Die Nutzung von Erkenntnissen aus KI und Verhaltenswissenschaften kann sowohl die finanziellen als auch die klinischen Ergebnisse verbessern.
Warum treffen Menschen Entscheidungen, die nicht in ihrem besten Interesse sind? Warum verzichten Menschen auf Möglichkeiten, die ihr körperliches oder wirtschaftliches Wohlergehen verbessern? Dank der bahnbrechenden Arbeit von Forschern wie dem Nobelpreisträger Richard Thalerwissen wir, warum Menschen oft nicht rational handeln. Sie können von Vorurteilen wie „Verfügbarkeitsheuristik“, „begrenzte Rationalität“ oder „Verlustaversion“ betroffen sein. Diese Fachbegriffe erklären einfach, warum Menschen „schlechte“ oder suboptimale Entscheidungen treffen. Verhaltensforschung berücksichtigt Psychologie und reale Daten bei der Analyse und Vorhersage menschlichen Verhaltens.
Wir glauben, dass im Gesundheitswesen die Nutzung von Erkenntnissen aus der Verhaltenswissenschaft zusammen mit Daten und KI die finanziellen und klinischen Ergebnisse verbessern kann.
Patientenzugang und Einnahmenzyklen: Definition des Problems
Probleme beim Zugang der Patienten zur Gesundheitsversorgung sind ein großes Problem für die Gesundheitssysteme. Nehmen Sie zum Beispiel einen Patienten, der Anspruch auf Medicaid hat. Wir wissen, dass Patienten, die als Selbstzahler vorstellig werden, einen erheblichen finanziellen Druck auf die Gesundheitssysteme ausüben können. Diese Patienten können erhebliche Akutleistungen in Anspruch nehmen; Wenn sie jedoch nicht versichert sind, ist die Wahrscheinlichkeit, dass das Gesundheitssystem die erbrachten Leistungen erstattet bekommt, sehr gering. Daher ist es wichtig, diesen Patienten dabei zu helfen, sich für Medicaid-, Behinderten- und andere Arten von Bundes-, Landes- und lokalen Programmen anzumelden, sowohl für den Patienten selbst als auch für den Anbieter.
Auch die Ablehnung medizinischer Ansprüche nimmt zu. Gemäß Gesundheitswesen verändern Daten zufolge sind die Ablehnungen seit 2016 um 23 % gestiegen, was mehr als 11 % aller Beschwerden entspricht. Etwa die Hälfte dieser Ablehnungen sind auf Probleme im Front-End-Umsatzzyklus wie Autorisierung/Berechtigung zurückzuführen.
COVID hat den Autorisierungs-, Berechtigungs- und Registrierungsprozess gestört. Zwischen Fluktuation durch Burnout und den unbeabsichtigten Folgen von Impfvorschriften sind Krankenhäuser chronisch unterbesetzt. Manchmal können Krankenhäuser keinen Spezialisten bitten, sich mit einem potenziellen Kandidaten in der Notaufnahme zu treffen, um festzustellen, ob er Anspruch auf Medicaid hat. Schneller Vorlauf und Sie haben am Ende einen verschuldeten Patienten und ein Krankenhaus, dem die geleistete Pflege nicht erstattet wird.
Das Fehlen einer angemessenen klinischen Triage schafft auch Probleme für den Patienten und den Anbieter. Anbieter können manchmal Schwierigkeiten haben, Patienten zu identifizieren, zu selektieren und in die effizienteste Pflegeumgebung einzuteilen. Wenn Anbieter nicht in der Lage sind, Patienten angemessen zu triagieren, wenden sich Patienten oft an die Notaufnahme oder suchen überhaupt keine Behandlung.
Eine weitere Quelle für Reibung und Ineffizienz sind „Pflegeübergänge“ – was sich auf den Wechsel von Patienten zwischen medizinischem Fachpersonal, Einrichtungen und Zuhause bezieht, wenn sich ihr Zustand und ihre Pflegebedürfnisse ändern. Ineffektive Übergangsprozesse in der Versorgung führen zu unerwünschten Ereignissen und höheren Wiedereinweisungsraten und -kosten ins Krankenhaus.
Ermöglichen Sie bessere Entscheidungen
Wie kann die Verhaltensforschung also dazu beitragen, diese und andere schädliche Probleme anzugehen, die unser Gesundheitssystem plagen? Nehmen wir zum Beispiel die Fähigkeit eines Patienten, alle verfügbaren Informationen und Optionen abzuwägen. Angesichts eines medizinischen Problems kann der Patient von vielen Belastungen erschüttert werden, darunter Angst, Angst und finanzielle Unsicherheit. Die Verhaltensforschung lehrt uns, dass dies zu „kognitiver Erschöpfung“ führen kann. Einfach ausgedrückt, der Geist wird mit zu vielen Informationen überschwemmt und mit zu viel Stress überfordert, um alle Signale richtig zu verarbeiten.
Daher kann und sollte die Kommunikation mit dem Patienten vereinfacht und mit dem Gefühl einfühlsamer Unterstützung verbunden werden. Die Verhaltenswissenschaft sagt uns, dass nur weil eine bestimmte Handlung dem Patienten zugute kommt, dies nicht unbedingt bedeutet, dass er handeln wird. Aber indem wir Aufgaben in vereinfachte „Handlungsaufforderungen“ aufteilen und mit dem Patienten gemeinsame Sache machen („Lasst uns gemeinsam fertig werden“), können wir den Patienten zum gewünschten Ergebnis führen.
Verhaltensökonomie kann auch bei den Bemühungen eingesetzt werden, Patienten in die medizinische Versorgung aufzunehmen. Die Verlustangst – „Verlustaversion“ – ist psychologisch doppelt so stark wie die Gewinnmöglichkeit. Wenn wir also Patienten einbeziehen, können wir sie eher dazu bringen, einen Registrierungsprozess zu beginnen, wenn dieser verspricht, ihnen zu ermöglichen, „nichts zu verpassen“, anstatt „eine Verbesserung vorzunehmen“.
Kleine Scheiben: Koppeln von Verhaltenswissenschaft und Datenwissenschaft
Die Anwendung der Verhaltensforschung bei der Patientenbindung ist von Natur aus ein personalisierter Prozess. Eine Größe passt nicht allen. Datenwissenschaft und KI können uns dabei helfen, die Botschaft dem Patienten und der geeigneten Plattform zuzuordnen. Dies ermöglicht es uns, viel spezifischere Bevölkerungsschichten zu erkennen, und entfernt uns von einer breiten Segmentierung.
Wir können Personen identifizieren, die sich am wahrscheinlichsten für Behindertenprogramme oder Medicaid qualifizieren. Es kann uns auch dabei helfen, die richtige Kommunikationsmethode und mit wem in jeder Phase der Patientenreise zu verstehen.
Man könnte zum Beispiel annehmen, dass eine Großmutter in ihren 60ern Telefonanrufe und schriftliche Mitteilungen von ihren Lieferanten bevorzugen würde. Wir wissen jedoch aus unseren Daten, dass viele Senioren viel digitaler sind, als Sie vielleicht erwarten. Sie haben sich selbst beigebracht, wie man SMS schreibt und in sozialen Medien interagiert, damit sie vielleicht mit ihren Enkelkindern in Kontakt bleiben können. Die digitale Kommunikation mit ihnen für bestimmte Transaktionen und Ereignisse kann am besten geeignet sein, was wir bei einer traditionellen breiten Segmentierung nicht erkennen würden.
Daten und KI können auch vorhersagen, welche Patienten höchstwahrscheinlich nicht erscheinen werden. Wir wissen, dass Nichterscheinen der Effizienz und dem Ressourcenmanagement schadet. Wenn wir also wissen, wer am wahrscheinlichsten einen Termin verpasst, können wir ihn häufiger an seinen Termin erinnern, die Knackpunkte beseitigen, die dazu führen, dass er den Termin verpasst, und Ressourcen einsetzen, in der Hoffnung, dass ein bestimmter Prozentsatz der Personen nicht erscheint trotz unserer besten Bemühungen.
Transformation der Patienten- und Anbietererfahrung
Verhaltensforschung in Verbindung mit Daten und KI kann einen nuancierten Ansatz liefern, der uns hilft, die Motivationen und Bedürfnisse der Patienten zu verstehen und zu informieren, wie Patientenzugangsstrategien am besten ausgerichtet werden können. Dies hilft uns, besser zu verstehen, wie wir effektiver interagieren und wie wir einen Omnichannel-Kommunikationsansatz effektiver nutzen können, um mit der gesamten Patientenpopulation zu interagieren.
Vor allem führt die Kombination von Verhaltensforschung, Daten und KI zu besseren steuerlichen und klinischen Ergebnissen für Patienten und Anbieter.
Jason Lee, Vizepräsident des Produktmanagements
BA, Wirtschaftswissenschaften, Harvard University; MBA, Gesundheit und soziale Verantwortung von Unternehmen, Walter A. Haas School of Business an der UC Berkeley
Jason Lee überwacht die Angebote während des gesamten Umsatzzyklus, um sicherzustellen, dass das Portfolio der RCM-Serviceangebote von Change Healthcare die wichtigsten Kundenanforderungen erfüllt. Jason entwickelt leidenschaftlich Lösungen, die Patienten dabei helfen, mühelos durch ihren Weg in die Gesundheitsversorgung zu navigieren.
Tabitha Hillman-Burcham, Verhaltensforscherin und leitende KI-Managerin
BA, Internationaler Journalismus, Ohio State University; Promotion in Verhaltenspsychologie, Ohio State University
Tabitha Hillman-Burcham ist Verhaltensspezialistin bei Change Healthcare. Sie leitet ein Team von Verhaltenswissenschaftlern innerhalb der KI-Organisation, die darauf abzielen, die Motivationen, Absichten, Gefühle und Bedürfnisse ausgewählter Bevölkerungsgruppen zu verstehen und sich dafür einzusetzen. Derzeit ist sie außerordentliche Professorin an der Indiana University.