Выявление дефектов в счетах из клиник — важная и трудоемкая задача в работе по добровольному медицинскому страхованию. По оценкам экспертов «Росгосстраха», 2-5% от суммы счетов, выставляемых лечебными организациями после их посещения застрахованными, являются частично или полностью необоснованными. Это значит, что порой реально оказываемые услуги не соответствуют порядкам и правилам лечения, утвержденным Министерством здравоохранения РФ. И страховая компания, повышая эффективность работы по медицинской экспертизе, преследует две цели — повысить качество оказания помощи своим клиентам и не допустить необоснованных расходов.

«Управление убыточностью бизнеса по добровольному медицинскому страхованию – это сложный комплексный процесс, в который вовлечены сотни сотрудников из различных подразделений: продаж, андеррайтинга, урегулирования убытков, — отмечает член Правления — руководитель Блока медицинского страхования ПАО СК «Росгосстрах» Галина Таланова. — Особую актуальность эта задача приобретает сейчас, когда цены на медицинские услуги ускорили свой рост, по всей стране наблюдается отсроченный спрос на медицинские услуги после ограничений прошлого «коронавирусного» года, а корпоративные клиенты стараются сократить свои бюджеты на ДМС».

«Росгосстрах» уже не первый год направляет инвестиции в повышение эффективности медицинской экспертизы. Новая система, которую страховщик запустил в прошлом году совместно с разработчиком страховых IT-решений на основе искусственного интеллекта, компанией MAINS Lab, была выведена на промышленную эксплуатацию в кратчайшие сроки — менее чем за три месяца. Система представляет из себя программный комплекс, который на входе принимает счета из клиник, а на выходе сообщает экспертам компании о выявленных дефектах при оказании услуг.

«Сложность автоматизированного анализа медицинских услуг обусловлена их неструктурированностью, и тут на помощь приходит машинное обучение: алгоритмы классифицируют услуги и диагнозы, исправляют опечатки, проводят семантический анализ текста, — поясняет начальник Управления медицинской экспертизы «Росгосстраха» Татьяна Демьяненко. — Помимо этого важна и высокая интерпретируемость результатов — тут подключается связь алгоритмов с действующей нормативно-правовой базой в системе здравоохранения. В результате медицинские эксперты «Росгосстраха» не просто видят в счетах услуги, помеченные как подозрительные, им сразу «подсвечивается» причина, по которой эти услуги отнесены к дефектным, и их связь с принятыми в российском здравоохранении порядками оказания медицинской помощи, клиническими рекомендациями и стандартами».

Автоматизированная система проверки счетов из клиник по определению не может быть статичной. По словам Татьяны Демьяненко, в течение всего года эксплуатации системы продолжались ее обучение и калибровка. Нормативно-правовая база в здравоохранении не стоит на месте, да и клиники предлагают новые услуги — порой за рамками действующих правил и стандартов. Главную роль в процессе обучения играют медицинские эксперты страховой компании. Именно они находят примеры завышений, на которых машина еще не обучена и, отмечая эти дефекты, создают базу для дальнейшего обучения моделей.

Генеральный директор MAINS Lab Юрий Кувшинов отмечает, что постоянное обновление и развитие системы, автоматизирующей поиск завышений, — это залог ее актуальности и эффективности. «Именно поэтому мы буквально на ежедневной основе занимаемся разработкой новых функций и совершенствованием существующих. За последний год мы выпустили более 30 обновлений, а план доработок расписан на несколько месяцев вперед, — говорит он. — Сопоставление данных из реестров услуг и данных с медицинского пульта, автоматический учет новых клинических рекомендаций, Business Intelligence модуль и другие функции скоро появятся в нашей системе, а «Росгосстрах» сможет и дальше повышать эффективность операционных процессов в ДМС».

«Росгосстрах» планирует и в дальнейшем внедрять современные технологии в работу по ДМС, используя их для анализа и сопоставления гарантийных писем, автоматизации процесса согласования услуг, в глубокой аналитике по лечебно-профилактическим учреждениям. Это будет способствовать повышению прозрачности и укреплению партнерских взаимоотношений с клиниками и провайдерами медицинских услуг, от чего напрямую зависит и удовлетворенность клиентов от сотрудничества со страховщиком.