Schon vor Ausbruch der Pandemie hatte die Krankenversicherungsbranche in einem Niedrigzinsumfeld und verschärften Vorschriften mit Wachstum und Rentabilität zu kämpfen. Jetzt, wo COVID-19 weiter tobt, sind Versicherer zwischen Stein und Stein gefangen und versuchen, ihre Gewinnmargen zu schützen und gleichzeitig ihre Kunden durch die Krise zu unterstützen.
Um diese Herausforderungen zu meistern, setzen Kranken- und Lebensversicherer zunehmend auf Technologie – nämlich Big Data. Die ständig wachsenden Mengen an medizinischen Big Data und die sich schnell verbessernden Analysefähigkeiten ermöglichen Gesundheitsdienstleistern und Versicherern tiefe Einblicke, die sich in einer Reihe von Vorteilen niederschlagen, von personalisierten Versicherungspolicen bis hin zur automatisierten Betrugserkennung.
Aber bevor wir uns mit den Vorteilen datengesteuerter Gesundheitslösungen für eine bessere Krankenversicherung befassen, wollen wir uns ansehen, welche Quellen für medizinische Big Data es gibt.
Quellen medizinischer Big Data
Traditionell sammelten Lebens- und Krankenversicherer personenbezogene Daten während eines Patienten-Onboardings, um den Kundenservice zu verbessern. Aber die Technologie entwickelt sich sprunghaft weiter und eröffnet Versicherern neue Datengoldminen, die sie erschließen können.
- Lösungen für das Internet der Dinge, darunter Wearables, vernetzte Sensoren und Geräte, die eine intelligente Patientenüberwachung in Echtzeit ermöglichen
- mHealth-Anwendungen, die das Trainings- und Schlafregime, die Einnahme von Medikamenten und andere gesundheitsbezogene Aktivitäten einer Person verfolgen
- Medizinische Bilder einschließlich Röntgenaufnahmen, CT-Scans und MRTs
- EHR- und EMR-Systeme, die ein ganzheitliches Bild der Gesundheit eines Patienten liefern
- Klinische Studien, Forschungsstudien und Screening-Bibliotheken
- Krankenversicherungsansprüche und medizinische Abrechnung
- Genomics und andere Omics-Disziplinen (Transcriptomics, Proteomics, Epigenomics, Metagenomics, Metabolomics, Nutriomics etc.)
- Biotechnologie, einschließlich eingebetteter Geräte in medizinischer Qualität
Versicherer, die auf dieser unüberwindlichen Menge an Daten sitzen, gelten immer noch oft als datenreich, aber informationsarm. Aber durch die Investition in kundenspezifische Analysenlösungen für das Gesundheitswesen können Versicherungsanbieter in großem Maße profitieren.
Personalisierte Krankenversicherungen
Ob es sich um einen Behandlungsplan oder eine Krankenversicherung handelt, Patienten möchten, dass ihre persönlichen Bedürfnisse berücksichtigt werden. Und Big Data Analytics hilft Versicherern dabei. Mit der Fülle an Patientendaten von Wearables, Sensoren, mobilen Apps und sogar implantierbaren medizinischen Geräten können Krankenversicherer einen 360-Grad-Blick auf einen Patienten erhalten und maßgeschneiderte Gesundheitspläne erstellen, um der richtigen Person die richtige Deckung zu bieten.
Darüber hinaus ermöglichen die von Wearables gesammelten Echtzeitdaten Kranken- und Lebensversicherern, den Lebensstil eines Patienten besser zu verstehen. Versicherer können die zusätzlichen Erkenntnisse weiter nutzen, um bessere Gewohnheiten unter den Versicherten zu fördern und sie mit niedrigeren Prämien und anderen Vorteilen zu belohnen.
Verbesserte Krankenversicherung
In der Krankenversicherung basieren Zeichnungsentscheidungen auf den Angaben eines Antragstellers und auf den Ergebnissen eines Gesundheitschecks eines Antragstellers, auch Risikobewertung genannt. Dieser Risikobewertungsprozess ist für ein effektives medizinisches Underwriting von entscheidender Bedeutung, da die Annahme einer großen Anzahl von Kandidaten mit hohem Risiko die Lebensfähigkeit eines Versicherungssystems untergraben kann.
Meistens basiert die Risikobewertung jedoch auf Best-Practice-Schätzungen und allgemeinen Richtlinien. Durch die Nutzung von Big-Data-Analysen können Versicherer ausgefeilte Vorhersagemodelle erstellen, um die Akzeptanzkriterien feiner abzustimmen und das medizinische Underwriting zu rationalisieren. Diese ML-gesteuerten Modelle verarbeiten schnell und einfach medizinische Informationen aus Versicherungsanträgen, klinischen Registern, Ansprüchen, Datenbanken von Drittanbietern und anderen Quellen, wodurch Zeit gespart und menschliche Fehler minimiert werden.
Quelle: Hitachi-Rezension
Erhöhte Preistransparenz
Der Druck in Bezug auf die Preistransparenz von Versicherungen nimmt zu. Die neu abgeschlossene Regel, die von Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS) veröffentlicht wurde, verlangt von den Versicherern, die Preise für Gesundheitsleistungen und die Kostenbeteiligung der Patienten mit der Öffentlichkeit zu teilen. Ab 2023 müssen Versicherer ein Online-Shopping-Tool anbieten, das den Verbrauchern hilft, eine Schätzung ihrer Selbstkosten für 500 der am besten einkaufbaren Dienstleistungen zu sehen.
Aber mit unzähligen Anbietern, einer wachsenden Anzahl von Produkten und großen Gesundheitsdatensätzen ist das Ökosystem des Gesundheitswesens komplex und sehr variabel. Big-Data-Analysen können sich als mächtiger Verbündeter im Kampf um die Verbesserung der Zugänglichkeit von Preisinformationen erweisen. Basierend auf maschinellem Lernen können Analyselösungen für das Gesundheitswesen Preisdaten und Ergebnismetriken kombinieren, um Patienten dabei zu helfen, den Anbieter mit dem höchsten Wert und den niedrigsten Kosten zu finden und eine fundierte Entscheidung zu treffen.
Präzise Betrugserkennung
Krankenversicherungsbetrug ist ein milliardenschweres Problem. Allein in den USA kostet Betrug im Gesundheitswesen die Nation jedes Jahr etwa 68 Milliarden US-Dollar, was sich unweigerlich in höheren Prämien, geringeren Deckungsleistungen und anderen Auslagen niederschlägt. Und angesichts der weltweiten Bemühungen zur Senkung der Gesundheitskosten wird die rechtzeitige Erkennung von Versicherungsbetrug von größter Bedeutung.
Genauso wie Fintech-Startups Big-Data-Analysen verwenden, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen und eine Kreditkarte sofort zu sperren, können diese Funktionen genutzt werden, um Krankenversicherungsbetrug fast in Echtzeit zu erkennen.
Fortschrittliche datengesteuerte Algorithmen ermöglichen es Versicherern, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten schnell zu verarbeiten, um ein Vorhersagemodell zu erstellen, das fehlerhafte oder verdächtige Ansprüche in Sekundenschnelle identifiziert. Diese datengesteuerten Modelle analysieren das Verhalten eines bestimmten Kunden und den jeweiligen Anwendungsfall, um eine betrügerische Aktivität genau zu erkennen und die Wahrscheinlichkeit einer ungültigen Forderung zu berechnen.
Zusammenfassend
Mit der zunehmenden Digitalisierung des Gesundheitswesens und der Einführung von mHealth- und Wearable-Technologien wächst das Volumen von Big Data exponentiell und erreicht im Jahr 2020 satte 2.314 Exabyte.
Dank der Fortschritte in der Big-Data-Analyse sind dies nicht nur Datensätze, sondern ein Hort tiefer, umsetzbarer Erkenntnisse, die Versicherern helfen, ihre betriebliche Effizienz zu verbessern und einen Schritt in Richtung eines kundenorientierten Versicherungsmodells zu tun. Von der personalisierten Krankenversicherung über die rationalisierte medizinische Risikoprüfung bis hin zur Betrugserkennung in Echtzeit ermöglichen medizinische Big Data Dienstleistern, bessere, wertbasierte Versicherungen voranzutreiben.
