[산업군별 적용분야(Industry Applications) | 의료기관(Healthcare)]
지능형 의료 분석(Intelligent Healthcare Analytics)
분석 역량을 활용하여 더 나은 결과(results)를 도출하는 것은 감사(audit), 컴플라이언스(compliance) 및 부정조사(fraud investigation) 그룹의 지속적인 과제입니다. 다음은 의료분야(healthcare)에서 분석이 어떻게 사용되고 있는지에 대한 몇 가지 예시입니다.
의료비 청구(Patient Billing), 미수금(Accounts Receivable) 및 관리의료(Managed Care)
- 대손금(Bad debt) 및 수급자(contractor) 충당금(allowance) 재계산
- 현금 흐름을 재계산하기 위한 서비스 날짜(date-of-service) 대비 청구서 날짜(invoice date)의 미수금(receivable) age(연령 분석)
- 적시에 징수(collection) 및 상각(write-off)을 평가하기 위한 서비스 청구 날짜 age(연령 분석)
- Financial class, procedure code, cost center 별로 거절된 지불(rejected payments)을 분석
- 퇴원에서 청구까지, 청구에서 지불까지, 지불인(payor) 또는 부서별 평균 일수 계산
- 미수금(Accounts receivable)의 일수 계산
- 지불인(Payer)별 보험급여(reimbursement) 비율 계산
- 청구 프로세스를 재설계할 기회를 식별하기 위해 서비스 날짜(date-of-service)를 청구서 날짜(invoice date)와 비교
- 미수금의 상세한 연령(aging)을 Medicare(의료보험)에서 요구하는 timing cycle 과 비교하여 청구 프로세스 개선하기 위한 기회를 식별
- 적절한 레벨의 대손충당금(doubtful accounts reserves) 확인
- Financial class 또는 cost center 별 평균 징수 금액 확인
- Financial class 별 청구서(invoice)에서 부터 지불까지의 평균 일수 확인
조제(Pharmacy)
- 리스크가 높은 직원(간호사, 약사 등)의 급여 기록(payroll record) 분석
- 장기간 휴가를 사용하지 않은 직원을 식별. 리스크: 마약이 필요하거나 "자신의 흔적을 감춰야"하기 때문에 직장을 벗어나고 싶어하지 않음
- 초과 근무가 많거나 항상 교대 근무를 지원하는 직원들 식별
- 반대로, 병가 일수가 급증한 직원을 식별
- 리스크가 높은 직원 및 리스크가 높은 규제약물(drugs/controlled) 물질의 추세 분석(trend analysis)
- 리스크가 높은 직원의 초과근무 및 규제약물(controlled substance)의 사용/투여를 분석
- 같은 기간 동안 다른 직원과 비교한 규제약물 사용에 대한 표준편차(standard deviation)를 계산
- 비정상적으로 많은 양의 약물 낭비 테스트(표준편차 분석/standard deviation analysis)
- 사용량에 비해 비정상적으로 많은 양의 마취제(opioid)/규제약물의 주문을 식별
- 규제약물/마약(narcotic) 사용을 병원 직원의 직무기술서와 비교
의사(Physicians)
- 의사의 계약 준수(contract compliance) 확인
- 환자 유형, 지불인(payer) 등을 기준으로 의사의 진료 기록을 평가
- 불완전한 의사 프로필 정보에 대한 리포트
- 현재 의료면허가 있는 의사인지 테스트
- 컴플라이언스를 리포트하기 위해 새로운 의사를 선택적으로 감사(audit)
자재 관리/재고(Materials Management/Inventory)
- 재고(Inventory)를 class(분류별)로 나누고 투자 비율(percent investment)을 비교
- 재고 마스터(Inventory master)에서 중복된 공급 품목 식별
- 현재고(On-hand) 수량 미만으로 매년 사용되고 있는 품목 식별
- 정렬된(Sorted) 회전율(turnover) 분석을 통해 쓸모 없는 재고 식별
- Class(분류) 또는 group(그룹) 별로 시작 및 종료 기간의 잔고(balance)를 식별
IT 및 보안(IT & Security)
- 인증/권한(Authentication/Authorization) 파일을 직원 파일과 비교하여 해고된 직원 식별
- 손상된 데이터(Corrupt data) 필드 식별
- 중복 레코드(Duplicate record) 식별
- 현재 시스템 목록을 시스템 권한별로 sort(정렬)하여 직무에 필요한 것보다 더 많은 액세스 권한이 있는 사람(IS 직원 포함)을 식별
- 시스템 액세스를 물리적 보안 로그(security log)와 비교
컴플라이언스(Compliance)
- 당일 입원 및 다음에 재입원 식별
- 실험실 검사에 대한 부적절한 가격 매기기 식별
- 리스크가 높은 조직의 빈번한 사용 식별
- OIG(감사관실)-제외 공급자 목록을 벤더, 직원 마스터 파일과 match(일치)
- Upcoding(환자의 실제 질병보다 높게 청구하는 행위) 식별
- 환자 데이터 액세스 로그(access log)를 분석하여 발생 가능한 HIPAA 리스크/위반을 식별