Optimierung der Rechnungsstellung durch KI-gestützte Empfehlungen

Herausforderung  

Die Rechnungsstellung im Gesundheitswesen ist ein komplexer Prozess, der häufig Fehler und Unvollständigkeiten aufweist. Unser Kunde, ein führender Anbieter im Bereich Abrechnungslösungen, stand vor der Herausforderung, die Genauigkeit und Vollständigkeit von Rechnungen für Arztpraxen und Krankenhäuser zu verbessern. Fehlende oder falsche Rechnungspositionen führten zu Einnahmeverlusten und erhöhter Nachbearbeitung. Eine Lösung war notwendig, um die Effizienz zu steigern und Fehler zu minimieren.

Ansatz  

Wir entwickelten ein Empfehlungssystem, das maschinellesLernen (ML) und Natural Language Processing (NLP) nutzt, um abrechenbare Positionen in Echtzeit zu analysieren und Empfehlungen für potenziell fehlendePositionen zu geben. Unser Ansatz umfasste:

• Bewertung des Status Quo: Analyse und Benchmarking des bestehenden Modells.  
• Entwicklung neuer Ansätze: Einsatz verschiedener algorithmischer Ansätze wie NLP und Recommender-Systeme.  
• Proof-of-Concept (PoC): Implementierung eines Prototypenmodells zur Validierung der Idee.  
• Deployment-Konzept: Entwicklung eines IT-Infrastrukturplans für den produktiven Einsatz.  
• Integration in die Systeme des Kunden: Erstellung von Strategien zur nahtlosen Integration in die bestehende Tool-Landschaft.

Ergebnis  

Die entwickelte Lösung führte zu einer signifikanten Verbesserung der Rechnungsgenauigkeit und -vollständigkeit. Mit dem neuen System kann der Kunde in Echtzeit Empfehlungen für fehlende Rechnungsposition erhalten, was die Effizienz und den Umsatz deutlich gesteigert hat. Die Ergebnisse umfassen:  

• Erhöhte Genauigkeit: Reduktion von Fehlern in Rechnungen.  
• Zeiteinsparung: Schnellere Bearbeitung durch automatisierte Empfehlungen.  
• Zukunftssichere Integration: Einbindung in die bestehende IT-Landschaft des Kunden.