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        SAS推出醫療支付領域AI工具組合

        作者: 時間:2025-06-18 來源: 收藏

        用藥依從性、病歷審核、報銷模式、風險管理、醫療成本——五大醫療難題的數據攻堅方案

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/202506/471407.htm

        數據與人工智能領導者SAS宣布推出面向醫療支付方與服務提供方的SAS?醫療保健成本分析解決方案,助力其高效管理醫療質量與成本。該方案將于2025年7月正式上線,基于SAS? Viya?平臺構建,通過深度挖掘醫療理賠數據,整合"診療旅程"全程(從疾病檢測、治療到照護管理)的編碼與模式,將醫療索賠構建為診療事件單元進行分析,實現優化治療路徑成本、減少非必要住院、縮短住院時長等目標。

        在2025年拉斯維加斯美國健康保險計劃協會(AHIP)會議上,SAS將正式發布此方案及相關行業解決方案。Gartner?研究指出,醫療支付方亟需先進數據分析能力以識別風險人群、提升質量指標、管理護理成本及優化醫療體驗。

        SAS解決方案具備四大核心功能:

        診療事件單元靈活定義:基于用戶自選臨床定義分析索賠數據,通過關聯檢測構建患者全景視圖

        診療價值量化評估:將服務劃分為"增值型"或"潛在可避免型",自動計算預期成本及風險調整后成本作為支付基準,同步采集住院時長等參數

        基于風險的服務方績效分析:整合索賠數據后按用戶規則歸屬服務方,結合病情嚴重度分析成本與質量

        簡化數據管理:通過數據驗證和簡化接入SAS Health通用數據模型構建數據倉庫

        為支持醫療支付方與服務提供方,SAS全新推出了即用型 AI 模型,包括:

        用藥依從性風險預測模型:作為醫療保險優選計劃等質量評級關鍵指標,幫助精準定位干預領域

        文檔分析模型:從掃描文檔提取信息生成結構化數據,在美國某大型醫療保險公司實踐中效率較人工提升400%

        支付完整性檢測與欺詐預防模型:解決計費錯誤與索賠差異,高效管控欺詐、浪費及濫用支出

        SAS醫療咨詢高級經理Brett Davis強調:"該方案超越傳統索賠分組模式,在價值醫療轉型中生成高價值洞察,幫助明確成本質量關鍵驅動因素。"2025年AHIP大會期間,參會者可于SAS展位體驗解決方案演示,與專家交流行業未來。

        點擊此處,深入了解 SAS 如何憑借業界生產力領先的 AI 平臺,將數據轉化為重塑生命的洞察,加速醫療領域的突破性創新。




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