Die Krankenversicherung liest Patientenakten mit KI

Team Konfuzio

Verwaltungsmanagement und Zukunftspotenzial:

Manuelle Gesundheitsprüfung bei gesetzlichen und privaten Krankenversicherungen war gestern – heute heißt das Stichwort künstliche Intelligenz!

Krankenversicherung Status Quo  

Fehlentscheidungen in der Gesundheitsprüfung beim Wechsel oder Abschluss einer Krankenversicherung, können weitreichende Folgen nach sich ziehen. Anhand der Krankheitsvorgeschichte wird das Risiko einer Erkrankung geschätzt und die entsprechende Beitragshöhe kalkuliert, bzw. private Krankenversicherungen können eine Antragsannahme verweigern [1]. Anträge können fälschlicherweise abgelehnt oder akzeptiert werden. Kann automatisierte Datenverarbeitung durch KI gestützte Systeme Entscheidungsgrundlagen vereinfachen, Fehlerquellen reduzieren und alle Beteiligten entlasten?

Informationen aus Dokumenten werden meist manuell verarbeitet. Der steigende Wettbewerb in der Versicherungsbranche sorgt für eine Digitalisierungswelle. Regelbasierte Verfahren wie z. B. OCR und RPA Roboter bieten nur noch kleine Digitalisierungsvorteile bei der automatisierten Datenverarbeitung [2]. Immer häufiger unterstützen lernende Systeme mithilfe von künstlicher Intelligenz den Menschen bei Entscheidungen und der manuellen Datenverarbeitung und Datenextraktion aus Dokumenten wie z. B. Risikovoranfragen zur Berufsunfähigkeitsversicherung [5].

MEHRWERT UND LÖSUNG DURCH KI

KI kann und soll menschlich-kognitive Prozesse nicht vollständig ersetzen. Aber KI kann den Menschen unterstützen und entlasten. Künstlich intelligente Systeme erleichtern dem Sachbearbeiter die Prüfung kritischer Fälle. Dadurch ermöglicht KI die exakte Bewertung und individuelle Gesundheitsprüfung.

Hierfür gibt es bereits Lösungsmodelle: Intelligente Algorithmen, welche Deep Learning-basierte Bildverarbeitung und Natural Language Processing kombinieren [6]. Sie verstehen sich darauf, nicht nur unstrukturierte Informationen zu strukturieren, sondern auch Inhalte von Texten zu verstehen und logisch zu verknüpfen. Anhand antrainierter Datensätze lernen die kognitiven Systeme und die KI verbessert sich kontinuierlich weiter. 

Am Beispiel der BU-Risikovoranfrage lässt sich das Problem verdeutlichen: Anhand automatisch verarbeiteter Daten können in Risikovoranfragen Personen die Vorerkrankungen leichter identifiziert werden. KI ermöglicht in der Krankenversicherung das Vorfiltern von Erkrankungen, die zu einem Ausschluss führen könnten. Besitzt der BU-Anwärter ein “Asthmaspray”, wird davon ausgegangen, dass er zur Risikogruppe “Asthma” gehört. Hat dieser Patient das Spray allerdings nur für Notfälle und nutzt es nicht regelmäßig, würde es trotzdem zu einem Ausschluss aus der BU-Versicherungen kommen, obwohl der Patient nicht eindeutig einer Risikogruppe angehört. Allgemein werden in Deutschland bis zu 25% aller Risikovoranfragen mit Vorerkrankungen entweder abgelehnt oder nur bedingt durch Auschlüsse und Zuschläge akzeptiert [3]. Circa 75% aller BU-Anfragen mit Vorerkrankungen werden ohne Erschwernis angenommen. KI kann diese Informationen aus der BU-Anfrage erkennen und die relevanten Informationen für die weitere Prüfung durch den Menschen strukturieren.

Illustration der Annahmequote bei BU Anfragen
Illustration der Annahmequote bei BU Anfragen

Aber nicht nur BU-Risikovoranfragen können durch die KI von Krankenversicherungen verarbeitet werden. Personenbezogene Daten, Krankheitsverläufe, Krankenhaus- und Arztrechnungen lassen sich durch KI und ohne menschlichen Arbeitsaufwand schnell analysieren und für die menschliche Weiterverarbeitung aufbereiten. Nachbearbeitungszeiten und Fehler werden verringert und allen Beteiligten viel Zeit, Geld und Aufwand erspart. Komponenten der BU-Kompetenz definieren sich zu 30% aus dem Workflow-Management, der Standardisierung von Prozesse, aus Anschreiben und Fragebögen [4]. 

Kuchendiagramm Annahme bei Vorerkrankung bei der BU Versicherung
Berufsunfähigkeit Annahmequote bei Vorerkrankungen

FAZIT 

Künstliche Intelligenz bietet Krankenversicherern vielversprechende Chancen bei der Gesundheitsprüfung. Dank künstlich intelligenter und automatisierter Prozesse hilft die KI, individuelle Risiken zu identifizieren und die gewonnenen Vorerkrankungen aus den BU-Anfragen nach den unkritischen 75% und den kritischen 25% zu sortieren. Dies erleichtert anschließend die manuelle Weiterverarbeitung der kritischen 25% durch den Menschen. Schlussendlich können Entscheidungen auf belastbaren Informationen leichter getroffen, Prozesse beschleunigt und Prozessabweichungen bei der Risikobeurteilung reduziert werden.

QUELLEN

[1] Wissen-PKV.de (Juni 2020): Welche Gesundheitsfragen muss man bei Beantragung einer privaten Krankenversicherung beantworten?

[2] McKinsey & Company (Juni 2017): Künstliche Intelligenz in der Krankenversicherung: Smarte Rechnungsprüfung mit selbstlernender Software. S.2.

[3] MORGEN & MORGEN Pressemitteilung (Mai 2018): M&M Rating Berufsunfähigkeit: Thema Psyche gewinnt weiter an Bedeutung. S.4.

[4] Morgen & Morgen BU-Rating (Mai 2020): Ausgezeichnetes Abschneiden der NLV: Marktmanagement Leben Privat. S.7.

[5] Capgemini (Juni 2019): Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen: Die Krankenversicherung der Zukunft

[6] AOK (Dezember 2018): Wissenschaftlicher Beirat für Digitale Transformation: Anmerkungen zu einer KI-Strategie für eine gesetzliche Krankenkasse. S.5

ABBILDUNGSVERZEICHNIS

Abb.1: Pexels – Schreibmaschine, nach: Andrea Piacquadio, Stand: 02/2020

Abb.2: Berufsunfähigkeit – Annahme bei Vorerkrankungen, nach: Morgen & Morgen, Stand: 05/2018

Weitere Artikel

IT-Tage 2020

Vom 7. bis 10. Dezember 2020 finden die IT-Tage zum ersten Mal als Remote-Konferenz statt. Die Konferenz richtet sich an…

Zum Artikel
Verkehr in der Nacht

Dokumentenverarbeitung mit KI, Prozesse automatisieren und Erkenntnisse generieren

Warum verarbeiten Unternehmen Dokumente mit KI? Heutzutage gelten Daten als eine der wertvollsten Ressourcen der Welt. Im Gegensatz dazu ist…

Zum Artikel
Läuferin

Active Learning für datenzentrierte KI

Ein großes Thema im Bereich des maschinellen Lernens (ML), das häufig auftritt, wenn Leistungsverbesserungen vorgenommen werden sollen, sind die Rüstkosten…

Zum Artikel

    Suchen Sie nach weiteren Informationen?

    Gerne können Sie uns auch eine E-Mail an [email protected] senden, uns telefonisch unter +49 6441 8994005 kontaktieren oder direkt ein Meeting buchen.
    Arrow-up