वीएचआई के तहत काम करने वाले कई अस्पतालों में और बस आबादी को सीधे भुगतान सेवाएं प्रदान करने के लिए, प्रत्येक व्यवसायी के लिए "बिक्री योजना" का एक प्रकार है। इस योजना के कार्यान्वयन को अक्सर वीएचआई के माध्यम से बीमाधारक की कीमत पर बेईमानी से हासिल किया जाता है। उदाहरण के लिए:
- व्यापक सेवाओं को घटक चिकित्सा जोड़तोड़ में विभाजित किया जाता है ताकि चेक बड़ा हो।
- निदान के उपचार में अत्यधिक प्रक्रियाएं और अध्ययन निर्धारित हैं - खासकर अगर अस्पताल ने हाल ही में नए उपकरण खरीदे हैं।
इस तरह के दुरुपयोग स्वैच्छिक स्वास्थ्य बीमा (वीएचआई) क्षेत्र में बीमा कंपनियों के लिए एक बहुत बड़ी हानि है, जो पहले से ही प्रतिस्पर्धा में हैं और ग्राहकों को आकर्षित करने के लिए अपने बीमा कार्यक्रम का विस्तार करने के लिए मजबूर हैं। इसलिए, उनकी ओर से, बिल के नियमित सत्यापन में विशेषज्ञ डॉक्टर शामिल हैं। और उल्लंघन के मामले में - चिकित्सा संस्थानों में तथाकथित "रोकथाम" का संचालन।
यह सब एक लंबा और नियमित काम है, जिसके लिए विशेषज्ञ को अत्यधिक ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता होती है। वास्तव में, सेवा की वैधता रोगी के उपचार के इतिहास और उसके बीमा कार्यक्रम और अस्पताल में मूल्य सूची की विशेषताओं दोनों से संबंधित कई कारकों से प्रभावित होती है। स्वाभाविक रूप से, जहाँ भी आप "दिनचर्या" शब्द देखते हैं, आप स्वचालन लागू कर सकते हैं। जो हमने किया। कठिनाइयों के बिना नहीं।
अवैध सेवाएँ क्या हैं
हाल ही में, मैं एक बार फिर वीएचआई नीति के लिए सेवाएं प्राप्त करने के लिए कार्यालय के बगल में स्थित क्लिनिक में आया। एक सूजन तिल लगभग हमेशा डरावना नहीं होता है, लेकिन एक त्वचा विशेषज्ञ का निरीक्षण करना चोट नहीं करेगा (अन्यथा आप कभी नहीं जानते)।
सब कुछ क्रम में निकला, लेकिन डॉक्टर ने शेष बर्थमार्क की नियमित जांच करने से इनकार कर दिया, जो मेरे हाइपोकॉन्ड्रिया के स्थायी स्रोत हैं। इस तथ्य के संदर्भ में कि ऐसी सेवाएं नीति में शामिल नहीं हैं और अगली बार जब विशेषज्ञ बीमा कंपनी की जांच करता है, तो उस पर जुर्माना लगाया जाएगा। डॉक्टर सही था: वीएचआई कार्यक्रमों के तहत एक बीमा मामला आमतौर पर एक गंभीर बीमारी या पुरानी बीमारी है। इन सभी मामलों में रोकथाम के लिए निरीक्षण शामिल नहीं है, चाहे मैं कितना भी चाहूं।
लेकिन अभी तक हमेशा चिकित्सा संस्थानों (या संक्षिप्त अस्पतालों) के डॉक्टर वीएचआई सेवाओं के प्रावधान के नियमों के बारे में अच्छी तरह से जानते हैं और यहां तक कि कम सचेत रूप से उनका निरीक्षण करते हैं। नतीजतन, एक विशेषज्ञ डॉक्टर बीमित व्यक्ति के उपचार के बाद खातों की जाँच कर सकता है, उदाहरण के लिए, कुछ इस तरह से:
इसी समय, अस्पतालों की मूल्य सूची में एक व्यापक सेवा शामिल है जिसमें दोनों प्रकार की मालिश शामिल है और व्यक्तिगत सेवाओं की मात्रा से सस्ता है:
इस प्रकार, प्रत्येक (!) से रोगी जिन्हें एक जटिल के बजाय सेवाओं का समान संयोजन दिया गया है, बीमा कंपनी को नुकसान होता है। बेशक, अगर विशेषज्ञ डॉक्टर समय पर इस पर ध्यान नहीं देते हैं और खाते में प्रतिस्थापन सेवा जारी नहीं करते हैं।
वैसे, अपने खाते में क्या होता है यह जांचना सुनिश्चित करें यदि आप स्वयं भुगतान की गई दवा का उपयोग करते हैं। शायद कॉम्प्लेक्स लगभग उसी तरह से भर्ती हैं।
दंत चिकित्सा में एक और समान उदाहरण।यदि आप अचानक एक संपूर्ण मौखिक स्वच्छता करना चाहते हैं, तो इसे इस तरह से नीचे लिखा जा सकता है:
लगभग हमेशा स्वास्थ्य सुविधाओं में "एकीकृत मौखिक स्वच्छता" सेवा है, जिसमें पहले से ही तकनीकी नक्शे पर आपके दांतों के साथ सभी जोड़तोड़ शामिल हैं। नियमों के अनुसार, इसे खाते में इंगित किया जाना चाहिए। लेकिन अगर कॉम्प्लेक्स पूरी सूची की तुलना में सस्ता हो जाता है, तो चिकित्सा संस्थानों में वे सबसे अधिक संभावना इस उम्मीद में विपरीत करेंगे कि बीमाकर्ता कुछ भी नोटिस नहीं करेगा।
और ये अभी भी सरल मामले हैं। हम आगे समझते हैं।
मान लीजिए कि आपके पास एक बच्चा है और आप उसे संदिग्ध वायरल नेत्रश्लेष्मलाशोथ के साथ एक डॉक्टर के पास ले आए। किसी भी अन्य बीमारी के उपचार के रूप में, चिकित्सक को नैदानिक अभ्यास और नियामक प्रलेखन द्वारा निर्देशित किया जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, देखभाल का मानक किसी विशेष बीमारी के निदान और उपचार के लिए अनिवार्य सेवाओं की सूची वाली तालिका जैसा है। आपके कथित बच्चे के इलाज के लिए स्पॉइलर
को स्वास्थ्य मंत्रालय की वेबसाइट पर सीधे पढ़ा जा सकता है।
हालांकि, भुगतान के लिए सेवाओं के सामान्य सेट के अलावा, बीमा में यह शामिल हो सकता है:
मानक का अध्ययन करते समय, कोई यह समझ सकता है कि कोई न्यूमोनोमेट्री (इंट्राओकुलर दबाव का निर्धारण करने के तरीकों में से एक के रूप में) इस मामले में नहीं किया जाता है - इसके अलावा, यह आंख के वायरल रोगों के मामले में contraindicated है। हमारे विशेषज्ञ परिचित बस इस तरह की अवैध सेवाओं के बारे में बताते हैं: "यदि क्लिनिक एक नई इकाई के लिए बाहर निकल गया है, तो उसे किसी भी तरह अपनी लागत को फिर से निकालना होगा।"
हमने कहां से शुरुआत की?
हमने खुद को एक बीमा कंपनी में विशेषज्ञ डॉक्टरों के लिए स्वास्थ्य सुविधाओं से बिलों की जाँच के चरण को स्वचालित करने का लक्ष्य निर्धारित किया है (हमें एनडीए के सभी नाम, पासवर्ड और दिखावे का खुलासा करने की अनुमति नहीं है)। यह योजना निम्नानुसार थी: मशीन लर्निंग मॉडल की मदद से, उन खातों सेवाओं के रजिस्टर में "हाइलाइट" ढूंढें और "हाइलाइट करें" जो पहले से मौजूद अवैध लोगों के समान हैं।
कार को "खराब" सेवाओं और "अच्छी" सेवाओं के बीच अंतर करने के लिए सिखाने के लिए, हमें इस बात पर डेटा की आवश्यकता है कि बीमाधारक का इलाज कैसे किया जाता है और जाँच के बाद विशेषज्ञ ने कौन-कौन सी सेवाएँ निकाली या बदलवाईं। वास्तविक खाते खोलने के बाद, हमें अचानक इस तथ्य का सामना करना पड़ा कि प्रत्येक प्रकार की सेवाओं के प्रावधान पर स्पष्ट आंकड़े प्राप्त करना लगभग असंभव है। यह पता चला कि एमएमआई के विपरीत, VMI के पास चिकित्सा सेवाओं के नामकरण के लिए कोई विशिष्ट मानक नहीं है, जहां स्वास्थ्य सेवाओं में कार्य और सेवाओं के नामकरण के लिए कोड सख्ती से सभी सेवाओं के अनुरूप होगा।
उदाहरण के लिए, VHI में पेशेवर स्वच्छता के तरीकों में से एक को निम्नानुसार लिखा जा सकता है:
- बाइकार्बोनेट सफाई।
- वायु-प्रवाह द्वारा पट्टिका को हटाना।
- सैंडब्लास्टिंग प्रक्रिया।
ये सेवाएँ स्वाभाविक रूप से अलग नहीं हैं:
- फेफड़ों की आर.जी.
- छाती आर-ग्राफी।
- ओजीके की डायग्नोस्टिक रेडियोग्राफी।
स्थिति इस तथ्य से बढ़ जाती है कि अक्सर बिल मैन्युअल रूप से भरे जाते हैं, और यह केवल टाइपोस, अनावश्यक चिह्नों और संक्षिप्तताओं के कारण लेखन सेवाओं की परिवर्तनशीलता को बढ़ाता है। ऐसी पहेली के कुछ उदाहरण इस प्रकार हैं:
MMO 1 एफ / सी
एक रूट कैनाल का मैकेनिकल और ड्रग ट्रीटमेंट।
विस्फोटक टोपी
अंतःशिरा ड्रॉपर।
नतीजतन, यह समझना लगभग असंभव है कि कैसे उन्होंने समान प्रदान किया, संक्षेप में, विभिन्न क्षेत्रों में सेवा या यहां तक कि आपके शहर के विभिन्न अस्पतालों में नामों के वर्गीकरण के बिना (और पाठ विश्लेषिकी प्रौद्योगिकियों का उपयोग)।
हमने एसएएस विज़ुअल टेक्स्ट एनालिटिक्स के साथ खुद को सशस्त्र किया, और शुरुआत के लिए, मशीन सीखने और एनएलपी प्रौद्योगिकियों का उपयोग करके विषयगत पाठ विश्लेषण किया। इसने तथाकथित "विषयों" को बड़ी संख्या में और विविध प्रकार की सेवाओं में स्वचालित रूप से पहचानने में मदद की - ग्रंथों के छोटे समूह जिन्हें सिस्टम को कीवर्ड के संयोजन के आधार पर समान माना जाता है। हमने विशेषज्ञों के साथ एक साथ सभी परिणामों की समीक्षा की और भविष्य के क्लासिफायरियर की संरचना को रेखांकित किया, जिसके परिणामस्वरूप मेडिकल लॉजिक (उदाहरण के लिए, "डायग्नोस्टिक्स", "डॉक्टर की नियुक्तियां", आदि) के अनुसार बड़ी कक्षाओं में परिणामी "विषयों" का संयोजन किया गया। परिणामी कक्षाओं के साथ प्रशिक्षण सेट से सेवाओं के नामों को सहसंबंधित करने के लिए, उनमें से प्रत्येक के लिए हमने अपने टूल में नियम लिखे।
हमने प्रत्येक बाद की कक्षा के लिए चरणों के इस क्रम को तब तक दोहराया जब तक हम विशिष्ट सेवाओं के लिए विस्तार के स्तर तक नहीं पहुंच गए। इसलिए, उदाहरण के लिए, उपरोक्त उदाहरणों से पेशेवर स्वच्छता पद्धति के लिए एक सरलीकृत नियम जैसा दिखता है:
(OR,
"**",
"**", "**",
(ORDDIST_1, "a", "f"),
(DIST_2, "air*", "*flow"),
(DIST_2, (OR, "*", "*", "*"), "**"),
(DIST_3, "*", "*", "*"),
(DIST_2, (OR, "*", "*"), "**")
)
यह सब क्यों जरूरी है? और हम एक तंत्रिका नेटवर्क में सब कुछ भर देने के बजाय, इतने कठिन तरीके से क्यों चले गए?
स्वाभाविक रूप से, हमारे पास प्रशिक्षण के लिए कोई लेबल नहीं था। लेकिन विषय क्षेत्र की विशिष्टता स्वयं एक और भी बड़ी बाधा है: VHI में सेवाओं की संरचना के लिए सख्त आवश्यकताओं की कमी के कारण, अपवाद और जटिल सीमा मामले नियमित रूप से उत्पन्न होते हैं, जो विभिन्न बीमा से चिकित्सा विशेषज्ञ अपने तरीके से व्याख्या करते हैं। नियम की ये सभी सूक्ष्मताएँ हमें अधिक सटीक वर्णन करने की अनुमति देती हैं।
उदाहरण के लिए, यहां कीवर्ड समान हैं, लेकिन उनके आदेश के आधार पर, सेवा का सार पूरी तरह से बदल जाता है:
दांत मुकुट बहाली
इसका मतलब है कि दांत भरना।
टूथ बहाली ताज
और यह एक महंगा आर्थोपेडिक हेरफेर है (जो, वैसे, वीएचआई कार्यक्रमों के तहत शायद ही कभी पाया जाता है)।
हमने कैसे मॉडल्स को प्रशिक्षित किया
मशीन लर्निंग में, नियम "आप जो आप खाते हैं" पूरी तरह से काम करता है। यदि आप मॉडल में निम्न-गुणवत्ता वाले डेटा को "फ़ीड" करते हैं, तो परिणाम समान होगा। हमारी परियोजनाओं पर, हम डेटा तैयार करने के चरण पर बहुत ध्यान देते हैं। यह VHI के क्षेत्र में विशेष रूप से सच है: बीमाकर्ता को कई अस्पतालों के रोगियों के उपचार के बारे में जानकारी प्राप्त होती है, जिनमें से प्रत्येक का अपना आधार है। तदनुसार, एक त्रुटि चिकित्सा संस्थान की ओर से एक खाता भरते समय और बीमा कंपनी के डेटाबेस में लोड करते समय दोनों को चुपके कर सकती है। नतीजतन, जब डेटा की जांच करते हैं, तो हम खाते में डेढ़ सेवाओं, और नकारात्मक कीमतों और रोगी के लिंग में अचानक बदलाव के बारे में बताते हैं।
त्रुटियों को ठीक करने के दृष्टिकोण पर विचार करने के बाद, हमने मॉडलिंग के लिए संकेतक एकत्र करना शुरू कर दिया। हम सेवा के प्रावधान के संदर्भ का वर्णन करने वाली विभिन्न प्रकार की जानकारी में रुचि रखते थे: स्वयं सेवा के मापदंडों, इसका सार, स्वास्थ्य सुविधाओं के साथ बातचीत का इतिहास, बीमाधारक के उपचार का इतिहास, और बहुत कुछ। कुल में, हमने 20 हजार से अधिक संकेतक गिने। हमने उन्हें मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया, जो स्वचालित रूप से "खराब" सेवाओं के पैटर्न को प्रकट करता था।
तब उन्होंने मॉडल को नए खातों में लागू किया और प्रत्येक चिकित्सा सेवा के विपरीत 0 से 1 तक स्कोर रखा। यह दर्शाता है कि यह सेवा पहले से पहचाने गए अवैध के समान है: 1 के करीब स्कोर, अधिक से अधिक समानता। वास्तव में, इस आंकड़े के पीछे एक जटिल और हमेशा एक व्यक्ति निर्णय लेने की प्रक्रिया के लिए स्पष्ट नहीं है (जैसा कि मशीन सीखने में अक्सर होता है)। यदि आप मशीन के तर्क की व्याख्या करने की कोशिश करते हैं, तो सरल रूप में यह इस तरह दिखता है:
- सेवा वर्ग "व्यापक मौखिक स्वच्छता" (+ 0.01 अंक) के अंतर्गत आता है।
- पिछली सेवा "दंत पट्टिका को हटाने" (+ 0.25 अंक) वर्ग के अंतर्गत आता है।
- वर्तमान सेवा की लागत 3,000 रूबल (+ 0.1 अंक) से अधिक है ।
- सेवा क्रास्नोडार (+ 0.05 अंक) की शाखा में प्रदान की गई थी।
- ....
यदि, परिणामस्वरूप, स्कोर एक निश्चित सीमा मूल्य से अधिक हो गया है, तो यह विशेषज्ञ के लिए एक संकेत है कि सत्यापन के दौरान इस रोगी की सेवा को विशेष नियंत्रण की आवश्यकता होती है। इस क्षण से, घटना की एक विस्तृत जांच शुरू होती है, जिसके अंत में विशेषज्ञ डॉक्टर अपने अंतिम फैसले - "निष्पादित" या "दया" करते हैं। रोगी नहीं, बेशक, लेकिन लंबे समय में एक सेवा।
परियोजना सारांश
पाठ विश्लेषण तकनीकों की मदद से नामों को मानकीकृत करने की कार्यप्रणाली एसएएस ने सेवाओं के एक एकल वर्गीकरण (जो स्वचालन के लिए एक बड़ी समस्या थी) को इकट्ठा करने में मदद की, और मशीन सीखने वाले मॉडल का उपयोग करके पहले से पहचाने गए अवैध के समान सेवाओं की परिभाषा को लागू किया गया था। प्रणाली के आंतरिक परीक्षण के परिणामों के आधार पर, हम आश्वस्त थे कि हम खातों में सबसे आम प्रकार की त्रुटियों की पहचान करने में सक्षम थे, अर्थात्: अतिरिक्त सेवाओं का समावेश, बीमा कार्यक्रम से विचलन या मानक उपचार regimens।
लेकिन यह सब वीएचआई में स्वचालन की दिशा में पहला कदम है। यदि आपके पास अभी भी प्रश्न हैं या आप वास्तव में जानना चाहते हैं कि हम और क्या कर सकते हैं, तो
यहां देखें ।