[Krankenkassen: Predictive Modeling für Krankenkassen]
Der Nachweis positiver oder negativer Einflussfaktoren auf die Kostenentwicklung einer Gruppe von Versicherten ist von zunehmender Bedeutung. Risiken mit negativem Einfluss sollten frühzeitig eliminiert und positive Einflüsse frühzeitig gestärkt werden. Durch Übertragung von Erfahrungen aus der Vergangenheit auf zukünftige Entwicklungen wird die Erfolgsaussicht von geplanten Projekten erhöht. Diesen Vorgang nennt man Predicitive Modeling. Wir liefern mit Hilfe modernster Analysetools und einer Benchmardatenbank eine Beschreibung der bedeutendsten Einflussfaktoren auf wirtschaftliche Risiken und Entwicklungs-Chancen. Aus dieser Beschreibung lassen sich unmittelbare Handlungsempfehlungen ableiten, die leicht verständlich und damit einfach umsetzbar sind.
Die Vergangenheit für die Zukunft nutzen
DIREKTER NUTZEN: Versicherte mit hohem Kostenrisiko werden frühzeitig erkannt, wodurch eine Intervention schneller und damit effektiver möglich wird.
ZUSÄTZLICHER NUTZEN: Durch die Analytik werden bisher nicht wahrgenommene Einflussfaktoren auf ein Versorgungsprogramm sichtbar und handhabbar.
VORGEHEN: Im Rahmen einer Regressionsanalyse werden typische Muster einer Kostenentwicklung in historischen Versichertenverläufen gesucht. Die Muster werden auf reale Populationen übertragen und hinsichtlich ihrer (Kosten-)Potenziale abgeglichen.
Im Ergebnis erhalten Sie eine leicht verständliche Beschreibung des jeweiligen Risikos und dessen Merkmalsträger. Alle Risiken werden auf wirtschaftliche, medizinische und epidemiologische Tragfähigkeit überprüft. Durch die Beobachtung langfristiger Verläufe werden vorausschauende Steuerungsmechanismen aufgezeigt, die einenachhaltige Wirksamkeit zum Ziel haben.
Durch das Predictive Modeling werden Sie subjektive von realen Risiken zu unterscheiden erkennen.
