No se espera que el aumento de varias décadas en los costos de atención médica cambie de rumbo en el corto plazo. En busca de una solución, Adun Akanni y TJ Ademiluyi fundaron Alaffia Salud en 2020, una de las nuevas empresas que participan en TechCrunch Disrupt Battlefield 200. La compañía de tecnología de la salud utiliza el aprendizaje automático para tratar de identificar el fraude, el desperdicio y el abuso en las reclamaciones de atención médica.
“Aprovechamos los conocimientos clave de la compañía de facturación médica de nuestra familia para fundar Alaffia”, dijo Ademiluyi a TechCrunch en una entrevista. “Determinamos que la mayoría de los desperdicios en el sistema son el resultado de un error humano natural, la falta de transparencia en el procesamiento de reclamos y los incentivos desalineados entre los proveedores de atención médica y los pagadores. Fundamos Alaffia para abordar estos problemas utilizando el aprendizaje automático incipiente y la inteligencia artificial, construidos sobre la base de una profunda experiencia en el campo de la atención médica”.
Alaffia vende servicios principalmente a pagadores de seguros de salud y empresas que brindan cobertura de salud a sus empleados. Usando IA para extraer y estandarizar datos de facturas de hospitales, incluidos varios códigos de procedimientos de facturación médica y fechas de servicio, la plataforma tiene como objetivo reducir el gasto de los pagadores al encontrar errores y sobrecargos en las facturas enviadas por los proveedores de atención médica.
Las causas de los errores de facturación médica son innumerables, pero a menudo surgen de la facturación doble, el incumplimiento de la fecha límite de envío del pagador y la falta de captura de la información del paciente. Los códigos de diagnóstico no específicos son otro problema común, lo que lleva a instancias de codificación superior e inferior. La codificación superior es cuando un codificador informa un servicio de mayor nivel que el que recibieron los pacientes o que nunca habían realizado, mientras que la codificación inferior es cuando los códigos de facturación no capturan el alcance completo del trabajo realizado por un médico.
Se espera que los gastos médicos crezcan en un promedio de 5,1 % entre 2021 y 2030, alcanzando los 6,8 billones de dólares, de acuerdo a a los Centros de Servicios de Medicare y Medicaid, y una parte significativa de esos gastos se derivan de errores en las reclamaciones de seguros de salud. Es estimado que alrededor del 80% de las reclamaciones en los EE. UU. contienen al menos un error de facturación médica, y que hasta $ 300 mil millones son perdió al fraude, despilfarro y abuso de proveedores cada año.
Créditos de imagen: Alaffia Salud
“Este es un problema técnico bastante desafiante debido a la falta de estandarización de datos en el sistema de atención médica, por lo que hemos entrenado rigurosamente modelos de aprendizaje automático utilizando datos de entrenamiento generados por nuestro equipo de anotación interno”, dijo Ademiluyi.
Alaffia revisa las facturas de las instalaciones en busca de errores como “desagregación”, es decir, el uso de múltiples códigos para partes individuales de un procedimiento, mientras verifica la precisión de reclamos más complejos como implantes y cirugías. La compañía dice que recurre a enfermeras registradas, codificadores certificados y emisores de facturas certificados para cotejar los hallazgos de la IA, así como un equipo de revisión clínica que examina cada reclamo y el registro médico correspondiente.
Cuando se le preguntó acerca de los competidores, Ademiluyi dice que ve a los “participantes heredados de la industria” que procesan y revisan manualmente las reclamaciones como los principales rivales de Alaffia. Pero Alaffia no es la única startup que intenta abordar el problema del error de facturación médica con IA. Anomaly, que trabaja con compañías y proveedores de seguros, ofrece una plataforma impulsada por IA diseñada para detectar irregularidades en las facturas médicas. También está Nym, cuya tecnología convierte automáticamente las historias clínicas y los registros médicos electrónicos de las consultas médicas en códigos de facturación auditables.
Sin embargo, Alaffia ha logrado ganar tracción en el espacio y financiación. Ademiluyi afirma que los servicios de la empresa actualmente cubren a más de 300.000 miembros del plan de salud en total. Y hasta la fecha, Alaffia ha recaudado $6.6 millones en capital de riesgo de patrocinadores que incluyen a Anthemis, 1984 Ventures, Aperture Venture Capital, Tau Ventures, Twine Ventures, Plug and Play Ventures y ERA’s Remarkable Ventures Fund.
Ademiluyi dice que los ingresos de 2022 están en camino de más del doble año tras año. El plan a corto plazo es expandir la presencia comercial y las ofertas de productos de Alaffia, agregó, comenzando con los servicios de revisión de facturas hospitalarias directamente a los pacientes. La empresa emplea actualmente a “poco más” de 20 personas y espera contratar a cinco más para fin de año.
“Afortunadamente, operamos en una industria resistente a la recesión. Independientemente de las pandemias, las macrotendencias o las perspectivas de las tasas de interés, la gente seguirá visitando al médico para recibir atención”, dijo Ademiluyi. “Cuando los pacientes reciben atención, genera más gastos de atención médica, lo que beneficia a nuestro negocio a medida que revisamos las facturas hospitalarias generadas en busca de errores. A medida que avanzamos hacia una desaceleración en el mercado, las grandes empresas, tanto las instituciones de seguros de salud como los empleadores a quienes apoyamos, en realidad están buscando formas de reducir sus gastos, lo que apoyamos directamente al reducir el gasto en atención médica. Como tal, creemos que la pandemia y la desaceleración actual de la economía son positivas para el negocio”.
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