医疗保健欺诈、浪费和滥用

了解和管理临床和财务风险。

SAS 如何检测和预防医疗保健欺诈、浪费和滥用

医疗保健中的欺诈、浪费和滥用每年导致数十亿的患者护理资金被挪用。在过程的每个阶段更快、更积极地调查和检测关键风险指标,对于控制成本和保护患者来说至关重要。

全面了解临床状况和事件

  • 获得跨各种状况和程序的更全面的患者护理视图,以识别重要事件的相关性。
  • 确定临床状况的真实成本,更好地管理付款模式并改善患者治疗效果。

基于价值的护理和付款模式

  • 放心地预测和管理与为实现价值而签订合同相关的财务和临床风险以及回报。
  • 使用临床数据来调整医疗服务提供者群体的灵敏度,从而更多地采用基于价值的护理模型。

欺诈数据管理

  • 合并来自内部和外部源的历史数据–索赔系统、黑名单、第三方、非结构化文本等。
  • 尽早发现实体之间的联系,以揭露有组织的欺诈团伙或共谋活动。

使用带有嵌入式 AI 的检测和警报生成

  • 借助基于首次提交时计算出的不正确计费倾向产生的警报,尽早获得警示。
  • 减少误报,改进调查重点。
  • 通过包含现代统计、机器学习、深度学习和文本分析算法的端到端框架,尽早发现可疑活动。

为什么使用 SAS 来检测和预防医疗保健欺诈、浪费和滥用?

SAS 让您能够以前所未有的详细程度查看护理成本和相关的患者治疗效果。我们带有嵌入式 AI 功能的高级分析从各个角度优化检测、管理和支付完整性问题预防。

获得基于价值的护理服务和付款模式洞察

通过分析历史数据来跟踪护理服务中的变化以及相关的财务影响。按类别确定可能避免的成本,并为护理和成本改善设置财务激励措施。

报告准确的风险调整信息

缩小状况差距、确定新的潜在嫌疑人、监控提交内容,并突出显示可能成为将来审核重点的状况。

全面了解欺诈风险

量化风险并让受影响团队能够更好地查看风险指标。识别看似无关的索偿之间的联系,并以超越个人和账户的视角来分析所有相关的活动和关系。

减少误报和提高效率

重点关注需要进一步调查的高优先级欺诈警报。应用基于风险和价值的评分模型在传递之前确定警报的优先级。

与 SAS 联系,了解我们能为您做些什么。

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