フアンディエゴ・マルケスはシフトで米国ヘルスケア領域を担当するリード・データ・サイエンティストです。
急速に変化する技術競争の時代において、世界のどの産業もこれまでと同じではいられません。医療保険会社もその例外ではありません。ヘルスケア領域におけるAIは急速なスピードで業界を変革しており、変化するトレンドを把握し、この技術の進化を見守ることは、保険会社がその可能性を最大限に活用するのに役立ちます。
人工知能は何を意味するのか？
AIは、機械学習、自然言語処理、ディープラーニング、その他無数のユースケースのための基本的なキャッチフレーズとなっていますが、FWA（詐取、浪費、悪用）の文脈において、人工知能は、調査官やアナリストの能力を高めるために存在します。
不正行為に関して、専門家である調査員は何十年もの経験と直感を持っているかもしれませんが、現代の環境では事件の量が膨大で複雑なため、高度な統計分析が必要となります。AIは、重要な分析機能の自動化を可能にし、より迅速で正確な意思決定をもたらし、コスト削減と患者ケアの向上につながります。
ヘルスケア領域における人工知能の利点
AIベースのツールを採用することで、医療機関は毎年3,600億ドル近くを節約できる可能性があります。リアルタイムの分析、非常に効率的な資源配分、管理支援の組み合わせを通じて、人工知能は医療提供者のプロセスを完全に変革し、医療費と支出を削減し、患者が受けるケアを大幅に改善する可能性を秘めています。
とはいえ、業界における人工知能の実際の導入は、技術に関する知識だけでなく、患者データやPHI（保護された医療情報）の使用を禁止する規制基準など、さまざまな要因が絡み合っているため進んでいない。
米国保健社会福祉省によると、HIPAAプライバシー規則には次のように記されています：HIPAAプライバシー規則は、個人の医療記録およびその他の個人を特定できる健康情報（総称して "保護されるべき健康情報 "と定義される）を保護するための国家基準を確立するものであり、医療保険、医療事務処理会社、および特定の医療取引を電子的に行う医療提供者に適用されます。
このような規制基準のため、ChatGPTのようなすぐに利用できるツールでは、FWA（詐取、浪費、悪用）にまつわる質問に正確に答えるために必要なPHIをコンテキストとして学習させることができない。同じことが生成AIにも言えます。これはヘルスケア領域において大きな可能性を秘めていますが、組織がセキュリティを正しく確保できる場合に限られます。
しかし、ChatGPTなどを支える同種のAIモデルは、医療保険やFWA（詐取・浪費・悪用）ベンダーがすでに社内で活用しており、不正やその他の疑わしい行為を検知することができます。
AIを活用した医療保険
毎年3,000億ドル近くが詐取、浪費、悪用によって失われている医療業界において、FWA（詐取、浪費、悪用）はAIの有力なユースケースと言えます。より大規模なネットワーク分析と教師なし学習モデルにより、調査員は増え続ける悪徳業者のネットワークから新たな形態の不正を発見することができます。
かつては関連情報を手作業で解析していた調査員も、今ではAIを活用することで、時間とコストを節約しながら、はるかに速いスピードでデータを解析できるようになりました。
規模に応じた効率的な分析
限られた人数の不正調査員で数十億ドル相当のFWA（詐取、浪費、悪用）を調査することは、貴重な時間と資源の無駄遣いであることが何度も証明されています。調査員の過労や急ぎすぎによるミスは、医療保険制度に多大な財務的損失をもたらしかねないからです。
こうした案件の調査には、膨大な量のデータを追跡する必要があります。AIを活用した調査では、財務記録、ソーシャルメディア、電子メールなど、多様な情報源からの情報を活用します。これらの情報を大規模に処理し、高度なアルゴリズムを使用することで、AIは隠された相関関係やパターンを発見し、捜査期間を大幅に短縮します。調査員は、自動化された統計分析から導き出されたパターンとモデルに頼ることができるため、不正を証明するための明らかな兆候を待つことにもはや頼る必要はありません。
高いROIはより良い患者ケアにつながる
AIを活用して調査を強化するチームが増えれば、不正検知能力の向上が財務パフォーマンスの改善につながり、最終的に収益に貢献します。調査員やアナリストがAIを活用して検知を強化することで、不正関連損失の高額回収が可能になるとともに、AIを活用した予測分析により不適切な支払いを大幅に削減することができます。
これらのプロセスの大部分を自動化することで、データ入力、請求の検証、コンプライアンスチェックなど、業務の効率化が進みます。これらの作業の自動化により、医療保険制度は運営コストをさらに削減し、患者ケアの向上に多くのリソースを割り当てることができます。
しかし、FWA（詐取、浪費、悪用）のリーダーは投資を決定する際、短期的なコスト削減や迅速な不正検知だけを考えるべきではありません。AIを活用したFWA（詐取、浪費、悪用）がもたらす長期的なROIのメリットは、不正検知の継続的なプロセス改善となり、長期にわたって大きな財務的インパクトをもたらします。
AI導入への有意義なアプローチ
しかし、このアプローチの有効性は、データを利用するテクノロジーの能力と、データを利用する人間の専門家の理解力にかかっています。
現在使用されているAIソリューションは、説明可能性を重視し、重要な関連情報を強調することで、どの調査ステップが肯定的な結果をもたらす可能性が高いか、また特定のアラートの根拠や理由をユーザーが理解できるようにしなければなりません。
AIの「ブラックボックス」をオープンにすることは、信頼と透明性が基本的な価値観であるヘルスケア業界でAIの採用を拡大するために不可欠です。AIが生成するアラートの背後にある根拠を理解し、説明可能性に焦点を当てることで、医療保険は結果に対してより自信を持つことができ、どのような結果も手動で検証しなければならないという不安を取り除くことができます。ひとたび知識、親しみ、信頼が整えば、AIを利用した医療保険は業界に革命を起こす可能性を秘めています。
先進AIを医療にシフトする
調査には多くの人間の裁量が必要であるため、最高のパフォーマンスを発揮するツールがその中核に説明可能性を持つことは理にかなっています。これは、シフトのAI不適切支払検知ソリューションが達成しようとするものです。
シフトは強化学習を使ってAIモデルを訓練し、パターンから意味を得るプロセスを自動化することができます。AIは統計分析を自動化するだけでなく、最も関連性の高い情報を提示することで、調査員のスキルを補うことができます。これは、分析結果に情報を与える過去のデータを提供することによって行われます。
同時に、外部データ統合により、通常は手作業で行われる調査プロセスが自動化され、調査チームにアラートが送信されます。SIUが達成するのは、以前のアプローチよりもはるかに速く、はるかに正確な意思決定プロセスです。さらに、機械で処理可能なデータが入手できない場合は、シフトの専門家がデータを再フォーマットしてAIモデルに取り込むことができます。
結論
業界として、ヘルスケア業界はAIの可能性を完全に実現するには程遠い状況です。規制だけでなく、言語や教育の障壁も、導入の障害となっています。残念なことに、これは組織が新しいテクノロジーを使用することに抵抗があるため、不正が起こり続けることを意味しています。
しかし、AIを社内で活用することで、不正を検知し、調査効率を向上させることができます。AIの採用を拡大するためには、AIソリューションの説明可能性と透明性を重視すべきです。完全な採用への道のりは長いとしても、主導権を持って、次世代のFWA（詐取、浪費、悪用）と戦うことができるかどうかは、イノベーターにかかっています。
その一歩を踏み出す準備があるのであれば、今すぐ当社にご相談ください。