Abrechnungsprüfung und Anomalieerkennung im Gesundheitswesen mit KI

Abrechnungsprüfung und Anomalieerkennung im Gesundheitswesen mit KI.

MODUL 01: FEHLER UND AUFFÄLLIGKEITEN IN DER ABRECHNUNG

• Typische Muster: Upcoding, Doppelabrechnung, Unregelmäßigkeiten
• Regelbasierte Prüfung versus Machine Learning
• Datenschutz bei Gesundheitsdaten
• Warum starre Regeln vieles übersehen
• Ihre Ausgangslage: Wie prüfen Sie heute?

MODUL 02: ANOMALIEERKENNUNG

• Ausreißer und ungewöhnliche Muster finden (Unsupervised Learning)
• Leistungs- und Verordnungsprofile analysieren
• Übung: Sie spüren auffällige Abrechnungen auf
• Der Aha-Moment: das Muster, das keiner Regel widersprach
• Normal von auffällig unterscheiden

MODUL 03: VOM BEFUND ZUR PRÜFUNG

• Priorisierung und Fallauswahl
• Erklärbarkeit für Prüfer und Widerspruchsverfahren
• False Positives und Fairness
• Übung: Sie leiten aus Treffern Prüfhandlungen ab
• Aufwand und Prüfsicherheit in Balance

MODUL 04: UMSETZUNG

• Integration in bestehende Prüfsysteme
• Governance und Dokumentation
• Fallstudie: eine Prüfstrategie mit KI-Unterstützung
• Datenschutz sauber verankern
• Ihr Fahrplan zur datengetriebenen Prüfung