Post by account_disabled on Apr 29, 2024 5:23:46 GMT -5
在充满活力的保险科技世界中，创新是成功的关键，保险公司不断寻求优化运营和释放新机遇的方法。其中，一家业内知名的美国公司认识到患者数据管理系统自动化的巨大潜力。通过利用人工智能驱动工具的力量，该公司踏上了转型之旅，并在此过程中释放了丰富的优势。 让我们探讨一下这家保险公司如何抓住机遇，节省成本、提高运营效率并获得竞争优势，最终推动他们走在不断发展的保险领域的最前沿。 公司背景 二十年来，该公司一直走在保险行业的前列，通过一系列全面的保险服务满足了超过10,000名客户的需求。他们的业务涵盖风险评估、保单承保、索赔管理和客户服务，确保为客户的保险需求提供整体解决方案。他们凭借提供定制保险解决方案同时保持高水平客户满意度的能力而建立了良好的声誉。然而，随着保险格局的不断发展，公司创新和提高运营效率的必要性也在不断变化。 挑战 在保险领域，该公司发现自己面临着一些挑战。保险作为一个行业，很大程度上是数据驱动的，决策严重依赖准确、及时的数据。尤其是医疗记录，包含直接影响索赔评估和保单承保的重要信息。 平均每月要处理 3,000 份病历，数据量之大对公司来说是难以承受的。医学术语的复杂性和精确提取的需要又增加了一层复杂性。在准确性可能显着影响索赔结果的行业中，即使是微小的错误也可能导致严重的后果。
就成本而言，手动数据提取的经济负担是惊人的。每份医疗记 危地马拉 电话号码 录的转录时间约为 30 分钟，这相当于每月 1,500 多个小时的劳动时间。假设数据录入人员的平均工资为每小时 15 美元，那么手动数据提取的成本将达到每月 22,500 美元，即每年高达 270,000 美元。 此外，人为错误的可能性也带来了另一个成本因素。即使保守的错误率为 2%，这也意味着每月有 60 条记录需要返工。每个错误平均会给公司带来 30 美元的额外损失，每年总计高达 21,600 美元。 此外，在像保险这样竞争激烈的行业中，由于数据提取缓慢而无法及时处理索赔可能会导致客户不满意和潜在的业务损失。这种间接成本虽然难以量化，但进一步凸显了对更有效的数据提取解决方案的迫切需要。 显然，为了使上述保险公司保持竞争力和成本效益，自动化医疗记录数据提取过程的解决方案至关重要。所选的解决方案需要解决这些行业特定的挑战，并减少与手动数据提取相关的重大财务负担。 解决方案：迈向人工智能驱动的自动化 面对数据提取的挑战，Astera ReportMiner 成为该公司的变革性解决方案，增强了其患者数据管理系统。这款先进的软件将曾经需要数小时的流程简化为不到一分钟，有望改变每月处理 3,000 条记录的繁重任务。 例如，保险索赔通常附带大量支持文件——医生证明、实验室结果、医疗发票等。
每个文件都有自己的格式和关键数据点。 ReportMiner 的 AI Capture 使该公司只需单击一下即可创建报告模型。这使得能够从各种文档中快速提取重要数据，从而节省了以前花在手动布局创建上的时间和精力高达 80%。 此外，该公司利用该工具自动识别和提取关键数据点，例如患者姓名、程序代码和医疗发票中的账单金额。他们能够自动从医疗发票中提取关键数据，自动创建数据分析表，并简化整个数据管道。这不仅提高了他们的运营效率，而且还带来了更准确的数据，从而提高了他们的决策能力。 执行 从手动数据提取转向自动化流程对于该公司来说是重要的一步。第一步涉及对 ReportMiner 功能进行培训，包括使用 AI Capture 和创建提取模板。 在长达一个月的过渡过程中，手动和自动化流程同时运行，以确保服务连续性。尽管最初遇到了挑战，但实施还是成功的，公司对手动流程的依赖逐渐减少了约 80%。 ReportMiner 和 AI Capture 的实施大大减少了用于数据提取的时间和资源。该软件能够同时处理多个文件，这意味着每月处理 3,000 条记录的任务变得更加高效，从而缩短周转时间并节省大量成本。 Astera ReportMiner 的影响 实施后，处理每份病历的时间从 30 分钟大幅缩短至不到 1 分钟，处理时间减少了 96%，年度成本减少了 90,000 美元。 最初，采用手动流程，该公司面临 2% 的错误率，每年损失 21,600 美元。实施 ReportMiner 后，错误率降至 0.5% 以下，大大减少了返工的需要，并进一步节省了时间和资源。这使公司每年的成本减少了 16,200 美元。
就成本而言，手动数据提取的经济负担是惊人的。每份医疗记 危地马拉 电话号码 录的转录时间约为 30 分钟，这相当于每月 1,500 多个小时的劳动时间。假设数据录入人员的平均工资为每小时 15 美元，那么手动数据提取的成本将达到每月 22,500 美元，即每年高达 270,000 美元。 此外，人为错误的可能性也带来了另一个成本因素。即使保守的错误率为 2%，这也意味着每月有 60 条记录需要返工。每个错误平均会给公司带来 30 美元的额外损失，每年总计高达 21,600 美元。 此外，在像保险这样竞争激烈的行业中，由于数据提取缓慢而无法及时处理索赔可能会导致客户不满意和潜在的业务损失。这种间接成本虽然难以量化，但进一步凸显了对更有效的数据提取解决方案的迫切需要。 显然，为了使上述保险公司保持竞争力和成本效益，自动化医疗记录数据提取过程的解决方案至关重要。所选的解决方案需要解决这些行业特定的挑战，并减少与手动数据提取相关的重大财务负担。 解决方案：迈向人工智能驱动的自动化 面对数据提取的挑战，Astera ReportMiner 成为该公司的变革性解决方案，增强了其患者数据管理系统。这款先进的软件将曾经需要数小时的流程简化为不到一分钟，有望改变每月处理 3,000 条记录的繁重任务。 例如，保险索赔通常附带大量支持文件——医生证明、实验室结果、医疗发票等。
每个文件都有自己的格式和关键数据点。 ReportMiner 的 AI Capture 使该公司只需单击一下即可创建报告模型。这使得能够从各种文档中快速提取重要数据，从而节省了以前花在手动布局创建上的时间和精力高达 80%。 此外，该公司利用该工具自动识别和提取关键数据点，例如患者姓名、程序代码和医疗发票中的账单金额。他们能够自动从医疗发票中提取关键数据，自动创建数据分析表，并简化整个数据管道。这不仅提高了他们的运营效率，而且还带来了更准确的数据，从而提高了他们的决策能力。 执行 从手动数据提取转向自动化流程对于该公司来说是重要的一步。第一步涉及对 ReportMiner 功能进行培训，包括使用 AI Capture 和创建提取模板。 在长达一个月的过渡过程中，手动和自动化流程同时运行，以确保服务连续性。尽管最初遇到了挑战，但实施还是成功的，公司对手动流程的依赖逐渐减少了约 80%。 ReportMiner 和 AI Capture 的实施大大减少了用于数据提取的时间和资源。该软件能够同时处理多个文件，这意味着每月处理 3,000 条记录的任务变得更加高效，从而缩短周转时间并节省大量成本。 Astera ReportMiner 的影响 实施后，处理每份病历的时间从 30 分钟大幅缩短至不到 1 分钟，处理时间减少了 96%，年度成本减少了 90,000 美元。 最初，采用手动流程，该公司面临 2% 的错误率，每年损失 21,600 美元。实施 ReportMiner 后，错误率降至 0.5% 以下，大大减少了返工的需要，并进一步节省了时间和资源。这使公司每年的成本减少了 16,200 美元。