医療提供者への過剰および不足支払いの削減

業界セクター: ヘルスケア

ビジネス機能: オペレーション

契約の修正、州の規制、健康保険プラン固有の要件を通じた提供者データの管理は、ミスが発生すると大量の過剰または不足支払いの健康保険請求につながる可能性がある困難な作業です。これらすべてのデータを Palantir Foundry に統合することで、自動的に修正を特定して表示し、それらの修正を本番システムに書き戻すことができます。

課題

提供者データの管理は、データソースの数と適用しなければならない複雑なビジネス固有の Rules により困難です。契約修正、州の規制、健康保険プラン固有の要件のすべての Rules が正確に実施されることを保証することは、多くの場合、長い手動介入を伴います。このプロセスには、複数のチームがメールで連絡を取り合い、Excel でデータを共有し、本番システムに手動で更新を要求および行うことが含まれます。

提供者データは企業ごとに異なって管理されますが、その核心は、特定の提供者 (TIN/NPI) が契約および州に基づいて期間のコードのセットを割り当てられ、最終的にさまざまなサービスの支払い率を決定することにあります。契約修正、州の更新、提供者の引退などにより、コードはいつでも変更される可能性があります。

ミスが発生すると、健康保険請求が過剰に支払われ、利益の損失や、返金が発生した場合の提供者との摩擦につながる可能性があります。また、健康保険請求が不足して支払われると、未払いのために提供者との摩擦が発生する可能性もあります。極端な場合、州政府が介入し、制裁を実施することもあります。

誤った支払い請求は支払者にとって重大な問題であり、支払いの正確性が 1% 向上するだけでも、収益、提供者満足度、全体的なサービス品質に重要な影響を与える可能性があります。

ソリューション

主要なデータソース (契約、州の規制、制裁など) が Palantir Foundry に統合され、統合データに特定のビジネス Rules が適用され、ユーザーがレビューするための運用アプリケーションに修正提案が表示されます。

具体的には、提供者データアナリストがアプリケーションにアクセスし、請求量や金額に最も影響を与える順にランク付けされた提案のリストを表示します。提案をクリックすると、その提案と提案の根拠となる元データが表示され、アナリストが提案の決定を下すことができます。アナリストは、アプリケーション内で以下の 3 つの決定を行うことができます。

• 更新を承認する: 更新を関連する本番システムに直接適用 (書き戻し) します
• 更新を拒否する: キューから更新を削除し、将来のアルゴリズム改善のために拒否の理由を登録します
• 更新にフラグを立てる: 提案の根拠となる元データを別のチームが検証するか、それに応じて変更するために更新を別のキューに移動します

提案インターフェースは、パフォーマンスメトリクス (承認/拒否された更新の数、影響を受けた請求、再作業が防止された請求の価値など) を表示するダッシュボードによってサポートされています。

ユーザーと関係者

• ユーザー: 提供者データをレビューするアナリスト。通常、契約アナリストおよび提供者データアナリストを含みます
• POC / ステークホルダー: 請求オペレーションの VP またはディレクター、提供者データ管理の VP

インパクト

• 提供者データの誤りにより、数千万件の請求が誤って支払われるのを防ぎました (過剰および不足支払いの両方)。
• 提供者データの修正を特定し実装するために必要な時間と労力を大幅に削減しました。
• 提供者の満足度を向上させました。

作成方法

主に使用されるツールは Code Repositories、Workshop、および Quiver です。

このワークフローの要点は、提供者データ設定の修正提案を表示する強力なパイプラインです。データパイプラインが各ビジネスルールの詳細を考慮することが重要です。このワークフローは表示される更新が正確であることに依存しています。

更新は運用アプリケーションに表示され、提供者データアナリストが更新提案とそのサポートデータをレビューし、受け入れる/拒否する/フラグを立てるかの決定を下すことができます。 2 つ目のアプリケーションは、ユーザーがパフォーマンスとビジネス全体への影響をレビューできるダッシュボードを表示します。

同様のユースケースを実装する

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