10 de julio de 2023
Una nueva herramienta en la lucha contra el fraude
El plan de salud usa inteligencia artificial para ayudar a detectar estafas y ahorrarles dinero a los clientes
El fraude le cuesta al sistema de atención médica miles de millones de dólares cada año.
"Es una cifra astronómica que representa aproximadamente el 3-10% de los gastos en atención médica cada año", afirma Jennifer Stewart, directora sénior de Investigación y Prevención del Fraude en Blue Cross Blue Shield of Massachusetts.
"La mayoría de los casos de fraude son estafas perpetradas por organizaciones altamente sofisticadas, no por hospitales o médicos que pueden cometer uno o dos errores de facturación", afirma Stewart. "Por ejemplo, las organizaciones criminales pueden comprar datos de salud en la web oscura, hacerse pasar por médicos y luego presentar reclamaciones falsas de seguros de salud al usar esos datos".
Esas reclamaciones fraudulentas contribuyen al aumento del costo de la atención médica para empleadores y empleados. Para proteger a sus clientes y miembros, los planes de salud están tomando una serie de medidas para combatir los casos de fraude, comenta Stewart.
"Cada dólar que ahorramos a través de nuestras iniciativas para detectar el fraude, el despilfarro y el abuso es un dólar más que podemos usar para pagar atención médica legítima para nuestros miembros", comenta Don Savery, vicepresidente sénior y asesor general de Blue Cross.
Un enfoque innovador
Blue Cross, el plan de salud sin fines de lucro más importante del estado, está utilizando sus capacidades de inteligencia artificial para detener a las redes criminales, lo que a su vez les ahorrará millones de dólares a nuestros clientes y miembros.
"Junto a nuestro equipo de fraude, desarrollamos un algoritmo que analiza grandes volúmenes de datos —incluidos esquemas de fraude conocidos y otras fuentes de datos públicas— y marca prácticas de facturación sospechosas que el equipo puede revisar antes de pagar la reclamación", asegura Himanshu Arora, director de Datos y Analítica de Blue Cross.
Lo que el equipo tardaría semanas en hacer manualmente, el algoritmo puede completarlo en un día
afirma Himanshu Arora.
Desde hace tiempo Blue Cross cuenta con un sólido programa para detectar esquemas de fraude conocidos y reclamarles el dinero a los proveedores que cometen fraude después de pagarles. Fundamentalmente, "estas nuevas herramientas nos ayudan a identificar esquemas de fraude antes de pagar por los servicios", comenta Stewart.
Hasta la fecha, afirma Stewart, el 65-70% de las pistas arrojadas por el algoritmo resultaron ser casos confirmados de posible fraude y abuso. Ese porcentaje mejorará a medida que el modelo aprenda y fortalezca sus procesos, comenta Arora.
"Este trabajo es un excelente ejemplo de cómo los datos y la analítica pueden ayudarnos a hacer que la atención médica sea más asequible para nuestros miembros, no solo a través de los dólares que ahorramos al no pagarles a proveedores fraudulentos y abusivos sino también porque el modelo ayuda a nuestra compañía a operar de forma más ágil y eficiente", asegura Arora.
Esta no es la primera vez que Blue Cross ha usado la IA para ayudar a los miembros, afirma Arora. Durante la pandemia, su equipo desarrolló un algoritmo para identificar a los miembros con mayor riesgo de desarrollar una afección grave en caso de contraer COVID-19. Luego, un equipo de administradores de casos de enfermería de Blue Cross se comunicó con estos miembros para brindarles información y apoyo.
Cómo funciona el algoritmo de detección de fraude
Arora asegura que su equipo seguirá perfeccionando el modelo. "A futuro, seguiremos mejorando el modelo y compartiremos nuestros conocimientos con nuestros planes afiliados de Blue para continuar erradicando el fraude y el abuso del sistema y ahorrarles dinero a nuestros miembros y cuentas".
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