AIが医療保険者の業務をどのように変えているか

医療保険者は、より少ないリソースでより多くのことを行わなければならないというプレッシャーにさらされています。 利益率の低下、管理コストの上昇、コンプライアンスに対する要求の高まり、メンバーからの高い期待により、事業は縮小しています。これらは新しい課題ではありませんが、解決の緊急性はかつてないほど高まっています。

AIはそのソリューションの重要な部分になりつつあります。によると マッキンゼー、医療費支払者の 85% がジェネレーティブAIの検討または試験運用を行っており、実験から実装への明確な移行が示されている。現在の焦点は、実際のワークフローにAIを組み込むことにあります。これにより、チームはコストを削減し、より迅速に行動し、摩擦を減らしてより良い意思決定を行えるようになります。

それでも、多くの支払者が同じ質問をしています。 AIを単なるパイロットではなく、実際の運用上の価値に変えるにはどうすればよいでしょうか。

このブログでは、AIがどのように医療保険者の業務を変革しているか、それが最も大きな影響を与える場所、そして保険者がAIを安全かつ効果的に拡張できるようにGlean のようなプラットフォームが特別に構築されている理由を探ります。

今日の医療プランにとっての AI の意味

医療保険事業におけるAIの役割は、人に取って代わるものではなく、人々がより簡単に仕事をこなせるようにすることです。今日最も影響力のある AI テクノロジーは、よりスマートな意思決定、より迅速な知識アクセス、複雑なタスクのより効率的な実行をサポートします。これらのツールには、大規模言語モデル (LLM)、検索拡張生成 (RAG)、セマンティック検索、会話型インターフェイスなどがあり、チームは同僚に話しかけるように自然に質問したり回答を得たりできます。

従来の自動化ツールは、直線的なルールベースのプロセス向けに構築されています。しかし、多くの支払ワークフローはそれほど単純ではありません。人間の判断、ポリシーの解釈、複数のシステムにまたがるコンテキストに依存しています。そこが AI の得意分野です。

いくつかの例を考えてみましょう。

• 保険請求アナリストは、高額な費用を要する入院処置について、過去の拒否事例を参照する必要があります。
• ある看護師の査読者が、複数のプランにわたる医療上の必要性基準を検証したいと考えています。
• コンプライアンス担当者がCMS監査用の文書を作成しています。

これらはワンクリックプロセスではありません。多くの場合、ポリシーマニュアル、契約ファイル、ケース履歴、規制ガイダンスをナビゲートする必要があります。これらは多くの場合、さまざまなシステムに保存されています。AIはその情報をまとめるのに役立ち、検索に費やす時間を減らし、すべての決定に対する自信を高めながら、質問から行動へと簡単に移行できるようにします。

AIが医療保険者に最も価値をもたらす分野

支払者は、最も複雑でコスト重視のワークフローでAIのメリットをすでに実感しています。こうした初期の導入では、意思決定の質、業務のスピード、規制遵守において目に見えるほどの改善が見られます。人を入れ替えるのではなく、チームが必要な知識に迅速かつ簡単にアクセスできるようにしたからです。

請求の裁定と支払いの正確性

請求処理は、あらゆる健康保険で最もリソースを大量に消費する機能の1つです。AIにより、審査官はプラン固有の編集、過去の拒否、契約文言を数秒で確認できます。これにより、手作業によるやり直しの削減、エラー率の低下、一次審査の改善が可能になります。これは支払者の利益にとって重要な手段です。

詐欺、浪費、虐待も依然として根強い脅威です。司法省と監察庁の見積もりによると、支払人は 最大1,000億ドルの損失 毎年、不正請求、重複請求、詐欺が原因です。AIにより、SIUチームはさまざまなルール、アラート、請求履歴を検索して、より迅速に異常を発見し、財務情報漏洩を減らすことができます。

事前承認

事前承認の遅れは、プロバイダーとメンバーの両方に引き続き不満を感じています。米国医師会によると 2024 AMA事前承認医師調査、平均的な医師は週に39件以上の事前承認を処理しており、93％がこのプロセスが治療の遅延につながっていると報告しています。AIは、適切な計画基準、必要な文書、エスカレーション連絡先をすべて1か所に表示することで、支払チームがより迅速に行動できるようにします。これにより、ターンアラウンドタイムが短縮され、拒否が減り、プロバイダーとの強固な関係を維持できるようになります。

監査準備と規制遵守

CMS、RADV、および州レベルの監査に対応するには、バージョン管理され、出典が引用されている文書に迅速にアクセスする必要があります。AIは、タイムスタンプ、原作者、ソースファイルを含む適切なポリシー、補償基準、請求記録を見つけることでコンプライアンスをサポートします。これにより、チームは迅速かつ防御的に対応できます。

メンバーとプロバイダーのサポート

コールセンターのエージェントとサポート担当者は、メディケアアドバンテージ、メディケイド、コマーシャルラインにまたがる複雑な質問に毎日答えています。AIは、Salesforce、ポリシーリポジトリ、チケットツールなどのシステム全体から関連情報を引き出すことで、一貫性のある正確な対応を可能にします。これにより、解決時間が短縮され、メンバーの満足度が高まり、新入社員のトレーニング時間が短縮されます。

セールスと RFP アクセラレーション

コマーシャルチームやプロポーザルマネージャーは、雇用主や政府の RFP に応答する際に、厳しい締め切りに追われることがよくあります。AIは、以前の回答、ネットワークカバレッジの詳細、価格モデル、コンプライアンス証明書を簡単に見つけられるようにすることで、プロセスをスピードアップします。これにより、時間を節約できるだけでなく、提案の完全性、一貫性、計画能力との整合性が確保されるため、成約率も向上します。

これらのユースケースは、AIがいかに人間の専門知識を置き換えるのではなく、強化できるかを示しています。AIは、組織の知識に簡単にアクセスして行動できるようにすることで、支払者チームがより効率的に作業し、リスクを軽減し、あらゆる部門でより良いサービスを提供できるようにします。

導入を阻む主な障壁

業界のデジタル化が進んでいるにもかかわらず、請求処理などの中核となるワークフローは、依然として多くの手作業に依存しています。によると 2024 CAQH インデックス、支払者は、請求状況の更新、適格性チェック、事前の承認審査などの一般的な取引を自動化することで、毎年最大200億ドルを節約できます。AIは、関連する計画文書、編集、過去の背景を結び付けることで、この自動化をよりスマートに行うことができます。これらはすべて、ミスを減らし、裁定率を向上させるのに役立ちます。

しかし、AIへの関心が高まっているにもかかわらず、多くの保険会社が、パイロットプログラムの枠を超えることは難しいと感じています。障害になりがちな 4 つの主な課題:

1。データサイロ

ほとんどの支払者環境には、ファセット、インタークアル、アベイラビリティ、シェアポイントなどのレガシーシステムが混在しています。これらのツールは常に同じ言語を話すわけではなく、重要な知識がPDF、スプレッドシート、またはカスタムポータルに埋もれていることがよくあります。AIが価値を提供できるのは、これらの情報源にアクセスでき、それらを文脈の中で解釈できる場合だけです。

2。セキュリティとコンプライアンスに関する懸念

支払者は、国内で最も規制の厳しい業界の1つで事業を行っています。保護された医療情報（PHI）が多くのワークフローの中核となっているため、どのAIソリューションもHIPAAコンプライアンス、CMS監査対応、SOC 2標準に関する厳しい要件を満たす必要があります。セキュリティはオプションではありません。ロールベースのアクセス制御、トレーサビリティ、導入の柔軟性に加えて、初日からセキュリティを組み込む必要があります。

3。統合の複雑さ

既製のAIツールやオープンソースのビルドは、社内システムとの統合時に問題が発生することがよくあります。事前に構築されたコネクタやガバナンスワークフローがなければ、ITチームはサイロ化されたデータを手作業でつなぎ合わせることになります。このプロセスは進行を遅らせ、規模を拡大することもほとんどありません。その結果、有望なパイロットの多くは生産現場にたどり着きません。

4。変更管理と採用

テクノロジーだけでは十分ではありません。最も強力な AI プラットフォームであっても、チームが使用しなければ成功しません。導入を促進するには、使い慣れたツールやワークフローに AI を組み込み、直感的で使いやすいインターフェイスを備えている必要があります。それこそが、チームが結果を信頼し、一貫して戻ってくるのに役立ちます。

これらの課題を克服するには、支払者は一般的なチャットボットやスタンドアロンのパイロットだけでは不十分です。彼らが必要としているのは、医療の現実に合わせて設計されたプラットフォームです。簡単に統合でき、既存のガバナンスを尊重し、初日から測定可能な結果をもたらすプラットフォームです。

Glean が医療費支払者専用である理由

Glean は、医療保険者が社内の知識をオンデマンドの回答に変換することで、より多くの情報に基づいた意思決定をより迅速に行えるようにするWork AI プラットフォームです。Salesforce、SharePoint、InterQual、ServiceNow、FHIR APIなど、すぐに100を超えるエンタープライズシステムに接続でき、既存のアクセス制御を尊重するため、ユーザーにはアクセス権限のある情報のみが表示されます。

一般的なコパイロットやスタンドアロンのAIパイロットとは異なり、Glean は支払者の環境に自然にフィットするように設計されています。これにより、チームは総入れ替えをしなくても、すでに利用しているツールやプロセスからより多くの価値を引き出すことができます。

部門間の意思決定の迅速化と信頼性の向上

クレームアナリストが複雑なケースを検討している場合でも、提案責任者がRFP回答を準備している場合でも、Glean は必要な情報を数秒でまとめます。これには、計画文書、ポリシーテキスト、過去の否認、価格設定の展示、社内の話し合いなどが含まれます。これらはすべて、推測や近似ではなく、実際のデータに基づいています。

組み込みのコンプライアンスと監査対策

Glean が提供するすべての回答には、ドキュメントのタイトル、作成者、タイムスタンプ、ソースシステムを含む明確な引用が含まれています。つまり、チームが CMS の監査や内部レビューに回答したときに、回答を元のファイルにさかのぼることができるため、決定が正当化され、監査の準備が整っていることを確認できます。

エンタープライズグレードのセキュリティとガバナンス

Glean 組織の既存の権限モデルとアクセスルールを反映します。インフラストラクチャやデータレジデンシーの要件がより厳しいチーム向けのオンプレミスオプションなど、支払者の要件を満たす導入モデルをサポートします。つまり、コンプライアンス体制を損なうことなく、AI を安全に拡張できるということです。

コード不要の統合と迅速な価値創出

Glean は、チームがすでに使用しているシステムに直接統合できます。新しいライセンスに投資したり、新しいインターフェースで従業員を再教育したりする必要はありません。チームは数週間でGlean を使い始めることができます。事前承認、請求調査、監査準備などの影響の大きいワークフローから始めて、そこから拡張していきます。

実際の支払者の課題に対する実際のビジネス成果

Glean を使用している支払者からは、管理費率の低下、事前認証の所要時間の短縮、政府契約の成約率の向上、不正検出の強化など、重要な指標の改善が報告されています。このような成果を得るには、人員を増やしたり、破壊的な変化を起こしたりする必要はありません。チームがすでに持っている知識にアクセスしやすくなるだけです。

Glean はワークフローの代わりにはなりません。速度を低下させる摩擦を取り除きます。

実際に支払者に役立つ AI から始めましょう

AIは、医療保険者の業務方法を変える可能性を秘めています。ただし、AIを思慮深く、安全に、大規模に適用する場合に限ります。適切な基盤があれば、AI は単なるツールではありません。これは、チームの働き方、意思決定、価値の提供において信頼できる部分となります。

Glean は、保険者が医療機関に関する知識の価値を最大限に引き出し、最も複雑なワークフローを合理化し、今日の医療環境の要求を満たすのを支援します。

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