Home > Nieuws en Agenda > Agenda > 28feb_R. Konijn
Agenda-overzicht

Toepassen van Big Data zorgt voor minder fouten in zorgdeclaraties

  • Startdatum 28-02-2017
     
  • Tijd 11.45
     
  • Locatie Aula
     
  • Titel Data Mining in Health Insurance Data
     
  • Spreker R.M. Konijn
     
  • Promotor prof.dr. J.N. Kok, prof.dr. G.M. Koole, dr. A.J. Knobbe
     
  • Onderdeel Faculteit der Exacte Wetenschappen
     
  • Categorie Exacte wetenschappen
     
  • Evenementtype Promotie
     

Rob Konijn ontwikkelde nieuwe technieken om patronen in data te vinden. Deze technieken (outlier detectie en subgroup discovery) vinden automatisch afwijkingen in data. Deze technieken paste hij vooral toe op data met betrekking tot zorgdeclaraties, daardoor kunnen automatisch verschillen in behandel- en declaratiegedrag in kaart worden gebracht. Zo ontdekte hij typefouten in farmaciedata, bijvoorbeeld een declaratie van 1000 liter in plaats van 1000 ml. Het uitbetaalde bedrag ging dan ook x1000 en wordt automatisch uitbetaald. Deze ontdekking leidde tot een extra controle en minder fouten in declaraties. Een ander voorbeeld was dat een combinatie van behandelingen waarvan de medische adviseur oordeelde dat deze logischerwijs niet met elkaar gedeclareerd zouden kunnen worden. Dit heeft uiteindelijk geleid tot aangepaste wetgeving voor dergelijke behandelingen.

Met deze technieken kunnen "excessen" automatisch worden opgespoord en onderzocht. De willekeur kan zo worden verminderd, alleen al door de zorgverleners erop te wijzen dat ze op een andere manier behandelen/declareren dan andere zorgverleners. Hiermee kan bijvoorbeeld verschil in behandelgedrag ontdekt en bespreekbaar gemaakt worden. Of om verschil in declaratiegedrag op te sporen en eventueel te controleren. Konijn werkte voor zijn onderzoek vooral samen met Zilveren Kruis / Achmea. Zijn onderzoek laat zien dat Big Data technieken een grote meerwaarde kunnen hebben in de praktijk.

© Copyright Vrije Universiteit Amsterdam

spamfuik@vu.nl