Découvrez notre solution GenAI transformative qui révolutionne le processus d'autorisation préalable d'assurance. Cet outil avancé automatise la vérification des documents entrants, tels que l'autorisation préalable (un processus par lequel une compagnie d'assurance maladie exige qu'un fournisseur de soins de santé obtienne une approbation avant de fournir certains services médicaux ou médicaments), les demandes et les transactions EDI (échange de données informatisé), par rapport aux systèmes internes et aux documents de politique. Il évalue les cas pour approbation, rejet ou examen manuel, en offrant des recommandations détaillées. En intégrant un agent virtuel conversationnel convivial pour la collecte de données supplémentaires, notre solution améliore l'efficacité, la précision et la rapidité, permettant aux tiers payeurs de prendre des décisions éclairées et d'améliorer les résultats des soins aux patients.

1. Introduction

L'industrie de l'assurance fait face à d'importants défis opérationnels, notamment la classification manuelle des documents, la vérification fragmentée des autorisations préalables (PA), les systèmes obsolètes, l'incohérence des prises de décision et la frustration croissante des membres et des prestataires. Les payeurs sont submergés par la paperasse, ce qui entraîne des processus longs et sujets aux erreurs. 

Notre solution répond à ces défis en offrant une approche intelligente, autonome et adaptative pour rationaliser le cycle de vie de la PA. Elle améliore la classification et la vérification des documents avec une précision et une rapidité exceptionnelles, s'intégrant parfaitement aux systèmes existants des payeurs pour améliorer la conformité et le respect de la réglementation. Il en résulte une précision accrue, des délais de traitement plus courts et une meilleure expérience pour toutes les parties prenantes, transformant ultimement l'écosystème de l'assurance en un environnement plus efficace et axé sur le client.

2. Flux fonctionnel actuel d'autorisation préalable Un écosystème exigeant beaucoup de travail manuel entre les services administratifs des payeurs et des fournisseurs, avec un délai d'exécution élevé (plus de 7 jours). 

Le système utilise deux profils :

• Fournisseurs – Un fournisseur de soins de santé est une personne (médecin, infirmière, etc.) ou une entité (hôpital, clinique, etc.) qui fournit des services médicaux aux patients
• Payeurs – Les payeurs d'assurance sont des entités qui couvrent les coûts des soins de santé pour des particuliers, des programmes gouvernementaux et des entreprises privées

Parcours de la demande de PA dans le processus actuel :

1. Le fournisseur génère la demande de PA
2. Le fournisseur envoie les informations d'échange de données informatisées (EDI) 270 / 271 (informations sur la couverture et les avantages du patient) au payeur
3. Le réviseur du côté du payeur reçoit les détails de l'autorisation préalable et les documents
4. Un examen préliminaire détermine si les détails du traitement et les documents nécessaires sont corrects et suffisants
5. Si l'examen préliminaire ne fournit pas les informations nécessaires, la justification du rejet est saisie manuellement dans le système et une communication (par appel, courriel ou fax) accompagnée de la justification est envoyée au fournisseur
6. Si l'examen préliminaire contient tous les détails, la demande d’« examen clinique manuel » est envoyée à un réviseur
7. Le réviseur commence manuellement à valider l'admissibilité, le fournisseur, la procédure de service, les documents et la fraude. Si une validation échoue, la justification du rejet est saisie manuellement dans le système et une communication (par appel, courriel) accompagnée de la justification est envoyée au fournisseur
8. Si toutes les validations sont réussies, la décision finale de PA est prise et saisie manuellement dans le système et une communication (par appel, courriel, fax) accompagnée de la justification est envoyée au fournisseur

Défis du processus actuel d'autorisation préalable :

1. Durée de vérification prolongée : Le temps requis pour vérifier chaque autorisation préalable est excessivement long, entraînant des retards importants dans la prestation des soins de santé. Ce retard amène souvent les patients à abandonner leur traitement prescrit
2. Taux élevé de refus et d'appels : Selon l'Association médicale américaine (AMA), les refus d'autorisation préalable se produisent environ 31 % du temps, les appels représentant environ 20 % des soumissions. Source : [AMA Prior Authorization Survey] (https://www.ama-assn.org/system/files/prior-authorization-survey.pdf )
3. Conformité réglementaire : Les Centres pour les services Medicare et Medicaid (CMS) ont mandaté la règle finale d'interopérabilité et de PA (CMS-0057-F), dont la mise en œuvre est prévue d'ici le 1er janvier 2026/2027
4. Vérification manuelle inefficace : Le processus manuel actuel de vérification n'est pas exhaustif. Les réviseurs rejettent souvent les autorisations préalables dès le premier élément incorrect, nécessitant de multiples resoumissions et vérifications. Chaque itération nécessite environ 1 heure et 15 minutes du temps du réviseur
5. Catégorisation manuelle des documents et vérification de leur exhaustivité : Le processus de catégorisation et de vérification de l’exhaustivité des documents est effectué manuellement, augmentant la charge de travail et le risque d’erreurs

Ces défis soulignent la nécessité d'un processus de vérification d'autorisation préalable plus efficace, transparent et automatisé afin d'améliorer les soins aux patients et l'efficacité opérationnelle.

Flux fonctionnel cible :

La vérification proposée par moteur IA réduit le délai d'exécution de 7 jours à moins de 10 minutes.

Parcours de demande de PA avec le processus de vérification alimenté par IA :

1. Le fournisseur génère la demande de PA
2. Le fournisseur envoie l’échange de données informatisées (EDI) 270 au payeur
3. Le réviseur du côté du payeur reçoit les détails de la demande de PA et les documents partagés avec la demande

4. Le réviseur initie le moteur de vérification IA, qui effectue des vérifications internes sur plus de 25 critères. Ces critères incluent :

   1. Admissibilité
   2. Références du fournisseur
   3. Authenticité des documents
   4. Conformité de la procédure de service
   5. Évaluation du score de confiance
   6. Validation de la fraude

   Le score de confiance est calculé à partir de chaque vérification réussie/échouée

5. Si le score de confiance dépasse le seuil prédéterminé, les détails vérifiés sont transmis au module de décision
6. Si le score de confiance est inférieur au seuil, la demande est dirigée vers un médecin pour un examen manuel. Ses conclusions sont ensuite soumises au module de décision
7. Dès réception de la décision, le système communique automatiquement le résultat (approuvé, rejeté ou nécessitant des informations supplémentaires) au fournisseur par courriel. La communication inclut une justification détaillée de la décision.

3. Architecture technique (IA agentique)

La solution globale est divisée en couches de traitement suivantes :

1. Extraction d'entités par IA asynchrone : Les entités issues des documents structurés ou non structurés spécifiques à la demande d'autorisation préalable sont extraites et stockées dans la base de données
2. Moteur de vérification IA agentique asynchrone : Le système invoque de façon asynchrone un agent qui effectuera des vérifications à divers niveaux à l’aide de sous-agents pour comprendre la demande, formuler le contexte et produire une réponse à partir des résultats de tous les sous-agents

Diagramme d’architecture de l’autorisation préalable avec GenAI :

1. L'utilisateur interagit avec le système via une interface applicative basée sur React. Le conteneur de l'application React est déployé grâce à une architecture AWS basée sur les microservices et optimale en coûts, utilisant des clusters Amazon ECS et AWS Fargate
2. L'interface permet de créer une nouvelle demande d’autorisation préalable, y compris la soumission des documents PA
3. Derrière l’API Gateway, une fonction Lambda capte les détails de la demande de PA et les inscrit dans Amazon DynamoDB
4. Les documents soumis sont téléversés dans des compartiments Amazon S3, associés à l’ID de la demande de PA spécifique
5. Lors du téléversement du document dans le compartiment S3, un événement est déclenché, initiant un processus Lambda d'extraction d'entités IA asynchrone
6. Les détails du document sont envoyés à Amazon Textract pour l'extraction du texte brut, du texte de table et des images
7. Amazon Bedrock traite en multi-modalité les données extraites pour identifier et formater les entités issues du texte brut, du texte de table et des images pour les traitements ultérieurs
8. Les entités extraites sont stockées dans DynamoDB pour une utilisation ultérieure
9. Le réviseur déclenche le processus de validation pour commencer
10. Le processus de validation envoie un message à Amazon Simple Queue Service (SQS) afin d’assurer un fonctionnement asynchrone du processus
11. SQS déclenche un cadre multi-agents IA agentique, Agent Orchestrateur, qui coordonne les activités des différents sous-agents
12. L’Agent Orchestrateur IA agentique Bedrock détermine quel sous-agent appeler et envoie les paramètres appropriés. Le sous-agent effectue la validation et renvoie les réponses individuelles à l’Agent Orchestrateur. L’Agent Orchestrateur recueille, consolide et enrichit ensuite ces réponses avant de transmettre une réponse complète à l'utilisateur, tout en enregistrant également les réponses des agents
13. En cas de questions, l'utilisateur peut initier une discussion avec un assistant conversationnel intelligent (chatbot) et poser des questions reliées à la demande d'autorisation préalable spécifique
14. La fonction Lambda d’assistance conversationnelle communique avec Amazon Bedrock, qui maintient le contexte complet de la demande de PA, afin d’obtenir des réponses précises aux questions de l’utilisateur

4. Conclusion

L’intégration de GenAI dans le processus d’autorisation préalable d’assurance représente une avancée majeure pour l’administration des soins de santé. Cette solution s’attaque de front aux défis opérationnels du secteur en automatisant la vérification des documents, en améliorant la prise de décision et en optimisant la communication. Elle promet de réduire les temps de vérification, de diminuer les taux de refus et d’appels et d’assurer la conformité réglementaire. L’agent virtuel convivial simplifie le processus, en offrant une assistance et des analyses en temps réel. Adopter cette technologie améliore l’efficacité, la précision et transforme l’expérience en matière de soins, marquant une nouvelle ère dans l’écosystème de l’assurance.