Au fil des ans, les régimes de santé se sont de plus en plus attachés à exploiter la technologie pour identifier et prévenir les fraudes, les abus et les paiements à tort. Il y a quelques années, les régimes dépendaient de l'échantillonnage aléatoire, des règles basées sur des requêtes SQL, de l'exploration de données et d'énormes solutions basées sur des serveurs. Ces approches nécessitaient beaucoup de ressources et entraînaient parfois l'abrasion des fournisseurs.
Certaines enquêtes se sont ensuite tournées vers des fonctionnalités telles que l'analyse géospatiale, l'utilisation de l'analyse prédictive et la détection des anomalies, qui ont permis de réduire les taux de faux positifs et de rationaliser le travail d'enquête.
Mais qu'en est-il aujourd'hui ? Alors que la fraude devient plus complexe et plus coûteuse pour les régimes de santé, l'UES se tourne vers l'analyse avancée et les connaissances fondées sur les données pour améliorer l'intégrité des programmes et réduire encore davantage les fraudes potentielles. L'apprentissage automatique et l'IA modernes offrent des modèles de détection finement ajustés, des méthodes d'apprentissage non supervisées, des sources de données agrégées et externes, des analyses de réseaux sociaux et des modèles d'apprentissage qui identifient les mauvais acteurs avec plus de précision et d'efficacité et génèrent moins de faux positifs. Au fil du temps, à mesure que les capacités de l'IA augmenteront, le SIU obtiendra de meilleurs résultats.
Alors, où vous situez-vous sur la courbe de maturité de l'IA ? Téléchargez notre infographie pour le savoir !
