Seit Dezember 2022 wird billRadar erfolgreich von der Pronova BKK eingesetzt. Die ITSC-Lösung basiert auf Federated Learning und unterstützt Kassen durch die Vorhersage von Erfolgswahrscheinlichkeiten bei der Prüfung stationärer Krankenhausabrechnungen. Mittels KI werden so Auffälligkeiten in den Abrechnungsprüfungen aufgedeckt, die im Rahmen der regulären Prüfung von Kassenmitarbeitenden nicht beanstandet wurden. Da die Krankenhausabrechnungsprüfung ein nachgelagertes Geschäft ist, wurden die Effekte der Einführung erst zeitversetzt deutlich. Nun ist aber klar: In Q4 2023 und Q1 2024 konnte die Krankenkasse einen Anstieg um mehr als 2% im Vergleich zur gesamten GKV-Statistik erreichen – und das, obwohl es insgesamt sinkende Erfolgsquoten gibt. Mit billRadar kann so die Effizienz von Prüfungen gesteigert und damit der wirtschaftliche Erfolg für Krankenkassen langfristig gesichert werden.
Michael Wagner-Hildebrand, Medizincontroller bei der Pronova BKK, zieht eine positive Bilanz: „billRadar unterstützt uns zuverlässig dabei, relevante Fälle, die in der regulären Prüfung nicht auffallen, gezielt zu identifizieren. Die erwartete Steigerung der Erfolgsquote durch die optimierte MD-Fallauswahl ist eingetreten und hat sich in der täglichen Arbeit bereits bewährt.“
Dr. Nina Müller, Service Owner Data Driven Services beim ITSC, ergänzt: „Wir freuen uns sehr, dass wir das Federated-Learning-Versprechen halten konnten und unsere Lösung in der Praxis so erfolgreich ist. Der Nutzen für unsere Kunden ist eindeutig – sie profitieren von einer verbesserten Fallauswahl und wirtschaftlicherem Handeln.“
Durch den Einsatz von billRadar können Krankenkassen nicht nur ihre Prüfverfahren verbessern, sondern auch langfristig zur Stabilisierung ihrer finanziellen Lage beitragen. Die ITSC-Lösung ist ein gutes Beispiel wie moderne Technologien wie Federated Learning unmittelbar dazu beitragen, die Effizienz und Präzision in der Gesundheitsversorgung zu steigern – mit klaren Vorteilen für Krankenkassen und Versicherte.

Lilian-Donata Liedtke
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