ソロモン・フィリップはシフトテクノロジーでマーケットインテリジェンス部門の責任者を務めています。
メディケア／メディケイドプログラムは、米国政府だけでなく、何百もの民間ネットワークを通じて管理され、数千万人のアメリカ人に質の高い医療へのアクセスを提供しています。これらの様々な団体は、保険加入者が可能な限り健康でいられるよう、年間1兆5,000億ドル以上を費やしています。しかし、メディケア／メディケイドが加入者に提供するすべての恩恵は、自分たちの利益のために制度を操作しようとする悪質な行為から加入者を守るものではありません。実際、公的医療制度における詐取、浪費、悪用（FWA）は、加入者に医療サービスを提供する様々な組織にとって、年間数十億ドルの損失に相当します。
FWAのスキームは、特に耐久医療機器（DME）サプライヤーに蔓延しています。悪質なサービス・プロバイダーは、素早く店舗を構え、大きな損害を与えた後、その活動が発覚する前に姿を消してしまうことが非常に多くなっています。多くの場合、こうしたDME供給業者は、医療サービスの外来／患者向けプロバイダーに比べて、市場参入の障壁が低く、ライセンスやその他の規制もそれほど厳しくありません。これが完璧なFWAの温床になっているのです。
優良な医療提供者のネットワークを構築すると同時に、不正な医療提供者を特定し、排除することは困難な課題です。現在のシステムとプロセスでは、質の高いケアを提供するために必要な信頼できる医療提供者のエコシステムを構築し、発展させ、守ることはできません。
しかし、朗報もあります。人工知能（AI）の進歩は、FWAとの戦いに新たなツールをもたらしています。AIを搭載したソリューションは、システムを操作し、システムとそのメンバーの脆弱性を攻めるプロバイダーを特定するのに理想的なツールです。私たちは、AIが人間のような監視を大規模に適用し、従来の検出アプローチよりも高い精度と速度で異常、異常値、疑わしいパターンを検索し、合法的なプロバイダーとその患者のためのシステムを改善することが可能であることを見てきました。
DME不正の典型的な手口とは？
前述したように、DMEプロバイダーとして店舗を構えることはそれほど難しいことではありません。オンライン商取引では、物理的な拠点がなくても可能です。遠隔診療の出現と受け入れも、DME不正の成功に大きな役割を果たしています。悪質な電話勧誘業者も加わり、これらの関係者が協力し合うことで、メディケア／メディケイドの受給者、そして制度そのものが、こうした広範な不正のターゲットとなります。そして残念なことに、こうしたサービスを受けている人々は特に脆弱です。一般的に高齢であり、移動手段も少ないため、必要な医療機器を手に入れるのに「より簡単な」アプローチをとりがちです。
多くのDME商法では、糖尿病検査用ストリップから移動用スクーターに至るまで、あらゆる医療機器をメディケア／メディケイド加入者に無料で提供する電話勧誘員が、患者に直接接触しているのを見かけます。これらのテレマーケターは、DMEサプライヤーのために直接働いている場合もあれば、キックバックを受け取っている場合もあります。テレマーケターの仕事は、適格性を評価し、患者の参加を確保し、メディケア／メディケイドの請求に関連する情報を含む個人健康情報を取得することです。ほとんどのDME注文は、完全な処方箋でなくても、最低限医療提供者の承認を必要とするため、ここで遠隔医療が登場します。テレマーケターが収集した個人健康情報（PHI）は、遠隔医療サービスを提供するプロバイダーに提供され、プロバイダーは注文を処理するために必要な文書を提供します。DMEサプライヤーは患者に配送し、メディケア／メディケイドに請求します。
表面的には、このサイクルは完全に合法的に見えますが、だからこそ見破るのが難しいのです。確かに、患者は自分の状態を治療するために必要な供給品を受け取るかもしれませんが、患者が知らないのは、自分のPHIとメディケア／メディケイド情報が詐欺師の手に渡っているということです。DMEサプライヤーが、この情報を不正な医療記録とともに使用し、不必要な医療品だけでなく、未届けの医療品についてもメディケア／メディケイドに請求することを阻止する方法はほとんどありません。
多層的な問題
メディケア／メディケイドにおける詐取、浪費、悪用の拡大に鑑み、議会はメディケア＆メディケイド・サービス・センター（CMS）に、一貫した過剰請求の証拠が見られた場合、保険者の償還率を引き下げる権限を与えました。追加的な規制監督、監査、報告要件は、単に悪質な医療提供者に影響を与えるだけではありません。ただでさえ複雑なバリューチェーンにさらなる摩擦を持ち込むことは、合法的な医療提供者やその利用者にも悪影響を及ぼします。例えば、不正な支払いに対して保険プランからの返金を強制する権限を政府に与える法案が提出されています。不正を阻止するためのやみくもな戦術は、プロバイダーの疲弊を招き、バリューチェーン全体にわたって誠実なプロバイダーを追いやり、その結果、保険プランのブランド認知が低下し、患者の健康が損なわれる可能性があります。
DME不正の発見と阻止
最終的には、メディケア／メディケイドの支払者は不正請求の精度を向上させ、前払い効率を高めながら、偽陽性の追求にかかるコストを削減しなければなりません。適切なツールと技術に投資することで、保険プランが請求プロセスの早い段階でFWAを迅速かつ正確に特定することができます。重要なこととして、プリペイ・モデルを厳格化し、悪質な行為者を検知・抑止する一方で、サービスを迅速化し、優良なプロバイダーによる正当な顧客のための適切なサービスに対する支払いを払い戻すことは、すべてのヘルスプランの中核的な考え方でなければなりません。医療保険制度は、既知の不正の手口を特定する能力を持っているかもしれませんが、それだけでは十分ではありません。医療保険制度は、会員の行動（例えば、患者の既知の疾患とは関係のないDMEの提供）やコーディングの慣行（例えば、2型糖尿病患者に対する必要量以上の糖尿病ストリップの請求）における新たな奇行を検出する能力を開発すべきです。PMPM（会員一人当たりの月額単価）モデルは、メディケイド／メディケア領域における不正の決定的な要因です。このようなモデルは、不必要なDMEへの請求を助長します。医療保険制度は、"良い医師 "に報いるバリュー・ベース・ケアへの移行を検討しなければなりません。さらに、医療保険制度は、適正な請求慣行を確保し、よりスマートで強固な優良医師ネットワークを構築するための教育提供に投資しなければなりません。リスクのある顧客層の安全と安心を確保するためには、厳格な資格審査を通じて、悪質なプロバイダーや、疎外された顧客をターゲットにした大ざっぱなサービスを選別することが重要です。
AIはこの方程式のどこに位置づけられるのか？
AIは、何千ものクレームからプロバイダーによる異常な行動を検出し、各アラートの正確性と説明可能性をリアルタイムで確保するために、医療保険プランの能力を向上させます。DME不正の多くは、表面上は合法的に見えるという単純な事実に依存しています。患者は合法的なメディケア／メディケイド患者であり、最新の身分証明書を所持しています。DMEプロバイダーは、ビジネスを確立するために必要な限られたルールに従っており、請求は医師の診断書または信頼できるプロバイダーからの処方箋によって行われます。詐欺師はこれを最大限に利用します。
FWAに対する従来のアプローチでは、多くのDME不正に代表されるような異常を発見するために必要なすべてのデータをレビューし、分析するタスクには対応できません。AIなら可能です。AIを活用したFWA対策では、請求が「合法的に見える」かどうかを判断するためのレビューだけでなく、請求のより完全な全体像を示す追加的な会員データや第三者データもレビューすることができます。
おそらくさらに重要なのは、AIがエコシステム参加者間のつながりを構築し、大規模な不正行為を行う疑わしいプロバイダーのネットワークを特定する能力です。FWAを阻止し、最終的に防止することは、犯罪プロバイダーに狙われた患者を保護するための優れた第一歩です。
DMEの不正行為に特化した対策に加え、データへのアクセスと最近のAIの進歩を組み合わせることで、メディケア／メディケイドの支払者は、患者と医療提供者の請求履歴をより簡単に分析し、予測機能を活用して医療提供者の教育ステップを推奨したり、試みられていない可能性のある代替ケアのアプローチを特定したりすることができます。さらに、AIはプロバイダーとの継続的なコミュニケーションと、請求パターンの改善に必要な教育をサポートします。