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No se espera que el aumento de varias d\u00e9cadas en los costos de atenci\u00f3n m\u00e9dica cambie de rumbo en el corto plazo. En busca de una soluci\u00f3n, Adun Akanni y TJ Ademiluyi cofundaron Alaffia Health en 2020, una de las nuevas empresas que participan en TechCrunch Disrupt Battlefield 200. La empresa de tecnolog\u00eda de la salud utiliza el aprendizaje autom\u00e1tico para tratar de identificar el fraude, el desperdicio y el abuso en las reclamaciones de atenci\u00f3n m\u00e9dica. .<\/p>\n
\u00abAprovechamos los conocimientos clave de la compa\u00f1\u00eda de facturaci\u00f3n m\u00e9dica de nuestra familia para fundar Alaffia\u00bb, dijo Ademiluyi a TechCrunch en una entrevista. \u201cDeterminamos que la mayor\u00eda 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 atenci\u00f3n m\u00e9dica y los pagadores. Fundamos Alaffia para abordar estos problemas utilizando el aprendizaje autom\u00e1tico incipiente y la inteligencia artificial, construidos sobre la base de una profunda experiencia en el campo de la atenci\u00f3n m\u00e9dica\u201d.<\/p>\n
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 c\u00f3digos de procedimientos de facturaci\u00f3n m\u00e9dica 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 atenci\u00f3n m\u00e9dica.<\/p>\n
Las causas de los errores de facturaci\u00f3n m\u00e9dica son innumerables, pero a menudo surgen de la facturaci\u00f3n doble, el incumplimiento de la fecha l\u00edmite de env\u00edo del pagador y la falta de captura de la informaci\u00f3n del paciente. Los c\u00f3digos de diagn\u00f3stico no espec\u00edficos son otro problema com\u00fan, lo que lleva a instancias de codificaci\u00f3n superior e inferior. La codificaci\u00f3n superior es cuando un codificador informa un servicio de mayor nivel que el que recibieron los pacientes o que nunca hab\u00edan realizado, mientras que la codificaci\u00f3n inferior es cuando los c\u00f3digos de facturaci\u00f3n no capturan el alcance completo del trabajo realizado por un m\u00e9dico.<\/p>\n
Se espera que los gastos m\u00e9dicos crezcan en un promedio del 5,1 % entre 2021 y 2030, alcanzando los $6,8 billones, seg\u00fan los Centros de Servicios de Medicare y Medicaid, y una parte significativa de esos gastos se deriva de errores en las reclamaciones de seguros m\u00e9dicos. Se estima que alrededor del 80 % de las reclamaciones en los EE. UU. contienen al menos un error de facturaci\u00f3n m\u00e9dica y que cada a\u00f1o se pierden hasta $300 mil millones por fraude, desperdicio y abuso del proveedor.<\/p>\n
Cr\u00e9ditos de imagen:<\/strong> Alaffia Salud<\/p>\n<\/div>\n \u201cEste es un problema t\u00e9cnico bastante desafiante debido a la falta de estandarizaci\u00f3n de datos en el sistema de atenci\u00f3n m\u00e9dica, por lo que hemos entrenado rigurosamente modelos de aprendizaje autom\u00e1tico utilizando datos de entrenamiento generados por nuestro equipo de anotaci\u00f3n interno\u201d, dijo Ademiluyi.<\/p>\n Alaffia revisa las facturas de las instalaciones en busca de errores como \u00abdesagregaci\u00f3n\u00bb, es decir, el uso de m\u00faltiples c\u00f3digos para partes individuales de un procedimiento, mientras verifica la precisi\u00f3n de reclamos m\u00e1s complejos como implantes y cirug\u00edas. La compa\u00f1\u00eda dice que recurre a enfermeras registradas, codificadores certificados y emisores de facturas certificados para cotejar los hallazgos de la IA, as\u00ed como un equipo de revisi\u00f3n cl\u00ednica que examina cada reclamo y el registro m\u00e9dico correspondiente.<\/p>\n Cuando se le pregunt\u00f3 acerca de los competidores, Ademiluyi dice que ve a los \u00abparticipantes heredados de la industria\u00bb que procesan y revisan manualmente las reclamaciones como los principales rivales de Alaffia. Pero Alaffia no es la \u00fanica startup que intenta abordar el problema del error de facturaci\u00f3n m\u00e9dica con IA. Anomaly, que trabaja con compa\u00f1\u00edas y proveedores de seguros, ofrece una plataforma impulsada por IA dise\u00f1ada para detectar irregularidades en las facturas m\u00e9dicas. Tambi\u00e9n est\u00e1 Nym, cuya tecnolog\u00eda convierte autom\u00e1ticamente las historias cl\u00ednicas y los registros m\u00e9dicos electr\u00f3nicos de las consultas m\u00e9dicas en c\u00f3digos de facturaci\u00f3n auditables.<\/p>\n Sin embargo, Alaffia ha logrado ganar tracci\u00f3n en el espacio y financiaci\u00f3n. Ademiluyi afirma que los servicios de la empresa actualmente cubren a m\u00e1s de 300.000 miembros del plan de salud en total. Hasta la fecha, Alaffia ha recaudado 6,6 millones de d\u00f3lares en capital de riesgo de patrocinadores como Anthemis, 1984 Ventures, Aperture Venture Capital, Tau Ventures, Twine Ventures, Plug and Play Ventures y ERA’s Remarkable Ventures Fund.<\/p>\n Ademiluyi dice que los ingresos de 2022 est\u00e1n en camino de m\u00e1s del doble a\u00f1o tras a\u00f1o. El plan a corto plazo es expandir la presencia comercial y las ofertas de productos de Alaffia, agreg\u00f3, comenzando con los servicios de revisi\u00f3n de facturas hospitalarias directamente a los pacientes. La empresa emplea actualmente a \u201cpoco m\u00e1s\u201d de 20 personas y espera contratar a cinco m\u00e1s para fin de a\u00f1o.<\/p>\n \u201cAfortunadamente, operamos en una industria resistente a la recesi\u00f3n. Independientemente de las pandemias, las tendencias macro o las perspectivas de las tasas de inter\u00e9s, la gente seguir\u00e1 visitando al m\u00e9dico para recibir atenci\u00f3n\u201d, dijo Ademiluyi. \u201cCuando los pacientes reciben atenci\u00f3n, genera m\u00e1s gastos de atenci\u00f3n m\u00e9dica, lo que beneficia a nuestro negocio a medida que revisamos las facturas hospitalarias generadas en busca de errores. A medida que avanzamos hacia una desaceleraci\u00f3n en el mercado, las grandes empresas, tanto las instituciones de seguros de salud como los empleadores a quienes apoyamos, en realidad est\u00e1n buscando formas de reducir sus gastos, lo que apoyamos directamente al reducir el gasto en atenci\u00f3n m\u00e9dica. Como tal, creemos que la pandemia y la desaceleraci\u00f3n actual de la econom\u00eda son positivas para el negocio\u201d.<\/p>\n<\/p><\/div>\n