MediBuddy präsentiert KI-gestützten ‘Sherlock’ zur Verbesserung der Betrugsprävention im Gesundheitswesen

Die Integration von Sherlock in das bargeldlose Netzwerk von MediBuddy zielt darauf ab, bedeutende Herausforderungen im Zusammenhang mit Betrug, Verschwendung und Missbrauch (FWA) im Gesundheitswesen anzugehen. MediBuddy, die führende digitale Gesundheitsplattform Indiens, hat ein innovatives KI-gestütztes Betrugserkennungssystem namens Sherlock eingeführt. In einer Pressemitteilung am Donnerstag erklärte das Unternehmen, dass diese fortschrittliche Plattform künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Datenanalytik verwendet, um betrügerische Ansprüche bei der Gesundheitskostenerstattung zu bekämpfen und den Prozess für Anbieter, Versicherer und Patienten zu revolutionieren. Durch die Eliminierung des Erstattungsprozesses und die Ermöglichung von bargeldlosen Lösungen kann das System die Kosten um bis zu 20 Prozent senken, einschließlich einer Kostenreduktion von 10 Prozent durch das bargeldlose Netzwerk und zusätzlich 10 Prozent durch die FWA-Erkennungsfähigkeiten von Sherlock.

Satish Kannan, Mitbegründer und CEO von MediBuddy, kommentierte: “Betrug bei der Gesundheitskostenerstattung untergräbt die Systemintegrität. Unsere KI-gesteuerte Lösung ermöglicht es Partnern und Nutzern, betrügerische Aktivitäten zu bekämpfen und einen reibungslosen und effizienten Abwicklungsprozess sicherzustellen. Unser Ansatz hilft dabei, Risiken frühzeitig zu identifizieren, das Vertrauen, die Fairness und die Kosteneffizienz zu steigern. Unser umfangreiches bargeldloses Netzwerk und die fortschrittliche Technologie haben bereits unseren Partnern 6,3 Crore Rupien in einem einzigen Versicherungsjahr eingespart.” Sherlock nutzt anspruchsvolle KI- und ML-Algorithmen zur Echtzeitanalyse, um potenzielle Fehler oder Betrug zu erkennen, bevor sie das System beeinflussen. Es identifiziert Probleme wie doppelte Ansprüche, Dokumentenmanipulation und Preisdiskrepanzen und reduziert somit die Notwendigkeit manueller Überprüfungen. Zu den Hauptfunktionen gehören unter anderem fortschrittliche KI- und ML-Algorithmen, Echtzeitanalyse und Warnmeldungen, Mustererkennung und Überwachung des Nutzerverhaltens zur Identifizierung potenziellen Betrugs.