利用AI策略打击医疗保健领域的欺诈、浪费和滥用

随着医疗保健组织努力降低成本，提高护理的可负担性和可及性，高效打击欺诈、浪费和滥用（FWA）成为一个重要目标。过去，识别和预防FWA的努力往往未能达到预期效果。然而，新的工具通过利用人工智能（AI）的力量，可以帮助简化授权系统，增强基于证据的护理访问，并主动预防因FWA导致的损失。以下我们将探讨AI工具如何帮助改进组织的反FWA策略，以及如何在人类监督下安全实施这些工具。

打击欺诈、浪费和滥用的五大支柱

一个有效的反FWA计划包括五个支柱：

1. 预防：通过定期培训、常规审计、数据监控和明确的政策程序，主动打击FWA。

2. 检测：使用数据分析和交叉验证等策略，识别和关注FWA实例。

3. 调查：通过审计、审查、访谈和审讯等方式揭示检测到的FWA细节，与执法部门合作，并保护举报人。

4. 报告：通过适当的渠道通知相关当局，包括州机构、地方执法官员和监察长办公室。

5. 缓解：通过欺诈风险评估、新制定或更新的政策、培训和意识项目以及内部控制措施，应对FWA事件，减少再次发生的风险。

历史上，防止FWA主要依赖于培训、教育、健全的书面政策和常规监控实践。虽然这些方法在识别FWA方面取得了成功，但在防止与FWA相关的损失方面效果不佳。支付方通常依赖理赔数据分析来识别给定回顾期内的异常情况，这往往使他们在几个月甚至几年内监控这些异常情况，才能对提供者或成员提出可信的FWA指控。因此，欺诈、浪费或滥用模式可能持续较长时间，导致医疗保健成本上升。

利用AI改进您的反FWA策略

最近的人工智能进展使其成为增强反FWA计划五个支柱的有效工具。通过利用AI的力量，推进不同预授权和理赔支付系统的互操作性，健康计划可以比以往任何时候更快地识别FWA。这些系统利用先进的算法和实时数据分析，检测需要进一步调查的异常模式和异常情况，从而在这些活动发生之前预防它们。例如，如果某个提供者持续开具与其同行相比统计上异常的服务费用，这可能会触发警报，比传统的反应式理赔数据分析更早启动调查。这种主动的方法有助于预防损失，而不仅仅是事后检测。

AI还可以在其他方面显著增强FWA调查和报告。它可以快速分析大量数据，减少调查人员手动分析数据的时间。研究表明，AI在某些分析任务中具有高度准确性，这有助于减少报告中的人为错误。AI还可以通过整合来自不同来源的数据，促进不同部门和组织之间的更好协作。这种整体视图有助于增强整个调查过程，确保所有相关信息都被考虑在内。当支付方进行整体调查时，他们能够更好地解决真正的问题根源，从而降低未来再次发生的概率。

AI还可以在FWA发生后通过增强调查和报告阶段的一些关键流程来减轻其影响。AI可以通过识别最有效的回收策略来协助追回因FWA损失的资金。它可以根据成功的回收可能性优先处理案件，并为每个案件建议最佳方法。基于对过去FWA事件的分析，AI可以建议调整政策、程序和控制措施，以降低未来类似事件的风险。这种主动的方法有助于加强整个系统。AI可以识别FWA中的常见模式和手段，帮助开发针对员工的培训项目。通过教育员工了解最新的FWA计划和预防技术，组织可以降低未来事件的可能性。

为AI策略提供人类监督

尽管AI在分析数据和识别模式方面表现出色，但复杂的决策通常需要人类的判断，因此在人类参与和监督下安全实施AI非常重要。人类可以考虑AI可能无法完全理解的上下文、细微差别和伦理影响。AI可以标记潜在的FWA案例，但解释这些结果并确定适当的行动通常需要人类的专业知识。例如，人类调查员需要评估标记的案件，确认它们是否确实代表FWA。虽然AI可以学习和适应，但人类的直觉和创新思维是无价的。AI是一个强大的工具，可以极大地增强FWA的预防和检测，但它与人类专业知识的合作效果最佳。AI的分析能力和人类判断的结合有助于有效应对FWA。

Forvis Mazars如何帮助您

AI在打击欺诈、浪费和滥用方面是一个改变游戏规则的技术。通过利用其力量，医疗保健行业可以以前所未有的速度和效率检测和预防FWA。更重要的是，他们可以在FWA发生前更好地预测，帮助将反FWA计划从被动转变为proactive。如果您想了解更多关于我们团队如何指导您的组织实施安全的AI框架或改进反FWA计划，请联系Forvis Mazars的专业人士。

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