«Диасофт» представила интеллектуальный инструмент в помощь ЛПУ
«Диасофт» разработала новое решение «Интеллектуальная медицинская экспертиза», предназначенное для лечебно-профилактических учреждений (ЛПУ).
Интеллектуальный инструмент поможет ЛПУ в автоматическом режиме обработать, проверить и проанализировать сформированные в Excel объемные файлы, скорректировать данные реестра оказанных медицинских услуг по ДМС, своевременно согласовать со страховой компанией (СК) перечень и стоимость медицинских услуг, вычислить среднюю сумму чека на лечение одного человека. Программа позволит спрогнозировать риски в случае предоставления пациенту дополнительной, не предусмотренной ДМС помощи, чтобы исключить денежные потери ЛПУ. Реестр ежемесячно отправляется в СК вместе с выставленным счетом.
Автоматизация перечисленных процессов облегчает обработку реестров, значительно сокращает долю ручного труда и количество ошибок, возникающих по вине человеческого фактора. Продукт обеспечивает гибкую настройку параметров технической экспертизы с привязкой к СК, анализ предоставленных услуг на соответствие стандартам и позволяет аргументировать расширение сервисов ДМС, сохраняя при этом абсолютную деперсонализацию данных пациента.
Программный продукт «Диасофт» представляет собой облачное решение, которое не нуждается в установке. Достаточно получить доступ к программе и загрузить файл в формате Excel, содержащий списки пациентов клиники с указанием перечня и стоимости оказанных им услуг. После обработки списка заказчик получает ту же форму с пометкой услуг медцентра, стоимость которых после корректировки должна быть возмещена страховой компанией.
В основу решения заложена система прогнозирования – интеллектуальное ядро, построенное с использованием технологий текстовой аналитики (NLP – natural language processing), интеллектуального анализа данных (data mining) и машинного обучения (machine learning). Система воспринимает передаваемые ей реестры, обрабатывает полученную информацию и выдает нужный результат с детализацией данных технической экспертизы. В процессе эксплуатации, с каждым новым потоком информации, система получает новые навыки, осваивает закономерности в формируемых моделях для достоверного прогнозирования и детализации новых актуальных данных. Для валидации данных используются два основных показателя: точность – показатель, который определяет долю правильно предсказанных отказов в возмещении стоимости услуг клиники, и полнота – показатель, определяющий процент отказов от всего объема отказов, которые удалось найти в выборке данных.
