Silvano Sansoni, IBM : Désormais nous pouvons piloter les actions à mener

La e-santé est l’un des secteur les plus porteur en termes de croissance IT. La fraude y apparait cependant comme un problème clé. Silvano Sansoni, VP Industries & Business Development chez IBM, revient pour nous sur les apports des solutions de lutte contre la fraude.

La fraude est un problème dans le domaine de la santé. Qu’apportent les outils pour limiter cette dernière ?

 

Ces outils permettent de limiter la fraude, un enjeu financier important pour les organismes de santé. Déjà utilisée chez ProBTP, notre plate-forme a détecté 9% de fraude sur l’optique et 14% sur le dentaire. Ce, quand les solutions classiques détectent entre 2 et 3% de cas douteux. Une amélioration basée sur une nouvelle approche. On parlait il y a quelques années de reporting et plus récemment d’analyse prédictive. Désormais, les outils permettent également de donner des suggestions sur les actions à mener. Encore plus important, ces recommandations peuvent être données en temps réel. Quand un cas de fraude est avéré dans le domaine de la santé, il reste difficile pour l'organisme de se faire rembourser les sommes indûment perçues. Délivrer des alertes en temps réel permet de bloquer le paiement et de faire les enquêtes nécessaires pour déterminer si fraude il y a. Il ne s’agit pas de remplacer les gestionnaires mais de leur envoyer des fiches de recommandation, lancer un contentieux ou demander des pièces complémentaires par exemple, en cas de suspicion.

 

Quelles sont les avancées technologiques qui ont permis ces améliorations ?

 

La plate-forme que nous avons mise en place pour ProBTP dans le cadre d’un partenariat est une première. Elle repose sur l’utilisation conjointe de plusieurs approches. Relativement classique, la première repose sur l’analyse prédictive. A partir d’une double approche statistique et algorithmique, elle repère les cas qui s’écartent du nuage de points correspondant aux remboursements prévisibles. Et elle attribue un premier scoring de risque de fraude à chaque demande. La seconde permet de segmenter et de profiler les demandes. Une demande de prothèse par un enfant de neuf ans est l’exemple habituel de demande très suspicieuse. Enfin, un moteur de configuration étudie la nature de la demande en fonction de règles métier paramétrables. Si la demande de remboursement concerne une prescription médicale pour de faibles corrections oculaires, le prix des lunettes doit être en rapport. La conjugaison de ces différentes approches se traduit par un scoring global et, si le cas est suspicieux, une alerte est transmise en temps réel au gestionnaire chargé de régler le dossier.

 

A qui est destinée cette plate-forme ?

 

On a commencé avec ProBTP. Plus largement, toutes les mutuelles comme toutes les sociétés d'assurances santé peuvent utilisées notre plate-forme. Pour l’instant, seules les spécialités optique et dentaire sont prises en charge, mais nous allons rapidement étendre ces possibilités aux autres secteurs. Les consultations, la pharmacie et le transport médicalisé seront les prochaines étapes. Dans un deuxième temps, la plate-forme sera déclinée pour les sociétés de prévoyance. Un secteur compliqué de par son encadrement juridique. Notre plate-forme travaille déjà à partir de données anonymisées et nous avons l’agrément du Ministère de la Santé pour l’hébergement des données de santé.  Dans ce cadre, notre infrastructure cloud est localisée en France. Et, dans un registre technique, pour faciliter l’intégration avec les systèmes d’informations de ces organismes, les interfaces avec ces derniers sont simples et reposent sur l'échange de flux.

 

 

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