医疗保健欺诈、浪费和滥用
了解和管理临床和财务风险。
SAS 如何检测和预防医疗保健欺诈、浪费和滥用
医疗保健中的欺诈、浪费和滥用每年导致数十亿的患者护理资金被挪用。在过程的每个阶段更快、更积极地调查和检测关键风险指标，对于控制成本和保护患者来说至关重要。
全面了解临床状况和事件
- 获得跨各种状况和程序的更全面的患者护理视图，以识别重要事件的相关性。
- 确定临床状况的真实成本，更好地管理付款模式并改善患者治疗效果。
基于价值的护理和付款模式
- 放心地预测和管理与为实现价值而签订合同相关的财务和临床风险以及回报。
- 使用临床数据来调整医疗服务提供者群体的灵敏度，从而更多地采用基于价值的护理模型。
欺诈数据管理
- 合并来自内部和外部源的历史数据–索赔系统、黑名单、第三方、非结构化文本等。
- 尽早发现实体之间的联系，以揭露有组织的欺诈团伙或共谋活动。
使用带有嵌入式 AI 的检测和警报生成
- 借助基于首次提交时计算出的不正确计费倾向产生的警报，尽早获得警示。
- 减少误报，改进调查重点。
- 通过包含现代统计、机器学习、深度学习和文本分析算法的端到端框架，尽早发现可疑活动。
我们的有些医疗服务提供者可能没有在合适的时间提供合适的服务，或者提供的服务过多。我们希望确保将资金更多地分配到预防和诊断服务上。 Dean Webb Senior Manager of Analytics DentaQuest
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使用的 SAS® 软件
美国最大的牙科保险公司如何使用 SAS 来正确分配资金并改善患者治疗效果？
SAS 帮助 DentaQuest：
- 实施功能强大的分析平台，以检测欺诈、监控业务绩效并遵守美国医疗保险和医疗补助服务中心 (Centers for Medicare & Medicaid Services) 中心制定的准则。
- 对来自索赔、医疗服务提供者和其他来源的数据进行建模，审查模型中超过 50 种的潜在欺诈、浪费和滥用指标，以标记可疑索赔。
- 根据严重性对案例进行优先级排序，以便首先处理最紧急的案例。
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使用的 SAS® 软件
一家荷兰医疗保险公司如何使用 SAS 来在付款之前检测欺诈和滥用行为？
SAS 帮助荷兰医疗保险公司 CZ：
- 实时分析索赔，以在支付索赔前确保每笔索赔都是合法的。
- 使用混合检测方法更紧密地分析医疗服务提供者的资料，该检测方法结合了规则、异常检测、预测模型和社交网络分析。
- 整合有关索赔和成本的不同信息，以检测从前未知的欺诈伎俩，并发现关联实体以阻止更大的损失。
- 建立第二代医疗保健成本管理计划，旨在快速发现、调查和报告可疑索赔。
- 实时分析索赔，以在支付索赔前确保每笔索赔都是合法的。