Neue Möglichkeiten analytischer Lösungen für gesetzliche Krankenversicherungen

Transkript

1 BITMARCK Kundentag am Neue Möglichkeiten analytischer Lösungen für gesetzliche Krankenversicherungen Stefan Sander; Senior Client Technical Specialist IBM Software Group Mascha Minou Lentz ; Ärztin, Associate Partner IBM Global Business Service

2 Agenda 1 2 Cognos in der neuen analytischen Architektur der BITMARCK IBM WATSON - Textanalyse bei Krankenkassen 3 WATSON & COGNOS im Rahmen der Krankenhausabrechnungsprüfung - 2 -

3 Core Warehouse Nutzungsmöglichkeiten BITMARCK Business Intelligence BI Fachlichkeit Krankenkasse Reporting Analyse Forecast Krankenkasse BITMARCK Daten Technisch historisierte Datenschicht (HDS) Rohdaten-Zwischenlager (Staging Area) Steuerung Quellen iskv_21c ERP bitinfonet Kassenspezifische Systeme - 3 -

4 Neue Funktionen in der Business Intelligence Umgebung der BITMARCK 1. Neuer einheitlicher Workspace mit intuitiver Navigation und Ad Hoc Analysen 2. Neue Self Service-Benutzeroberfläche 3. Mobile Analysen 4. Stark optimierte Performance mit In-Memory- Verarbeitung 5. Freie Visualisierung mit RAVE 6. Benutzerdefinierte Dashboards und Anwendungen auf dem Desktop - Cognos Insight 7. Berichte auch Offline nutzen 8. Einbindung externen Daten - 4-4

5 IBM Business Analytics Plattform Wo stehen wir? Warum? Welche Handlungsempfehlungen? Ad hoc Analyse Planung Forecast Sprachanalyse Mustererkennung Vorhersage Textanalyse Scorecard Reporting Reporting Dashboard Analyse Prognose IBM Business Analytics Platform - 6 -

6 Agenda 1 2 Cognos in der neuen analytischen Architektur der BITMARCK IBM WATSON - Textanalyse bei Krankenkassen 3 WATSON & COGNOS im Rahmen der Krankenhausabrechnungsprüfung - 7 -

7 Data Mining-Bestandteile von WATSON für den Gesundheitsbereich Prognose / Forecast Vorhersehen von Veränderungen - damit planen und Strategien zur Ergebnisverbesserung ausführen Auswertungs Textanalyse Auf großen Datenvolumen mit unstrukturierten Inhalten zugreifen, sie aggregieren, analysieren und visuell aufarbeiten Vorhersage / Mustererkennung Regelmäßigkeiten, Wiederholungen und Gesetzmäßigkeiten in einer Datenmenge erkennen Optionen Sprachanalyse Bewertung des Sprachmusters, der Stimmlage, sowie Häufigkeiten bestimmter Themen oder Kommentaren in den Gesprächen Verschiedene Analyseansätze als Module! Statistik und Reporting findet sich in allen Teilbereichen wieder! - 8 -

8 Wichtige Themen einer Krankenkasse Versorgungssteuerung Einnahmenmanagement Leistungsausgaben 10 Kunde / Vertrieb / Marketing

9 Beispiele - Einsatzmöglichkeiten für WATSON Leistungsdaten Versorgungssteuerung 1. DMP Einschreibung / Drop-Out 2. VM Programme, z.b. Psych 3. Vertragsmanagement 4. Prognose von Krankheiten bzw. Krankheitsentwicklung 5. Patienten Summary Gesundheitsfonds / Morbi-RSA 1. Morbiditätsanalysen ( stimmt die Kodierung ) 2. VM Programme versus Kodierung 3. Leistungserbringeranalyse 4. Prognose von Einnahmen 5. Patienten Summary Steuerung Einnahmen Kunde Prüfung Prüfung von Anträgen / Abrechnung 1. Anträge, z.b. HKP. Heil- uns Hilfsmittel 2. Krankhausabrechnungsprüfung 3. Betrug und Missbrauch 4. Behandlungsfehler 5. Patienten Summary Antrags- und Prüfungsinformationen Kommunikationsdaten Kundenorientierung / Marketing 1. Kündigerprognose / Prävention 2. Best-Next-Action 3. Patienten Summary Marketingdaten

10 Beispiel für Textanalyse bei Krankenkassen MDK Gutachten MDK Gutachten Der 42 Jahre alte männliche Patient (1,85 m; 110 Kg) wurde per Notaufnahme wegen hohen Fieberschüben aufgenommen. Neben Temperaturen von 40 Grad und Schüttelfrost, zeigten die Laborwerte eine Leukozytose, sowie ein deutlich erhöhtes CRP. Die Blutzuckerwerte waren ebenso wie der HbA1c (8,6%) deutlich erhöht. Vor kurzem erfolgte im selben Krankenhaus eine Appendektomie.. Textbestandteile Extrahieren für Analysen! Patient Alter: 42 Anamnese Werte Leistung Geschlecht: männlich Größe: 1,85 Gewicht: 110 kg Aufnahmestatus: Notaufnahme Diagnose: Fieber Diagnose: Schüttelfrost Leukozyten: Leukozytose Blutzucker: erhöht CRP: erhöht HbA1C: 8,6% Vor kurzem: Appendektomie

11 Textanalytik und Data Mining als ergänzende Module der Krankenhausrechnungsprüfung Strukturierte Daten 301 Daten; Beanstandungsdaten Bewehrtes Prüftool - DRG Regelwerk 1 Lernendes System Ergänzendes Optimierungs- Modell - WATSON Krankenhausfall ( alte Fälle ) Aktuelle Fälle DRG Rechnungsprüfung 3 2 Unstrukturierte Daten MDK Gutachten, CRM Einträge, Briefe, Mails Sachbearbeiterprüfung

12 Mit Hilfe der gewonnen Informationen kann der Rechnungsprüfer maßgeblich in der Fallbearbeitung unterstützt werden exemplarische Visualisierung Fallmanager Versicherter Fallnr Versicherungsnehmer Daten Name Input aus Analyse der Beruf strukturierten Daten KV-Nummer Spezifische Fallakte Hauptdiagnose Nebendiagnosen Adresse Versicherungsbeginn Telefonnummer Behandlungsdauer Kosten Klinik Komplette VN-Akte anzeigen Input aus Analyse der unstruktuierten Daten Fachabteilung Komplette Fallakte anzeigen Aussteuerungsgründe Aussteuerungsgrund 1 Aussteuerungsgrund 2 Medizinische Zusatzinformation aus MDK Gutachten: Größe und Gewicht HbA1c Probleme bei der Operation wegen etc. WATSON-Konfidenz Erfahrungen mit ähnlichen Fällen Folgende Erfahungen wurden aus MDK-Berichten ähnlicher Fälle abgeleitet: 87% Positiver MDK-Entscheid sehr wahrscheinlich Korrektur der DRG in 80% ähnlicher Fälle. Korrektur der der Hauptdiagnose von I50.00 auf zu I50.01 I20.1 in 90% ähnlicher Fälle Unterstützung durch WATSON Weiteres Vorgehen Zur Zahlung freigeben Fall weiterleiten MDK-Prüfauftrag erstellen

13 Agenda 1 2 Cognos in der neuen analytischen Architektur der BITMARCK IBM WATSON - Textanalyse bei Krankenkassen 3 WATSON & COGNOS im Rahmen der Krankenhausabrechnungsprüfung

14 Einladung Treffen Sie uns am Stand 12 Wir zeigen Standardberichte, Dashboards und freie Analysen auf Basis von 21c und DB2 BLU Oliver Linder Software Sales Technical Sales Professional IBM Software Group Karl-Arnold-Platz 1 A Düsseldorf Phone: x204 oliver.linder@de.ibm.com Mascha Lentz Ärztin Associate Partner IBM Global Business Services Gustav-Heinemann-Ufer Köln Mobile: Mascha.Lentz@de.ibm.com Stefan Sander Business Analytics Solution Architect Client Technical Specialist IBM Software Group, Business Analytics Beim Strohhause Hamburg Büro: 040 / Mobil: 0173 / stefan.sander@de.ibm.com