用药依从性、病历审核、报销模式、风险管理、医疗成本——五大医疗难题的数据攻坚方案

数据与人工智能领导者SAS宣布推出面向医疗支付方与服务提供方的SAS®医疗保健成本分析解决方案,助力其高效管理医疗质量与成本。该方案将于2025年7月正式上线,基于SAS® Viya®平台构建,通过深度挖掘医疗理赔数据,整合"诊疗旅程"全程(从疾病检测、治疗到照护管理)的编码与模式,将医疗索赔构建为诊疗事件单元进行分析,实现优化治疗路径成本、减少非必要住院、缩短住院时长等目标。

在2025年拉斯维加斯美国健康保险计划协会(AHIP)会议上,SAS将正式发布此方案及相关行业解决方案。Gartner®研究指出,医疗支付方亟需先进数据分析能力以识别风险人群、提升质量指标、管理护理成本及优化医疗体验。

SAS解决方案具备四大核心功能:

诊疗事件单元灵活定义:基于用户自选临床定义分析索赔数据,通过关联检测构建患者全景视图

诊疗价值量化评估:将服务划分为"增值型"或"潜在可避免型",自动计算预期成本及风险调整后成本作为支付基准,同步采集住院时长等参数

基于风险的服务方绩效分析:整合索赔数据后按用户规则归属服务方,结合病情严重度分析成本与质量

简化数据管理:通过数据验证和简化接入SAS Health通用数据模型构建数据仓库

为支持医疗支付方与服务提供方,SAS全新推出了即用型 AI 模型,包括:

用药依从性风险预测模型:作为医疗保险优选计划等质量评级关键指标,帮助精准定位干预领域

文档分析模型:从扫描文档提取信息生成结构化数据,在美国某大型医疗保险公司实践中效率较人工提升400%

支付完整性检测与欺诈预防模型:解决计费错误与索赔差异,高效管控欺诈、浪费及滥用支出

SAS医疗咨询高级经理Brett Davis强调:"该方案超越传统索赔分组模式,在价值医疗转型中生成高价值洞察,帮助明确成本质量关键驱动因素。"2025年AHIP大会期间,参会者可于SAS展位体验解决方案演示,与专家交流行业未来。

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责任编辑：kj005

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