La hausse de plusieurs décennies des coûts des soins de santé ne devrait pas s’inverser de si tôt. À la recherche d’une solution, Adun Akanni et TJ Ademiluyi ont cofondé Alaffia Health en 2020, l’une des startups participant au TechCrunch Disrupt Battlefield 200. L’entreprise de technologie de la santé utilise l’apprentissage automatique pour tenter d’identifier la fraude, le gaspillage et les abus dans les réclamations de soins de santé. .
« Nous avons tiré parti des informations clés de la société de facturation médicale de notre famille pour fonder Alaffia », a déclaré Ademiluyi à TechCrunch dans une interview. « Nous avons déterminé que la majorité du gaspillage dans le système résulte d’une erreur humaine naturelle, d’un manque de transparence dans le traitement des réclamations et d’incitations mal alignées entre les prestataires de soins de santé et les payeurs. Nous avons fondé Alaffia pour résoudre ces problèmes en utilisant l’apprentissage automatique et l’IA naissants, basés sur une expertise approfondie dans le domaine de la santé.
Alaffia vend des services principalement aux payeurs d’assurance maladie et aux entreprises qui offrent une couverture santé à leurs employés. En utilisant l’IA pour extraire et normaliser les données des factures d’hôpital, y compris divers codes de procédure de facturation médicale et dates de service, la plateforme vise à réduire les dépenses des payeurs en trouvant des erreurs et des surfacturations dans les factures envoyées par les prestataires de soins de santé.
Les causes des erreurs de facturation médicale sont innombrables, mais résultent souvent d’une double facturation, du non-respect de la date limite de soumission du payeur et d’un défaut de saisie des informations sur le patient. Les codes de diagnostic non spécifiques sont un autre problème courant, entraînant des cas de surcodage et de sous-codage. Le surcodage se produit lorsqu’un codeur signale un service de niveau supérieur à celui que les patients ont reçu ou n’ont jamais fourni, tandis que le sous-codage se produit lorsque les codes de facturation ne capturent pas l’ensemble du travail effectué par un médecin.
Les dépenses médicales devraient augmenter en moyenne de 5,1% de 2021 à 2030, atteignant 6,8 billions de dollars, selon les Centers for Medicare and Medicaid Services – et une partie importante de ces dépenses provient d’erreurs dans les réclamations d’assurance maladie. On estime qu’environ 80 % des réclamations aux États-Unis contiennent au moins une erreur de facturation médicale et que jusqu’à 300 milliards de dollars sont perdus chaque année en raison de la fraude, du gaspillage et de l’abus des fournisseurs.
Crédits image : Alaffia Santé
« Il s’agit d’un problème technique assez difficile en raison du manque de normalisation des données dans le système de santé. Nous avons donc rigoureusement formé des modèles d’apprentissage automatique à l’aide de données de formation générées par notre équipe d’annotation interne », a déclaré Ademiluyi.
Alaffia examine les factures des établissements pour détecter des erreurs telles que le « dégroupage » – c’est-à-dire l’utilisation de plusieurs codes pour des parties individuelles d’une procédure – tout en vérifiant l’exactitude des réclamations plus complexes telles que les implants et les chirurgies. La société affirme qu’elle fait appel à des infirmières autorisées, à des codeurs certifiés et à des facturiers certifiés pour recouper les conclusions de l’IA, ainsi qu’à une équipe d’examen clinique qui examine chaque réclamation et le dossier médical correspondant.
Interrogé sur les concurrents, Ademiluyi dit qu’il voit les «participants traditionnels de l’industrie» qui traitent et examinent manuellement les réclamations comme les principaux rivaux d’Alaffia. Mais Alaffia n’est pas la seule startup à tenter de résoudre le problème des erreurs de facturation médicale avec l’IA. Anomaly, qui travaille avec des compagnies d’assurance et des prestataires, propose une plateforme basée sur l’IA conçue pour détecter les irrégularités dans les factures médicales. Il y a aussi Nym, dont la technologie convertit automatiquement les dossiers médicaux et les dossiers médicaux électroniques des consultations médicales en codes de facturation vérifiables.
Alaffia a cependant réussi à gagner du terrain dans l’espace – et le financement. Ademiluyi affirme que les services de la société couvrent actuellement plus de 300 000 membres du régime de santé au total. À ce jour, Alaffia a levé 6,6 millions de dollars en capital-risque auprès de bailleurs de fonds tels qu’Anthemis, 1984 Ventures, Aperture Venture Capital, Tau Ventures, Twine Ventures, Plug and Play Ventures et le Remarkable Ventures Fund d’ERA.
Ademiluyi dit que les revenus de 2022 devraient plus que doubler d’une année sur l’autre. Le plan à court terme consiste à étendre l’empreinte commerciale et les offres de produits d’Alaffia, a-t-il ajouté, en commençant par les services d’examen des factures hospitalières directement aux patients. L’entreprise emploie actuellement « un peu plus » de 20 personnes et prévoit d’en embaucher cinq autres d’ici la fin de l’année.
« Heureusement, nous opérons dans une industrie résistante à la récession. Indépendamment des pandémies, des tendances macroéconomiques ou des perspectives des taux d’intérêt, les gens iront toujours chez le médecin pour recevoir des soins », a déclaré Ademiluyi. « Lorsque les patients reçoivent des soins, cela entraîne des dépenses de santé supplémentaires, ce qui profite à notre entreprise car nous examinons les factures d’hôpital générées pour les erreurs. Alors que nous entrons dans un ralentissement du marché, les grandes entreprises, qu’il s’agisse d’institutions d’assurance maladie ou d’employeurs que nous accompagnons, cherchent en fait à réduire leurs dépenses, ce que nous soutenons directement en réduisant les dépenses de santé. En tant que tel, nous pensons que la pandémie et le ralentissement actuel de l’économie sont un net positif pour l’entreprise. »