داده کاوی کلان در کشف تقلب اسناد دندان‌پزشکی بیمه‌های درمان تکمیلی

داده کاوی کلان علاوه بر بررسی مستقیم اسناد و ارقام، قادر است الگوهای پنهان (Hidden Patterns) و رفتارهای غیرعادی (Anomalous Behaviors) را از درون میلیون‌ها رکورد داده استخراج کند. این فناوری با تلفیق داده‌های ساختاریافته مانند تاریخ مراجعات، هزینه‌ها و نوع درمان با داده‌های غیرساختاریافته همچون توضیحات پزشک، تصاویر رادیوگرافی و حتی امضاهای دیجیتال، شبکه‌ای از روابط میان متغیرهای درمانی، مالی و زمانی را بازسازی می‌کند. لذا می‌تواند نشانه‌های ظریف و معناداری را که از دید ممیزان انسانی پنهان می‌مانند، آشکار سازد و تشخیص دهد که یک درمانگر در بازه‌ای کوتاه، تعداد نامتعارفی از درمان‌های مشابه انجام داده یا الگوی مراجعات بیماران او از لحاظ زمانی غیرمنطقی است.

پس داده کاوی کلان هم ابزار فنی و هم ابزار راهبردی برای بازتعریف فرآیند ارزیابی خسارت و کنترل تقلب است. این فناوری بیمه‌گر را از وضعیت واکنشی بررسی پرونده پس از وقوع خسارت به وضعیت پیش‌بینانه(Predictive) منتقل می‌کند، جایی که رفتارهای پرریسک پیش از تبدیل شدن به تقلب بالفعل شناسایی می‌شوند. اهمیت این تحول در صنعت بیمه کشور دوچندان است زیرا ساختار فعلی بسیاری از شرکت‌ها هنوز مبتنی بر پردازش سنتی داده‌ها و اتکای بیش‌ازحد به نیروی انسانی در ارزیابی پرونده‌هاست. لذا استقرار سامانه‌های تحلیلی مبتنی بر کلان‌داده علاوه بر کشف تقلب می‌تواند منجر به افزایش شفافیت، بهبود دقت پرداخت‌ها، و ارتقای سلامت مالی بیمه‌گر شود. کاوش کلان‌داده‌ها در حوزه‌ی تقلب اسناد دندان‌پزشکی ابزار شناسایی خطاست و بستری است برای مدیریت داده‌محور (Data-Driven Governance) در بیمه درمانی که به‌واسطه‌ی آن می‌توان رفتار شبکه درمانی، روندهای هزینه‌ای و حتی سیاست‌های تعرفه‌ای را بازطراحی کرد. این کاوش محوری می‌تواند از یک تهدید پرهزینه فرصتی برای نوسازی ساختار نظارت بیمه در کشور ایجاد نماید.

داده‌های کلان و ساختار پیچیده اطلاعات دندان‌پزشکی

داده‌های مربوط به درمان‌های دندان‌پزشکی اغلب شامل حجم عظیمی از اطلاعات غیرهمگن و چندبعدی شامل کدهای درمان، تعرفه‌ها، مشخصات درمانگر، زمان مراجعه، نوع بیمه‌نامه، سوابق بیمار، تصاویر رادیوگرافی و حتی امضاهای دیجیتال است. این داده‌ها حجیم، متنوع و با سرعت بالایی (Velocity) تولید می‌شوند لذا این سه ویژگی اصلی داده‌های کلان باعث می‌شود که استفاده از ابزارهای سنتی تحلیل آماری ناکارآمد باشد. الگوهای تقلب اغلب در ظاهرِ داده‌ها پنهان‌اند به عنوان نمونه دندان‌پزشکی که در طول یک ماه بیش از میانگین منطقه‌ای درمان‌های مشابه انجام می‌دهد، یا بیمه‌شده‌ای که در بازه‌های کوتاه‌مدت چندین درمان مشابه را گزارش می‌کند، ممکن است درگیر رفتار غیرعادی یا صوری باشد. لکن شناسایی این رفتارها با مقایسه‌ی ساده داده‌ها ممکن نیست و نیازمند تحلیل‌های الگوریتمی و یادگیری ماشین (Machine Learning) است.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین در کشف الگوهای تقلب

در کاوش کلان‌داده‌های اسناد بیمه ای دندان‌پزشکی الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning) و یادگیری بدون‌نظارت (Unsupervised Learning) نقش کلیدی دارند. داده‌های تاریخی شامل نمونه‌های تأییدشده‌ی تقلب برای آموزش مدل در حالت نظارت‌شده استفاده می‌شودکه قادرند روابط پیچیده میان متغیرها را بیاموزند و احتمال تقلب را در پرونده‌های جدید تخمین بزنند. از آن سو در یادگیری بدون‌نظارت که اغلب زمانی به‌کار می‌رود که داده‌های برچسب‌خورده ای وجود ندارد، روش‌هایی همانند خوشه‌بندی و تشخیص ناهنجاری می‌توانند رفتارهای غیرعادی را شناسایی کنند و قادر است گروه‌هایی از درمانگران یا بیمه‌شدگان با الگوهای غیرمتعارف هزینه‌ای را تفکیک کند.

تحلیل همبستگی زمانی و مکانی

تکرارپذیری درمان‌ها در بازه‌های زمانی کوتاه یکی از ویژگی‌های خاص داده‌های دندان‌پزشکی است. مثلاً، به عنوان نمونه بیمه‌شده‌ای که در طول سه ماه سه بار ترمیم دندان واحد را گزارش می‌کند یا مراجعاتی که در فاصله زمانی کمتر از حد درمانی تکرار می‌شوند، نشانه‌هایی از احتمال تقلب‌اند. استفاده از تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis) در کنار الگو‌های مکانی (Spatial Models) می‌تواند به شناسایی خوشه‌های جغرافیایی از تقلب کمک کند به‌ویژه زمانی که در یک منطقه خاص چندین دندان‌پزشک رفتارهای هزینه‌ای مشابه و غیرعادی نشان می‌دهند.

پردازش زبان طبیعی در تحلیل توضیحات پرونده

بخش قابل‌توجهی از اطلاعات تقلب‌زا در اسناد متنی و شرح درمان‌ها نهفته است. ابزارهای پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing – NLP) می‌توانند به تحلیل این متون کمک کنند. * مقایسه‌ی خودکار شرح درمان در پرونده با کدهای ثبت‌شده و هزینه‌های مربوطه* یا تشخیص واژگان مشکوک در توضیحات پزشک (نظیر تکرار عبارات عمومی به‌جای شرح دقیق درمان) از طریق NLP قابل انجام است. ترکیب داده‌های عددی و متنی در یک الگوی تحلیلی جامع، دقت سیستم کشف تقلب را افزایش می‌دهد.

پیاده‌سازی بومی در کشور

چالش اصلی پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیلی مبتنی بر کلان‌داده در حوزه دندان‌پزشکی، پراکندگی و عدم‌یکپارچگی اطلاعات میان شرکت‌های بیمه گر، نهادهای ناظر و مراکز درمانی در کشور است. هر شرکت بیمه گر اغلب پایگاه داده‌ی مستقل دارد و دسترسی متقابل میان بیمه‌گران وجود ندارد. راهکار این مساله ایجاد یک سامانه ملی داده‌های درمان بیمه‌شدگان با تمرکز بر پرونده‌های دندان‌پزشکی است. این سامانه می‌تواند داده‌ها را به‌صورت ناشناس و استانداردشده جمع‌آوری کرده و در اختیار الگوریتم‌های تحلیلی قرار دهد. به علاوه استفاده از هوش مصنوعی توزیع‌شده (Federated Learning) می‌تواند بدون نیاز به تجمیع فیزیکی داده‌ها، امکان آموزش الگوهای مشترک میان بیمه‌گران را فراهم کند. این روش ضمن حفظ حریم خصوصی بیمه‌گذاران قدرت کشف الگوهای تقلب را در سطح ملی افزایش می‌دهد.

به‌کارگیری کاوش کلان‌داده‌ها در کشف تقلب‌های دندان‌پزشکی علاوه بر کاهش خسارات مزایای عمیق‌تری همچون ارتقای دقت ارزیابی خسارت‌ها، افزایش اعتماد میان بیمه‌گر و مراکز درمانی معتبر، شناسایی الگوهای سوءاستفاده سازمان‌یافته (Organized Fraud) ،کمک به سیاست‌گذاری تعرفه‌های واقعی بر پایه داده‌های تجربی و ایجاد مدل‌های پیش‌بینی‌گر برای پروفایل ریسک درمانگران و بیمه شدگان است.

کلام پایانی

داده کاوی کلان، آینده‌ی کشف تقلب در بیمه‌های درمان تکمیلی را دگرگون خواهد کرد. در حوزه دندان‌پزشکی که بخش عمده‌ای از خسارات درمانی را تشکیل می‌دهد، داده‌ها غنی، ساختاریافته و قابل‌الگوسازی‌اند. با استفاده از ترکیب یادگیری ماشین، تحلیل زمانی-مکانی و پردازش زبان طبیعی بیمه‌گران قادر خواهند بود الگوهای پنهان تقلب را در لحظه شناسایی کنند. تحقق این چشم‌انداز در صنعت بیمه کشور مستلزم همکاری بیمه مرکزی، وزارت بهداشت درمان و آموزش پزشکی و بیمه گران برای ایجاد بستر داده‌محور و هوشمند است که علاوه بر کاهش هزینه ها و نسبت خسارت، شفافیت و اعتماد را در زیست بوم درمان و بیمه بازمی‌سازد.