Softwareentwicklung

• frühere Erkennung von Langzeit-AU-Fällen:
  Das mathematische Prognosemodell berechnet bereits am 28. Tag einer AU die Wahrscheinlichkeit, dass diese AU zum KG-Fall wird. So werden die Fallmanager in die Lage versetzt, bereits ab dem 29. Tag Steuerungsmaßnahmen zu ergreifen.
• höhere Quote an Langzeit-AU-Fällen bei angelegten Aufgaben:
  Durch das Scoring wird eine Priorisierung vorgegeben. Aufgrund der höheren Güte des Modells gegenüber Regelwerken werden Falschansprachen minimiert.
• punktgenaue und komprimierte Darstellung relevanter Fallinformationen:
  Das AU Board stellt die wichtigsten Informationen aggregiert und übersichtlich zur Verfügung die Fallmanager sparen im Schnitt 15 min für das Zusammentragen dieser Informationen.

Von den Rohdaten zum Score:

• INPUT
  Grundlage der Modellberechnung bieten die Daten aus den Hauptleistungsbereichen, welche in einem DWH oder einem Replikat des Kernsystems verfügbar sind.
• MODELLBERECHNUNG
  Es werden die relevanten Merkmale bestimmt, aggregiert und analysiert, wobei Individuelle Anpassungen und die Erweiterungen des Merkmalsraums möglich sind. Letztendlich wird eine logistische Regression durchgeführt - diese ist transparent und bietet durch die Ausgabe der Treiber eine hohe Nachvollziehbarkeit bzgl. der Scorewerte. Zuletzt werden die signifikanten Merkmale bestimmt und das Modell nach statistischen Grundsätzen bewertet.
• OUTPUT
  Es wird ein mathematisch fundierter, objektiver Scorewert inkl. Treibern ausgegeben, der als Wahrscheinlichkeit gedeutet werden kann, dass der betreffende AU-Fall ins Krankengeld läuft. Außerdem werden aggregierte Informationen zu Versichertem und Fall bereitgestellt.
• MODELLGÜTE
  Vergleicht man das Prognosemodell mit bisher in der Praxis eingesetzten Regelwerken, so erkennt man eine deutlich höhere Güte. Die Zahl der 'Falschansprachen' kann bei gleicher Fallbearbeitung signifikant (bei der Pilotkasse von 17% auf 13%) gesenkt werden.

Gern teilen wir Ihnen auf Anfrage mit, welche Anforderungen für den Betrieb der Anwendung gelten.

Die Anbindung an das DWH oder Replikat des Kernsystems wird in enger Abstimmung mit der Kasse realisiert. Die Anwendung stellt eine Verbindung mittels Server-Adresse, Benutzername und Passwort her, die in einer Konfigurationsdatei angepasst werden können. Es werden Leserechte für die notwendigen Tabellen vergeben.

Mit dem AU Board als Teil von Datalytics entsteht ein neuer Ansatz im Kontext analytischer Software.

Der Datalytics Analyseserver ist die neue Analyseplattform der Gesundheitsforen. Sie basiert auf modernsten Technologien und bietet Ihnen standardisierte und maßgeschneiderte Analysemodule entsprechend Ihres Bedarfs.

Über Konnektoren können bestehende Datenquellen flexibel angeschlossen werden, um eine hohe Unabhängigkeit von bestehenden Quellsystemen zu gewährleisten. Je nach gewähltem Modul können Analyseergebnisse ebenfalls sehr flexibel in verschiedene Zielsysteme eingespielt, zur Abfrage als Webservice bereitgestellt, in Web-Oberflächen dargestellt oder in BI-Tools (bspw. Qlik-Lösungen der Analytics KV) weiterverarbeitet werden. Die Leichtgewichtigkeit, die hohe Unabhängigkeit von Quell- und Zielsystemen sowie die ständige Möglichkeit der individuellen Anpassung durch das Modulkonzept stehen für eine hohe Langlebigkeit der Lösung.

Die zentrale Oberfläche ist Ausgangspunkt für den Zugriff und die Verwaltung der assoziierten Module. Nach der Anmeldung kann der Nutzer auswählen, welche Analyse durchgeführt werden soll.

Damit bieten wir eine günstige, problemspezifische Lösung mit minimalem Hosting- und Wartungsaufwand im Vergleich zu trägen Datawarehouses mit rudimentären Analysemöglichkeiten.