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Zwei Erfolgsgeschichten
Zwei große Krankenversicherungen mit ähnlichen Datenproblemen finden verschiedene Lösungen.

Ab Initio-Projekte können viele Formen annehmen und von unterschiedlichem Umfang sein. Bei vielen dieser Projekte sind die geschäftlichen und technischen Ziele relativ klar, sodass eine durchgängige Strategie entwickelt werden kann, die alle Ziele von Anfang bis Ende abdeckt. Solche Projekte sind nicht unbedingt einfach, sondern können sehr umfangreich und komplex sein. Aber ähnlich wie beim Bau einer Hängebrücke – einer großen und schwierigen Aufgabe – kennen die Projektbeteiligten den Startpunkt und den Endpunkt und wissen, welche Strecke überbrückt werden muss.

Jedoch gibt es auch anders gelagerte Projekte, deren Ziele eher allgemeiner Art sind und deren Erfolg erst dann deutlich beschrieben werden kann, nachdem diese Ziele erreicht wurden. Solche Projekte lassen sich nicht mit Brückenbauarbeiten vergleichen, deren Endpunkte klar definiert sind. Sie ähneln vielmehr einer Reise.

Das Gesundheitswesen in den USA befindet sich in einer Phase großer Umbrüche, deren Ergebnis nicht abzusehen ist. Ab Initio hilft mehreren großen Krankenversicherungen, bestimmte Aspekte dieser Reise zu bewältigen. Nachfolgend werden zwei beispielhafte Fälle beschrieben.

ERSTE GESCHICHTE: DIE KOMPLEXITÄT DER VERSICHERTENVERWALTUNG

Ein großes Thema für Krankenversicherungen ist die Verwaltung der Versicherten. Natürlich sind gesunde Versicherte profitabler als weniger gesunde. Aber eine Krankenversicherung kann sich ihre Versicherten in der Regel nicht aussuchen. Jeder entsprechende Versuch würde verständlicherweise zu Protesten führen.

Ab Initio hilft einer Krankenversicherung (im Folgenden „die KV“ genannt), dieses Problem positiv anzugehen. Erstens soll sichergestellt werden, dass gesunde Versicherte bei der KV bleiben. Zweitens sollen gesunde Versicherte dabei unterstützt werden, gesund zu bleiben. Drittens sollen Versicherte, die preisgünstigere Generika verwenden könnten, auf diese Option aufmerksam gemacht werden. Viertens sollen weniger gesunde Versicherte mit Nachdruck in Programme geleitet werden, mit denen medizinische Probleme möglichst früh erkannt werden, sodass sie mit geringerem Kostenaufwand behandelt werden können. Schließlich soll für Versicherte, bei denen hohe Eigenleistungen anfallen, geprüft werden, ob Medicare Teil B, eine staatlich finanzierte Versicherungsergänzung in den USA, eine bessere Wahl wäre, und wenn ja, dann sollten sie in diese Versicherung geleitet werden. Wenn Medicare Teil B für den Versicherten von Vorteil ist, verringern sich in der Regel auch die Kosten für die KV.

Diese Ziele sind nicht eindeutig definierbar und können auf verschiedene Weise erreicht werden. Ab Initio hilft der KV, eine Reihe von IT-Ansätzen zu untersuchen und zu implementieren, die auf diese Ziele ausgerichtet sind. Bei diesen Ansätzen geht es um die Erfassung, Integration und Analyse von Informationen, um das Definieren von Regeln und schließlich um das Ausführen dieser Regeln in Systemen, die mit den Versicherten interagieren.

Zunächst hat Ab Initio der KV geholfen, eine Struktur für das Definieren und Ausführen einer großen Anzahl komplexer Regeln festzulegen. Diese Regeln werden auf jeden Versicherten angewendet. Hierdurch werden die Versicherten in Kategorien eingeteilt (gesund, weniger gesund, gesund aber…) und innerhalb dieser Kategorien für verschiedene Aktionen gekennzeichnet.

Bei einem „Versicherten“ handelt es sich nicht unbedingt um eine einzelne Person, es kann auch eine ganze Familie sein. Während die KV ein immer besseres Verständnis ihres Kundenbestands gewinnt, wird die Kategorisierung der Versicherten fortlaufend angepasst. Zudem entwickelt das Unternehmen immer neue Ideen für Aktivitäten, die es seinen Versicherten anbieten kann.

Je schneller diese Ideen in der Praxis ausprobiert werden, desto eher wird klar, welche Erfolgschancen sie haben. Mit dem für die KV entwickelten Ab Initio-Framework kann das Unternehmen komplexe Daten zu Einzelpersonen abrufen, sie zu „Versicherten“ zusammensetzen und komplexe Regelsätze darauf anwenden. Da diese Schritte sehr schnell durchgeführt werden können, sind äußerst produktive Was-wäre-wenn-Experimente möglich.

Die Regeln und Daten sind so komplex, dass die Ergebnisse nicht unbedingt einfach zu verstehen sind. Mit dem Ab Initio Business Rules Environment (BRE) und dem Enterprise Meta>Environment (EME) können die Geschäftsanwender Regeln ausprobieren, die Ergebnisse sofort anzeigen und die Berechnung der Ergebnisse bis zu den Originaldaten zurückverfolgen.

Aufgrund der Komplexität des Gesamtproblems ist es für die Geschäftsanwender sehr wichtig, dass sie grafisch anzeigen können, wie das System Entscheidungen trifft. Nachdem Regeländerungen definiert und erste Tests durchgeführt wurden, müssen die neuen Regeln zur vollständigen Analyse für den gesamten Versichertenbestand ausgeführt werden. Dank der hohen Leistung des Co>Operating Systems von Ab Initio können nicht nur Testläufe sehr schnell durchgeführt werden, sondern es können sogar sämtliche Regeln täglich auf alle Versichertendaten angewendet werden.

Beim Arbeiten mit dem neuen System hat die KV erkannt, dass sie noch bessere Entscheidungen treffen kann, wenn sie immer mehr Daten aus ihren unterschiedlichen Systemen einbezieht. Das Unternehmen hat festgestellt, dass der Erfolg seiner Strategie nun davon abhängt, alle verfügbaren Informationen an einem Ort zusammenzuführen. Zu diesem Zweck baut es sein ebenfalls mit Ab Initio-Software erstelltes und verwaltetes Data Warehouse erheblich aus.

ZWEITE GESCHICHTE: DIE KOMPLEXITÄT DER KENNZIFFERKONVERTIERUNG

Einer anderen Krankenversicherung hilft Ab Initio beim Ersetzen von ICD-Kennziffern der Version 9 durch ICD-Kennziffern der Version 10. ICD steht für „International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems“ (Internationale statistische Klassifikation der Krankheiten und verwandter Gesundheitsprobleme). Die Kennziffern dieses Klassifikationssystems sind in der Krankenversicherungsbranche von großer Bedeutung. Die ICD-10-Kennziffern werden für die gleichen Krankheiten und Gesundheitsprobleme verwendet wie die ICD-9-Kennziffern, aber sie sind wesentlich detaillierter. Beispielsweise gibt es eine einzige ICD-9-Kennziffer für „Offene Wunde der Schulter und des Oberarmes“. In der ICD-10-Klassifikation hingegen gibt es weitere Kennziffern, die solche Wunden näher beschreiben: als „Oberflächlich“, „Offen“, „Zerquetschung“, „Amputation“, „Auskugelung/Verstauchung/Zerrung“ und „Sonstiges“. Diese Kennziffern sind für Krankenversicherungen sehr wichtig, da sie unter anderem zur Leistungsberechnung verwendet werden. Die Art der Kennzifferzuweisung kann große Auswirkungen auf den wirtschaftlichen Gewinn der Krankenversicherung haben.

Im vorliegenden Fall bestand der erste Schritt der Reise darin, alle Anwendungen, die noch mit ICD-9-Kennziffern arbeiteten, auf ICD 10 umzustellen. Da es nur ca. 1.000 ICD-9-Kennziffern gibt, aber nahezu 50.000 ICD-10-Kennziffern, ist diese Aufgabe mit großem Aufwand verbunden. Das große Know-how von Ab Initio im Bereich Metadaten hilft dem Kunden, einen Überblick über seine Dateien sowie über den Quellcode seiner Anwendungen zu gewinnen. Der Data Profiler von Ab Initio kann enorme Datenmengen analysieren, um zu ermitteln, welche Felder der Dateien ICD-9-Kennziffern enthalten könnten und welche anderen Datenelemente möglicherweise mit ICD in Zusammenhang stehen bzw. für ICD relevant sind. Dank der EME-Codeparsingfunktionen von Ab Initio kann der Anwendungsquellcode zudem nach Schlüsselverben, Feldnamen, Ausdrücken und dergleichen durchsucht werden.

Ab Initio half der Krankenversicherung, alle diese Informationen in die EME zu übernehmen und erstellte dann einen Ablaufprozess, mit dem Mitarbeiter jeden potenziellen Treffer im Kontext prüfen konnten, um zu bestimmen, ob er gültig ist.

Parallel zur Identifizierung aller Verwendungsarten der ICD-9-Kennziffern wurden Datenverarbeitungsanwendungen erstellt, mit denen zu jeder Versicherungsforderung Informationen gesammelt wurden, anhand derer die ICD-9-Kennziffern automatisch in ICD 10 konvertiert werden können. Die zu verarbeitenden Dateien enthalten oft zusätzliche Informationen, die mit den ICD-9-Kennziffern kombiniert werden können, um die richtigen ICD-10-Kennziffern zu ermitteln. Da dies allerdings von Datei zu Datei stark variiert, werden möglicherweise sehr viele und sehr komplexe Konvertierungsregeln benötigt. Wie im ersten Beispiel (mit der KV) ist die Erstellung der Regeln auch hier eine enorme Herausforderung. Daher hat Ab Initio für die Geschäftsexperten ein Framework zum interaktiven Festlegen, Testen und Bereitstellen der Konvertierungsregeln eingerichtet.

Beim Erstellen der Konvertierungsregeln musste die Versicherung die potenziellen finanziellen Auswirkungen der gewählten Konvertierungszuweisungen berücksichtigen. Es gibt nicht einfach nur eine „richtige“ Zuweisung von ICD 9 zu ICD 10: die sonstigen Daten in der Forderung eines Versicherten können erheblichen Einfluss auf die Zuweisung haben. Aber die ICD-Kennziffern dienen dennoch als Grundlage zur Leistungsberechnung. Daher kann die Zuweisungsstrategie den wirtschaftlichen Gewinn der Krankenversicherung stark beeinflussen.

Es ist ärgerlich, wenn sich erst nach Abschluss eines aufwendigen Konvertierungsprozesses herausstellt, dass der abrechenbare Wert der Leistungen aufgrund der gewählten Kennzeichnung um 10% sinkt. Bedauerlicherweise kommt das nicht selten vor. In diesem Fall jedoch hat Ab Initio die Krankenversicherung in die Lage versetzt, sehr schnell Massenkonvertierungen durchzuführen und auf große Forderungsdateien anzuwenden, um die finanziellen Auswirkungen der Konvertierungsregeln analysieren zu können. Statt wie sonst üblich bis zum Ende des Konvertierungsprojekts zu warten, kann die Krankenversicherung den Konvertierungsprozess so steuern, dass das Ergebnis zumindest einkommensneutral ist.

Obwohl niemand genau weiß, wie das Gesundheitswesen in einigen Jahren aussehen wird, wurde hier anhand von nur zwei Beispielen aufgezeigt, wie Ab Initio – seine Mitarbeiter und seine Technologie – die Kunden auf dieser langen und schwierigen Reise aktiv unterstützt.

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