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L'objectif de ce projet est de développer un module de catégorisation automatique des remboursements pour openIMIS, basé sur des algorithmes, des normes et des méthodologies d'intelligence artificielle (IA) de pointe, qui réduira considérablement la main-d'œuvre, les ressources et le temps nécessaires à l'examen d'un sinistre. Ce processus est centré sur le processus de réponse aux sinistres. Voici quelques détails sur ce processus.

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Si tous les articles et services liés à une réclamation spécifique sont acceptés, la réclamation respective peut être considérée comme acceptée, alors que si une partie des articles/services sont acceptés, la réclamation sera considérée comme partiellement acceptée. Si tous les éléments et services liés à un sinistre sont rejetés, l'HF recevra une réponse négative pour ce sinistre.

The openIMIS implementation in Nepal receives up to 14 000 claims per day, as it can be observed in Fig 1. From all these claims, the team composed of five Medical Officers are able to review only around 1,000 claims per dayLa mise en œuvre d'openIMIS au Népal reçoit jusqu'à 14 000 sinistres par jour, comme on peut l'observer sur la figure 1. Parmi tous ces sinistres, l'équipe composée de cinq médecins-conseils n'est en mesure d'examiner qu'environ 1 000 sinistres par jour.

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Fig. 1 Evolution of the number of claims/day through the openIMIS system in Nepal

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du nombre de sinistres/jour à travers le système openIMIS au Népal

Comme les médecins-conseils ne peuvent pas vérifier physiquement tous les sinistres soumis, le module de demande de remboursement a été implémenté dans openIMIS afin de sélectionner les sinistres (acceptés ou partiellement acceptés par le moteur de règles) à examiner plus en détail par les médecins-conseils. Ce processus manuel de règlement des sinistres est illustré à la figure 2.

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Fig. 2 Manual claim adjudication workflow

Future openIMIS AI-based automatic claim adjudication process (vision)

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Processus de règlement automatique des sinistres basé sur l'IA dans le futur openIMIS (vision)

Pour l'algorithme de catégorisation des sinistres de l'IA, la saisie est représentée par un service ou un article, qui a été validé statiquement par le moteur de règles. La sortie d'un tel modèle sera l'acceptation ou le rejet de l'article ou du service. Ce module d'IA permettra au médecin-conseil de se concentrer uniquement sur les sinistres qui doivent vraiment être examinés, comme les cas incohérents ou erronés. En outre, afin de détecter les cas faussement positifs ou faussement négatifs mal classés par l'algorithme, un module d'assurance qualité sélectionnera les sinistres classés par l'IA qui seront examinés par les médecins-conseils. Ce processus est illustré dans le Fig. 3.

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Fig. 3 Claim adjudication workflow with AI algorithmProcessus d'adjudication des sinistres avec algorithme d'IA

Project realization

The following wiki pages present the project realization:

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