UnitedHealth Group: ML-модель Optum Rx сократила малоценные аудиты аптек на 35%

Optum Rx, аптечный бизнес UnitedHealth Group, проверяет рецептурные претензии аптек на признаки мошенничества, растрат и злоупотреблений (FWA). По оценке, на которую ссылается компания, такие потери обходятся системе здравоохранения США в 3,5 млрд долларов в год. В аптечной практике это и непреднамеренные ошибки — дублирующая терапия или ненужные повторные выдачи, — и умышленные действия: завышенные счета, оплата брендового препарата при выдаче дженерика, подделка рецептов. Раньше аудиторы вручную просматривали большие объёмы претензий в поисках нарушений.

Optum Rx использует ИИ-аналитику, которая анализирует данные о претензиях во время и после выставления счёта. Система раньше отмечает необычные закономерности и выделяет признаки, характерные для случаев мошенничества, чтобы аудиторы сосредоточились на операциях с наибольшим риском. Модели ИИ и машинного обучения работают в двух режимах: в реальном времени и в ретроспективных аудитах — расследованиях мошенничества, документарных и выездных проверках.

Компания приводит примеры работы системы. В реальном времени аналитика обнаружила, что пациент мог получить две разные дозы одного препарата; аудитор связался с аптекой, и фармацевт исправил рецепт до выдачи лекарства. В другом случае система отметила необычное количество и запас дней в заказе фармацевта более чем на 30 упаковок ненужного препарата, и после звонка аудитора заказ отменили. По данным UnitedHealth Group, модель машинного обучения сократила на 35% число малоценных ретроспективных аудитов — тех, что вряд ли выявят нарушения. Использование ИИ проходит проверку в рамках общекорпоративной программы ответственного ИИ.