Data.Science.Factory

Gemeinsam mit Kunden agil arbeiten und Lösungen realisieren

Agile KI-Entwicklung für die gesetzliche Krankenversicherung

Die Data.Science.Factory ist der zentrale Ansprechpartner für Krankenkassen für die Umsetzung innovativer und datengetriebener Lösungen. BITMARCK rückt dazu konkrete Kundenprobleme in den Mittelpunkt. Ziel ist es, sowohl die Services für die Versicherten als auch die internen Prozesse von Krankenkassen intelligenter, einfacher und besser zu gestalten. Damit erhöht sich die Zufriedenheit der Versicherten und die Prozesse in den Krankenkassen können effektiver und effizienter gestaltet werden. Die Data.Science.Factory hat sich zum Ziel gesetzt, die Versorgungssituation der Versicherten sowie die Prozesse der Krankenkasse selbst mittels Data Science zu verbessern und somit das solidarische Krankenversicherungssystem in Deutschland aktiv zu stärken.

 

„Ganz bewusst eine nachhaltige Ausrichtung gewählt“

Peter Flemming, Factory Lead, sieht die Data.Science.Factory als Plattform in der GKV zur Erforschung und Erprobung von Innovationsthemen von Krankenkassen in den Feldern KI, Analytik und Data Science allgemein: „Die Data.Science.Factory ist ein ganz konkretes Angebot an die Krankenkassen, gemeinsam mit BITMARCK praktische Schritte in der Anwendung von KI und Analytik zu unternehmen. Dazu werden entsprechende Anwendungsfelder gemeinsam identifiziert und in der Factory agil bearbeitet. Wir haben uns hier ganz bewusst nachhaltig und ganzheitlich ausgerichtet. Der Factory-Workflow sorgt dafür, dass erfolgreich gepitchte Themen automatisch und unmittelbar einer Umsetzung zugeführt werden. Es bleibt in keinem Fall beim bloßen Aufwerfen von Projektideen. Die Umsetzung der Ideen ist unser Fokus. Zusätzlich vernetzen wir in der Data.Science.Factory die eigenen Data-Scientisten und IT-Experten mit den Experten der Krankenkassen, Experten aus der Wissenschaft und weiteren Partnern aus der Wirtschaft, die ihr Know-how zum jeweiligen konkreten Thema einbringen. Diese Vernetzung ist ein essentieller Bestandteil des ganzheitlichen Konzepts der Data.Science.Factory, indem wir Fragestellungen und Kundenprobleme vollumfänglich adressieren und nicht bloß an Teilaspekten einer Fragestellung arbeiten.”

Aktuelle Themen und Use Cases

  • Entwicklung eines Machine-Learning Modells zur Prognose der Erfolgswahrscheinlichkeit verschiedener Entscheidungen der Krankenkasse entlang der Prozesskette in der Krankenhausabrechnungsprüfung 
  • Entwicklung einer Machine-Learning-Lösung zur versichertenindividuellen Prognose der Zufriedenheit des Versicherten zur Optimierung der Kundenbetreuung durch die Krankenkasse. 

Weiter stehen auf der Agenda Themen, die sich mit der Prognose von Krankheitsverläufen und passgenauen Therapieempfehlungen, KI-gestützter Mustererkennung zur Verhinderung von Abrechnungsbetrug und vielen weiteren Anwendungsfeldern in der gesetzlichen Krankenversicherung beschäftigen:

  • Prädiktive Medizin
  • Digitale Gesundheitsanwendungen (DiGA bzw. „App auf Rezept”) 
  • Customer Convenience (Versicherter) 
  • (Teil-)Automatisierung und Optimierung von Geschäftsprozessen 
  • Abrechnungsanalysen