Con los costos operativos en aumento, cambios importantes en Medicaid y otras presiones financieras que afectan al sistema de salud, prever los ingresos y asignar recursos de manera efectiva nunca ha sido tan importante para los planes de salud como lo es hoy. Y anticipar el futuro probablemente nunca haya sido tan desafiante.
Los planes de salud han estado implementando gradualmente programas de inteligencia artificial y análisis sofisticados durante años para hacer que los programas sean más efectivos, reducir costos y mitigar el riesgo financiero.
Pero con los desafíos actuales, el enfoque gradual se ha convertido en un lujo. Según McKinsey, los planes de salud deberían acelerar el ritmo.
Las organizaciones de atención médica necesitan sumergirse por completo en la inteligencia artificial, ya que mitigar el riesgo se está convirtiendo rápidamente en un problema comercial existencial. El aprendizaje automático ha pasado rápidamente de ser algo agradable de tener a ser algo imprescindible.
Por cada $10 mil millones de ingresos de los pagadores, las soluciones de inteligencia artificial podrían ahorrar entre $150 millones y $300 millones en costos administrativos, ahorrar entre $380 millones y $970 millones en costos médicos y aumentar los ingresos entre $260 millones y $1,24 mil millones, según McKinsey.
Los planes de salud ya no deberían debatir si invertir o no en inteligencia artificial y automatización, sino que deben cambiar completamente el enfoque a cómo implementar estas tecnologías estratégicamente.
Algunos planes de salud están comenzando a ver los beneficios del análisis predictivo habilitado por la inteligencia artificial, que, combinado con servicios clínicos de BPO que agregan toma de decisiones experta a la gestión de la atención, les brinda un enfoque escalable para mejorar los resultados de salud de los miembros mientras ayudan a reducir costos. La coordinación de la atención impulsada por la IA está simplificando los flujos de trabajo complejos para muchos pagadores.
Un ejemplo de este enfoque innovador implica profundizar en la estratificación del riesgo al identificar e intervenir mejor para las poblaciones en riesgo creciente, o personas que aún no están clasificadas como de alta necesidad médica o de alto costo, pero que están en camino de serlo.
Debido a las crecientes tasas de enfermedades cardíacas, obesidad, asma y afecciones de salud mental, la población de pacientes con riesgo creciente está creciendo. Para los pagadores, tener control sobre el riesgo creciente para brindar apoyo clínico e intervención tempranos será un tema determinante a medida que el sistema de salud continúe lidiando con la presión de los costos crecientes.
Comprender el riesgo creciente
La categorización de los pacientes en grupos de alto, moderado y bajo riesgo basada en el análisis de datos siempre ha sido fundamental en la atención médica tanto para los proveedores como para los pagadores. Es lo que garantiza la mejor asignación de recursos al asegurarse de que los pacientes de mayor riesgo reciban la atención que necesitan.
Pero muchas organizaciones de atención médica podrían estar obteniendo más valor del proceso de estratificación del riesgo mediante el uso de nuevas tecnologías para identificar y diseñar rápidamente intervenciones médicas para los pacientes de riesgo creciente.
Tradicionalmente, los aseguradores han estratificado a los pacientes en categorías de riesgo basadas en datos de reclamaciones, que analizan la utilización de la atención médica después de que se han prestado y pagado los servicios. Esto significa que los planes de salud han estado tomando decisiones críticas mirando por el espejo retrovisor. Las nuevas tecnologías y el acceso mejorado a los registros clínicos ahora están permitiendo a los planes mirar hacia adelante, lo que es cada vez más necesario en una industria de la salud acosada por la incertidumbre.
Cuanto antes se puedan identificar los pacientes de riesgo creciente, antes los planes de salud pueden implementar estrategias para prevenir o ralentizar la progresión de la enfermedad, reducir las visitas al hospital y reducir los costos a largo plazo.
La estratificación del riesgo pasa de ser reactiva a predictiva con la adición de análisis avanzados de datos e inteligencia artificial. Los planes de salud que ya han adoptado este enfoque pueden detectar indicadores tempranos de enfermedad antes de que sean necesarias intervenciones costosas.
Los nuevos modelos predictivos analizan no solo datos de reclamaciones, sino tendencias de autorización previa, pasos diagnósticos e históricos previos en datos de la EHR y entradas clínicas en tiempo real para identificar a los pacientes que son más propensos a ver un deterioro en su condición de salud.
Pero identificar el riesgo en crecimiento es solo uno de los beneficios. Actuar sobre esta información abre una variedad de oportunidades de ahorro de costos para las organizaciones de atención médica.
Adelantarse a los problemas
Comprender a los pacientes de riesgo creciente sienta las bases para una atención médica proactiva, algo que ayuda a los pacientes, a las familias y a las organizaciones que los cuidan.
Al combinar la coordinación de la atención liderada por clínicos, la autorización previa automatizada, el monitoreo remoto de pacientes, alertas impulsadas por IA y otras nuevas tecnologías y enfoques, los planes de salud y otras organizaciones de atención administrada pueden mejorar el acceso a la atención más impactante y necesaria, especialmente para pacientes con enfermedades crónicas que probablemente empeoren con el tiempo.
Este enfoque permite a los planes de salud identificar tanto a individuos como a poblaciones de pacientes completas que están en alto riesgo o en vías de convertirse en alto riesgo, crear e adaptar intervenciones en tiempo real y desplegar estrategias para anticipar condiciones de salud en aumento.
La propuesta de valor definitiva es el apoyo automatizado de la toma de decisiones complejas y proactivas. La integración de conocimientos predictivos con flujos de trabajo de autorización previa automatizados lo hace posible al garantizar que los servicios críticos, como las referencias a especialistas, las pruebas diagnósticas y los medicamentos, se aprueben sin demora. Como resultado, los miembros del plan con riesgo creciente pueden recibir la atención que necesitan para prevenir un deterioro de su salud, lo que se traduce en mejores resultados de salud.
Los planes de salud que aún no han experimentado los beneficios de la IA podrían preguntarse cómo se combinan estas diversas piezas para lograr un mayor impacto a un costo menor que los programas tradicionales de gestión de atención de salud de los planes de salud.
Para muchos, la subcontratación de procesos comerciales clínicos habilitados por IA (BPO) es la pieza clave y permite un modelo en el que tanto los costos administrativos como los médicos pueden ser fijos y predecibles. La BPO clínica combina la experiencia clínica y los servicios críticos de gestión con una plataforma de gestión de la salud de la población habilitada por IA, creando un programa orientado al futuro para la gestión del riesgo en aumento. Combinar estas capacidades permite servicios de gestión de la salud de la población a un costo fijo por PMPM tanto para el costo administrativo del programa como para los costos médicos de las personas cuya salud se gestiona en esos programas.
Los beneficios de la BPO para cualquier organización de atención médica con riesgo compartido incluyen:
Acceso a experiencia clínica en múltiples especialidades
Procesos de gestión de atención automatizados
IA agente y modelado predictivo
Costos administrativos reducidos
Compartir el riesgo de costos médicos en acuerdos de rendimiento garantizado
Las organizaciones de atención médica que decidan mitigar el riesgo, adoptar un enfoque proactivo respaldado por la IA es un imperativo hoy en día. No hay signos de que las presiones de costos que afectan a la atención médica disminuyan en el corto plazo.
Comprender el riesgo es el primer paso importante para controlarlo, y el riesgo creciente es un área en la que muchos planes de salud necesitan actuar ahora.
Foto: champc, Getty Images
David Hamilton es el Director de Crecimiento de Zyter|TruCare, liderando iniciativas estratégicas para impulsar el crecimiento empresarial, expandir la presencia en el mercado y fortalecer las asociaciones con las principales organizaciones de pagadores y proveedores. Con una amplia experiencia en liderazgo de organizaciones como Randstad Digital, Datavant/Ciox, DXC/Gainwell y Cognizant, David aporta un profundo conocimiento en tecnología, servicios y soluciones de procesos comerciales de atención médica.
El liderazgo de David se enfoca en mejorar la interoperabilidad de los datos de atención médica, las estrategias de ajuste de riesgos y la colaboración entre pagadores y proveedores, asegurando que las organizaciones naveguen de manera eficaz por los cambios regulatorios y las complejidades operativas. En Zyter|TruCare, aprovecha esta experiencia para ofrecer soluciones impactantes diseñadas para mejorar la conectividad, simplificar los procesos administrativos y mejorar la atención centrada en el paciente.
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