[发明专利]索赔分析引擎

说明书

背景技术

医疗保健索赔付款人所使用的过程是人工密集型的并且执行不一致，并且易遭受错误、欺诈和滥用。结果，医疗保健管理员难于识别并且防止索赔付款错误。目前，管理索赔的大约30％的花费与后端的操作和支持相关联，尤其是与“返工”索赔相关联的活动。也就是说，大量的花费与审计索赔相关联，该审计索赔用于识别付款错误；当产生缴付不足时，处理提供者和患者的抱怨；以及联系提供者和患者来收回超额缴付。这些费用最终由客户(提供者和患者两者)来承担，并且处理索赔中的错误也可能会导致令客户更加不满。

发明内容

根据本发明的实施方式涉及例如可以在医疗保健产业中利用的分析工具，并且该分析工具还可以在医疗保健产业之外应用。使用医疗保健作为示例，分析工具用于解决具有返工索赔的问题，诸如但不限于付款问题(例如，索赔的超额缴付或缴付不足)。重要地，分析工具旨在识别出现问题具有较高可能性的索赔，使得那些索赔可以预应地(proactively)进行调解，从而避免或降低返工错误索赔的费用和精力。

一般而言，分析工具的特征为预测性的、学习性的以及实时性的模型系统。为了开发该工具，从多个异构源收集信息并且将其转换成有用的格式。信息可以包括从多个源收集到的相对非结构化的文本和语义数据，以及从标准索赔表格读取的结构化的(例如，数值的、统计的)数据。使用诸如分割、分类等方法来分析信息用于创建具有不断学习能力的预测模型，也就是说，随着新信息的收集和更多索赔的评估，该模型可以不断被改进。

作为示例，实际中导致付款错误的已知索赔可以使用本发明的分析工具进行分析，并且可以将那些索赔的属性与其他索赔的那些属性相比较，来识别也可能会导致付款错误的附加索赔。可以将那些附加索赔识别给审计器(自动的或人工的)，使得在付款之前可以对索赔中的任何错误进行纠正；如果已经进行付款，那么可以主动将错误改正。将来自审计器的反馈并入分析工具，以这种方式改善应用到随后索赔的工具的准确度。

通过事先自动检测可能要求返工(纠正或调整)的索赔，可以改进客户关系，并且可以降低管理精力和成本。

在阅读了下文的详细描述之后，本领域技术人员应当理解本发明的这些和其他目的及优势，这些在多个附图中也进行了说明。

附图说明

并入了本说明书并形成其一部分的附图示出了本发明的实施方式，并且和说明书一起用于阐述本发明的原理。贯穿附图和说明书，相同的标号表示相同的元件。

图1是根据可以实现的本发明实施方式的计算机系统示例的框图；

图2是可以由根据本发明的分析工具实现的训练过程的实施方式；

图3是可以由根据本发明的分析工具实现的部署过程的实施方式；

图4是示出了根据本发明的计算机实现的分析工具的实施方式的框图；以及

图5和图6是示出了根据本发明的实施方式的、用于处理索赔的计算机实现的方法中步骤的流程图。

具体实施方式

在下文根据本发明的实施方式的详细描述中，阐明了多个特定细节以便提供对那些实施方式的彻底理解。然而，本领域技术人员应当认识到，在不利用这些特定细节或利用其等效项的情况下也可以实践本发明。在其他实例中，为了不必要地混淆本发明的多个方面，没有详细描述公知的方法、过程、组件和电路。

下面详细描述的某些部分用过程、逻辑块、处理和对计算机存储器中数据位操作的其他符号化表示来呈现。这些描述和表示是数据处理领域的技术人员将他们工作的实质最有效传达给本领域其他技术人员所使用的手段。在本申请中，将过程、逻辑块、处理等认为是通向期望结果的自洽的步骤或指令序列。该步骤要求对物理量进行物理操纵。通常，但不是必须地，这些量表现为能够在计算机系统中进行存储、转移、组合、比较等操纵的电信号或磁信号的形式。

然而，应当注意，所有这些以及相似术语都与适当的物理量相关联，并且只是应用于这些量的方便标签。除非特别指出，则从下文论述中容易理解的是，贯穿本申请应当理解利用术语(诸如，“访问”、“组合”、“并入”、“识别”、“提取”、“预测”、“导出”、“标记”、“评估”、“更新”、“比较”、“应用”、“量化”、“关联”、“选择”等)的论述可以指计算机系统或相似电子计算设备的动作和处理，该设备操纵表示为计算机系统的寄存器和存储器中物理(电)量的数据，并且将其转换成相似地表示为计算机系统存储器或寄存器或其他这种信息存储、传输或显示设备中物理量的其他数据。