以前の認可、医療手続きを行う前に医師が医療保険会社から承認を得る必要があるという素敵な言葉ですが、通常は多くの手順、レビュー、協力する人々による手動のプロセスで行われてきました。
保険会社からの承認を求めることは、不必要な手続きを防ぎ、医療費を抑えるためのものですが、長い認可のプロセスは、遅延やケアの中止を引き起こすことがしばしばあります。 さらに、米国の医療費の20％から34％を占める管理費用に関連する時間のかかるプロセスも問題です。
これを改善するために、州政府医療サービスセンター（CMS）は、2022年2月に発行した提案によって、医療システムにおける負担の大きな前承認をデジタル化することを提案しました。
一部の専門家は、 CMSの提案が、最終的には医療データの使用方法を強化するテクノロジー企業が自社のソリューションを導入する道を開いていると述べています。
その中でも、前承認を始めとするバリューベースのケアを保険会社や医療システムに導入するのに役立つBasys.aiは注目に値します。この会社は、ハーバードのヘルスデータサイエンスプログラム中に知り合ったAmber NigamとJie Sunによって、2022年初頭に設立されました。
Basysは、生成AIと深層学習を組み合わせた「エンジン」を活用して、薬品や手術に関する前承認依頼の約90％を高い精度で自動化できるとNigamはTechCrunchに語りました。このプラットフォームは、保険会社や医師からの機密データを必要としないため、通常の統合にかかる時間も数週間から最大1年短縮されます。
「このエンジンは、ジョスリン糖尿病センターとメイヨークリニックの1000万人以上の患者の長期データを利用してトレーニングされています」とNigamは述べています。「これにより、患者の費用を抑え、AIを活用して管理負担を軽減できます。」
さらに、Basysは支払いポリシーの自動エンコードにより、ほとんどの競合他社よりも最大9ヶ月早く健康保険プランのタイムラインを立てることができます。これには、Cohere Healthのような企業も含まれるとNigamは述べています。
この会社は2,400万ドルのプリシード資金調達を受け、今日商業展開を行っています。ラウンドをリードしたのはNina Capitalで、Eli Lilly（Lilly Ventures）、メイヨークリニック、Two Lanterns Venture Partners、Asset Management Ventures、Chaac Venturesなどの投資家グループも参加しました。
Basysは当初、医療機関に対して販売を始め、収益を上げていましたが、その後事業モデルを変更し、保険会社向けに販売するようになりました。現在、同社はマサチューセッツ州とミネソタ州の2つの大手支払い会社とのパイロットプログラムを開始しています。
同社はまた、再入院率の削減や患者の病気の進行が停止または減速したかどうかを把握するために、患者のアウトカムを捉えることに取り組んでいます。
「私たちは患者に関する多くの情報を確保することも大切です」とNigamは述べています。「意思決定をする際、1つまたは2つの属性だけに基づくわけではなく、数百または数千の属性と保険会社のポリシーの理解に基づいています。これらのポリシーと患者情報を照合することで、前承認依頼をより緻密に解決できます。」
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