Vorherige Genehmigung, ein schicker Begriff dafür, dass Ihr Arzt die Genehmigung Ihrer Krankenversicherung einholen muss, bevor er einen medizinischen Eingriff durchführt, war in der Regel ein stark manueller Prozess mit vielen Schritten, Überprüfungen und der Zusammenarbeit von Personen.
Das Einholen einer Genehmigung durch die Versicherungsgesellschaft soll unnötige Eingriffe verhindern und die Gesundheitskosten niedrig halten; Allerdings führt der langwierige Prozess der vorherigen Genehmigung oft dazu, dass die Behandlung verzögert oder sogar aufgegeben wird. Und das administrative Kosten Die damit verbundenen Kosten machen zwischen 20 % und 34 % der US-Gesundheitsausgaben aus.
Um dieses Problem zu beheben, haben die Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS) einen Vorschlag herausgegeben im Februar mit dem Ziel, sich mit der Belastung des Gesundheitssystems durch vorherige Genehmigungen zu befassen, und forderte, diesen Prozess in die digitale Welt zu integrieren.
Einige Experten sind der Meinung, dass der CMS-Vorschlag Technologieunternehmen den Weg ebnet, ihre Lösungen einzuführen, die letztendlich die Art und Weise verbessern werden, wie Gesundheitsdaten genutzt werden.
Ein neues Unternehmen, das davon profitiert, ist Basys.ai, das Gesundheitsplänen und Gesundheitssystemen hilft, eine wertebasierte Versorgung einzuführen, beginnend mit der vorherigen Genehmigung. Es wurde Anfang 2022 von Amber Nigam und Jie Sun gegründet, die sich während ihres Gesundheitsdatenwissenschaftsprogramms in Harvard kennengelernt hatten.
Basys kombiniert generative KI und Deep Learning, um seinen „Motor“ anzutreiben, der bis zu 90 % der Vorabgenehmigungsanfragen für Medikamente und Verfahren mit hoher Genauigkeit automatisieren kann, sagte Nigam gegenüber Tech. Die Plattform benötigt außerdem keine sensiblen Daten von Versicherungsgesellschaften oder Ärzten, wodurch sich die typische Integrationszeit von bis zu einem Jahr auf wenige Wochen verkürzt.
„Die Engine basiert auf umfangreichen Längsschnittdaten des Joslin Diabetes Center und der Mayo Clinic von mehr als 10 Millionen Patienten“, sagte Nigam. „Dies bedeutet eine Abflachung der Kostenkurve für Patienten und eine Verringerung des Verwaltungsaufwands durch den Einsatz von KI.“
Darüber hinaus kann Basys durch die Automatisierung der Kodierung von Kostenträgerrichtlinien Zeitpläne mit Krankenversicherungsplänen schneller erstellen, und zwar bis zu neun Monate schneller als die meisten seiner Konkurrenten, zu denen laut Nigam Unternehmen wie Cohere Health gehören.
Das Unternehmen startet heute seinen kommerziellen Start, getragen von einer Pre-Seed-Finanzierung in Höhe von 2,4 Millionen US-Dollar. Nina Capital leitete die Runde und wurde von einer Gruppe von Investoren unterstützt, darunter Eli Lilly (Lilly Ventures), Mayo Clinic, Two Lanterns Venture Partners, Asset Management Ventures und Chaac Ventures.
Basys begann zunächst mit dem Verkauf an Anbieter und erzielte Einnahmen, hat sein Geschäftsmodell jedoch inzwischen auf den Verkauf an Krankenversicherungsgesellschaften umgestellt. Man initiiere derzeit Pilotprojekte mit zwei großen Kostenträgern in Massachusetts und Minnesota, sagte Nigam.
Das Unternehmen arbeitet außerdem daran, die Patientenergebnisse zu erfassen, indem es die Rückübernahmeraten senkt und feststellt, ob das Fortschreiten der Krankheit des Patienten gestoppt oder verlangsamt wurde.
„Wir stellen außerdem sicher, dass wir viele Informationen über die Patienten haben“, sagte Nigam. „Manchmal basieren Entscheidungen nicht ausschließlich auf ein oder zwei Attributen; Es basiert auf Hunderten oder Tausenden von Attributen sowie dem Verständnis der Policen der Versicherungsgesellschaft. Sobald Sie diese Richtlinien mit den Patienteninformationen abgleichen, ist die Lösung einer vorherigen Autorisierungsanfrage differenzierter.“