įvaikinimas: Nors visapusiškas generatyvaus AI diegimas dar nėra plačiai paplitęs, keli draudikai ir sveikatos priežiūros administratoriai tiria jo galimybes vykdydami bandomuosius projektus. Šios iniciatyvos yra skirtos tam tikrų komponentų, pvz., dokumentų peržiūros, duomenų įvedimo ir kainodaros patvirtinimo, automatizavimui, siekiant padidinti mastą, kai pasiekiami sėkmės rodikliai.
Motwani taip pat pabrėžė, kad šioje srityje yra didžiulis plėtros potencialas. „Technologijai bręstant, tikimasi, kad jos naudojimas augs, pakeisdamas ne tik „back-office“ darbo eigą, bet ir bendrą klientų patirtį draudimo ir sveikatos priežiūros sektoriuose.
Be „back-office“ sistemų integravimo, AI ir mašininio mokymosi programinė įranga plačiai naudojama nustatant sukčiavimą, švaistymą ir piktnaudžiavimą draudimo išmokose. Sveikatos draudimo duomenų bazė yra didžiulė, todėl draudimo darbuotojams rankiniu būdu tampa nebeįmanoma sklandžiai apdoroti paraiškų ir aptikti bet kokias netikras pretenzijas.
Tačiau naudojant naujus įrankius ir programinę įrangą, pagrįstą dirbtinio intelekto (AI) ir mašininio mokymosi (ML) algoritmais, draudikai randa galimybę kovoti su sveikatos draudimo sukčiavimu. Pažangi analizės programinė įranga leidžia draudėjams nuodugniai išanalizuoti kiekvieną atvejo tyrimą, pažvelgti į paciento ligų istoriją, jų pretenzijų modelį ir nustatyti, ar yra nesąžiningos veiklos. Dabar tai taikoma atsitiktiniams atvejams. Tobulėjant moksliniams tyrimams, pristatomos pažangios ir sudėtingos programinės įrangos sistemos, pagrįstos AI algoritmais, kurios padės iš esmės pašalinti sukčiavimą arba bent jau padėti draudikui pažymėti tendenciją, sako rinkos žinovai.