Toute personne qui souscrit une assurance maladie privée doit répondre à des questions sur son état de santé. Lors de l'évaluation des risques effectuée par l'assureur, il faut souvent fournir toute une série de documents : la demande d'adhésion, un rapport médical, des résultats d'analyses de laboratoire, un plan de traitement. Souvent, tous ces documents sont regroupés dans un seul fichier numérisé.
Avant d'évaluer le risque, il faut trouver les bonnes pages et saisir les valeurs. Ce n'est qu'ensuite que commence le véritable bilan de santé. Cette première partie peut être prise en charge par une IA. La décision concernant le risque revient à l'être humain.
Ce que contient un dossier de demande d'examen médical
Les questions relatives à la santé figurant dans la demande constituent le cœur de l'examen médical. Elles portent sur les traitements, les médicaments, les prothèses dentaires et la psychothérapie. La période couverte dépend de l'assureur et de la nature de la maladie. Le Guide sur les questions de santé wissen-PKV.de écrit : „ Les durées les plus courantes sont de trois, cinq et dix ans. “
Toute personne qui répond « oui » à une question doit fournir des explications. Un dossier de demande peut comporter d'autres pièces justificatives :
- Questionnaire complémentaire: Questions concernant une maladie spécifique, comme l'asthme.
- Rapport médical: diagnostics accompagnés du code CIM-10, la classification internationale des maladies, ainsi que l'évolution du cas et le traitement médicamenteux.
- résultats d'analyses: Valeurs mesurées avec plage de référence.
- Plan de traitement: tous les médicaments avec leur dosage et leur mode d'administration.
- Autres: lettre d'accompagnement, mandat de prélèvement, déclarations de confidentialité.
Cette décision a son importance. Morgen & Morgen a analysé les résultats des demandes d'assurance invalidité professionnelle en cas d'antécédents médicaux. 75,41 % ont été acceptées sans difficulté. Les autres ont donné lieu à une exclusion, à une surprime ou à un refus, ou bien le client n'a pas donné suite. C'est ce qu'indique l' Communiqué de presse du 7 mai 2018 à la page 4. Environ une demande sur quatre n'a donc pas abouti à une acceptation sans difficulté.
Exemple : un dossier de demande sous forme de scan
Nous avons créé un dossier de demande fictif pour une assurance maladie privée. Il compte dix pages et se présente sous forme de scan, sans calque de texte. La demandeuse souffre d’asthme allergique bien contrôlé. Tous les noms sont fictifs, ce qui est précisé sur chaque page.
Dans Konfuzio, le dossier suit un workflow. Dans un premier temps, les documents numérisés sont séparés et triés. Ensuite, un extracteur spécifique à chaque type de document extrait les valeurs. Enfin, la décision finale revient à un opérateur humain.
Étape 1 : Trier et séparer
La numérisation commence par la lettre d'accompagnement de l'intermédiaire. Viennent ensuite trois pages de demande, le questionnaire complémentaire, deux pages de rapport médical, les résultats d'analyses, le plan de traitement et l'autorisation de prélèvement. L'IA détecte le début de chaque nouveau document et attribue à chacun son type.
En contrepartie, elle reçoit une brève description pour chaque type de document, par exemple : „ Résultats d'analyses d'un laboratoire, comprenant les valeurs mesurées, les unités et les plages de référence. “
Lors du premier passage, l'IA associait encore la lettre d'accompagnement à la demande. Nous avons ajouté une phrase à l'instruction : « Une lettre d'accompagnement est un document à part entière. » Au bout de cinq passages supplémentaires, la séparation était correcte.
La liste de gauche répertorie les documents trouvés avec leurs pages correspondantes. La demande couvre les pages 2 à 4, le questionnaire complémentaire la page 5. Les pages ne contenant pas d'informations médicales sont classées dans la rubrique « Divers ».
Étape 2 : Informations sur la santé avec référence
Chaque type de document comporte ses propres champs. Dans la demande, il s'agit du nom, du tarif, de la taille, du poids et d'un tableau de questions de santé avec les réponses et les explications. Dans le rapport médical, il s'agit des diagnostics, des traitements médicamenteux, de l'incapacité de travail et de l'évaluation.
Pour chaque valeur, Konfuzio indique la référence, c'est-à-dire l'emplacement surligné sur la page. Un clic sur une valeur permet de voir où elle se trouve. Personne n'a besoin de la retaper, et chaque information est facile à trouver.
Sur l'image, la question 3 est sélectionnée. La réponse « Oui » et la note manuscrite sont surlignées sur la page. La question 8 attire l'attention : la réponse « Oui » a été cochée pour la rubrique « Allergies », mais sans aucune explication.
C'est précisément ce à quoi l'évaluation des risques doit prêter attention. Une règle de vérification dans l'extracteur de la demande pose donc la question suivante : „ Chaque réponse positive à une question de santé est-elle accompagnée d'une explication ? “ Dans notre exemple, cette condition n'est pas remplie. La justification est par exemple la suivante : „ La question de santé n° 8 (allergies), à laquelle il a été répondu “ oui », ne comporte pas d’explication. »
La règle de vérification n'évalue pas si une allergie représente un risque. Elle indique simplement ce qui manque. C'est à la personne de décider s'il convient de poser des questions.
Dans le rapport médical, l'extracteur lit les trois diagnostics accompagnés du code CIM-10 et de l'année. Là encore, chaque ligne est mise en évidence sur la page.
Étape 3 : La décision revient à l'être humain
L'IA n'attribue pas de classe de risque. Elle ne propose pas d'acceptation et ne rejette aucune demande. Ces décisions découlent des critères d'admission, des connaissances médicales et des demandes de précisions. C'est à cela que sert l'évaluation des risques.
L'IA fournit un dossier bien organisé. Les documents sont classés, les valeurs sont présentées sous forme de tableaux, et chaque information est référencée. La règle de contrôle signale toute explication manquante. On consacre ainsi plus de temps à l'évaluation qu'à la recherche.
Cette distinction s'inscrit dans le cadre de la protection des données. Conformément à l'article 9 du Règlement général sur la protection des données (RGPD), les données relatives à la santé font partie des catégories de données bénéficiant d'une protection particulière. En vertu de l'article 22 du RGPD, une décision ayant des conséquences importantes ne peut en principe pas reposer uniquement sur un traitement automatisé. Notre article sur la manière dont nous intégrons les personnes dans ce processus décrit L'homme dans la boucle.
Limites de cet exemple
Notre exemple est un dossier unique, fictif, avec une impression nette. L'extracteur n'a pas lu deux réponses cochées dans le questionnaire complémentaire. Konfuzio affiche ces champs comme vides, ce qui permet de repérer immédiatement cette lacune. Les dossiers réels comportent des numérisations de moins bonne qualité, des pages de fax et une écriture manuscrite authentique. Seul un test réalisé avec vos propres documents permettra de déterminer dans quelle mesure le système y parvient.
Où en êtes-vous ?
- Dans le cadre de votre évaluation des risques, le dossier de demande est-il encore examiné manuellement à la lumière du rapport médical et des résultats de laboratoire ?
- La demande et les pièces jointes vous parviennent-elles sous forme de fichier numérisé ?
- Les diagnostics et les traitements médicamenteux sont-ils recopiés à partir des rapports médicaux ?
- Une réponse affirmative sans explication ne se remarque-t-elle que tardivement ?
- Devez-vous pouvoir indiquer, pour chaque information, où elle figure dans le dossier ?
Conclusion
Le recours à l'IA dans l'évaluation des risques ne signifie pas qu'une machine décide de l'octroi d'une couverture d'assurance. Elle se contente de classer le dossier de demande, de trier les documents et de lire les informations relatives à la santé en indiquant leur référence. C'est ensuite que commence l'examen médical proprement dit.
Pour découvrir les performances de ce produit, consultez notre article sur traitement numérique des factures médicales.
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