„Schaden durch Abrechnungsbetrug im Gesundheitswesen nimmt zu“ - so das Fazit eines aktuellen Artikels in „arzt-wirtschaft.de FINANZEN“. Das Bundeskriminalamt hat 2016 Schäden in Höhe von 70 Millionen Euro durch Abrechnungsbetrug registriert. Das ist aber nur die Spitze des Eisbergs. Der gesamte volkswirtschaftliche Schaden wird auf etwa eine Milliarde Euro geschätzt. (Quelle: https://www.arzt-wirtschaft.de)

Mit statistischen Verfahren zur Datenanalyse können Sie potenzielle Betrugsversuche erkennen – und verhindern!

Dabei sind verschiedene Vorgehensweisen möglich. Eine einfache Methode ist es zum Beispiel, nach bekannten Arten potenziell betrügerischer Aktivitäten in den Abrechnungsdaten der Leistungserbringer zu suchen. Auch Ausreißer in Abrechnungsdaten, also besonders häufige oder seltene Ereignisse im Vergleich zum Durchschnitt, können auf verdächtige Leistungserbringerprofile hinweisen.

Um verstecktere Betrugsprofile zu finden, helfen statistische Verfahren wie die Cluster-Analyse oder eine sogenannte PCA (Hauptkomponentenanalyse).
Mit einer Cluster-Analyse können z.B. Abrechnungen in Gruppen kategorisiert werden. Leistungserbringer, deren Abrechnungen in einer Gruppe stark von der Norm abweichen, sind potenziell verdächtig.

Stehen Daten von bekannten Betrugsfällen in der Vergangenheit zur Verfügung, kann sogar aus diesen gelernt werden. Mit Hilfe von Predictive Analytics Verfahren werden Muster aus diesen Daten genutzt, um daraus ein statistisches Modell zu berechnen. Wird das erzeugte Modell mit aktuellen Datensätzen gefüttert (z.B. zu Pflegediensten und ihren Abrechnungsverhalten), erhält man die Wahrscheinlichkeit für einen Betrugsversuch.
 

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