Kundenvorteile

  • Optimierung der Fallerfassung
  • Entlastung des Controllings
  • Kostenreduzierung

Ein deutscher Krankenhauskonzern betreibt mehr als 100 Einrichtungen mit einem Jahresumsatz von 1,2 Milliarden Euro. Nicht nur bei Ärzten gilt die Devise: „Traue nie der Eigendiagnose des Patienten!“ In diesem Sinne prüft das Controlling dieser Einrichtung akribisch rund 165.000 Rechnungen pro Jahr, bevor sie an die Versicherungen gehen. Die Mitarbeiter sind dabei auf Intuition und Erfahrung angewiesen. Über die Jahre entwickelt jeder seine eigenen Regeln dahingehend, welche Rechnung geprüft werden muss. Die Entscheidungen sind aber oft stark voreingenommen, was wiederum in Mehrkosten für reduzierte Rechnungen oder erhöhtem nachträglichem Dokumentationsaufwand resultiert.

Axians wurde beauftragt, eine Lösung für zwei Aspekte zu finden: Erstens, dem Controlling zu helfen, genau die Rechnungen zu identifizieren, bei denen das Risiko besteht, von Versicherungen angefochten zu werden. Und zweitens, die Rücklaufquote der Rechnungen kontinuierlich zu reduzieren. Der Einsatz von IBM SPSS Modeler war dazu die perfekte Wahl – und besonders nützlich für die Datenvorbereitung. Denn große Mengen von medizinischen Informationen und Rechnungsdaten aus diversen Quellen werden dabei betrachtet und auf die relevanten Daten reduziert. Zudem konnten im Rahmen des Projekts mehrere Machine Learning-Modelle automatisch getestet werden, um die perfekte Mischung aus Akribie und Allgemeingültigkeit zu finden.

Die Musterlösung

In der Menge aller Rechnungsdaten fand das Modell regelmäßige Muster. Das Auditteam erhielt täglich automatisch ein Ranking von Fällen – geordnet nach der Wahrscheinlichkeit einer Anfechtung. Schon nach kurzer Zeit bestätigte die Abnahme der Einsprüche die Richtigkeit der Vorhersagen. Nun hieß das Ziel: Die Zahl der beanstandeten Rechnungen reduzieren und diese auch verhindern. Durch spezielles Feature Engineering und Festlegung der Parameter war dafür schließlich ein Drittel der Eingabedaten ausreichend, um valide Ergebnisse zu erhalten.

Mit Röntgenblick fürs Risiko

Der medizinische Konzern ist nun in der Lage, Risiken der Rechnungslegung bereits vorauszusagen, wenn der Patient sich zum ersten Mal in der Klinik anmeldet. Sobald eine Fallakte angelegt wird, nennt das Modell die Wahrscheinlichkeit. Und bei höheren Risiken steigt automatisch die Tiefe der Dokumentation, um Entscheidungen für die Versicherungen noch transparenter zu machen. Von diesen smarten Prozessen profitieren nicht nur die Krankenhäuser, sondern auch die Versicherungen und letzten Endes auch  die Gesellschaft.

IBM-Software-Team

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