Bruk av stordata og maskinlæring for å utvikle digitale verktøy for å forhindre feilaktig utbetaling av helserefusjoner.
Helfo betaler ut årlig omtrent 36 milliarder kroner i refusjon til leger, fysioterapeuter, tannleger, psykologer og andre helseaktører. I fjor ble 56 millioner krevd tilbake etter utbetaling på feilaktig grunnlag. 800 millioner kroner ble stoppet i automatiske kontroller. Feilene skyldtes misforståelser av regelverket, tekniske feil, men også overlagt økonomisk kriminalitet.
Sammen skal Helfo, Skatteforsk, Folkehelseinstituttet, og senter for e-helse ved Universitetet i Agder i et nytt innovasjonsprosjekt utvikle nye digitale verktøy der målet å utvikle systemer som sørger riktig bruk av offentlige helsemidler, ved nettopp forhindre feilaktig utbetaling av helserefusjoner. Nylig fikk prosjektet 6,3 millioner kroner i finansiering av Norges Forskningsråd.
Skatteforsks Annette Alstadsæter er prosjektleder, og har fra tidligere lang erfaring med å analysere hvordan aktører tilpasser seg regelverk. Ifølge Alstadsæter er kunnskapsbaserte kontroller og straff for dem som jukser, i kombinasjon med god informasjon og brukervennlige systemer viktig for å hindre juks og ufrivillige feil.
«I dette prosjektet samarbeider ulike etater, aktører og forskere på tvers for å lage gode, datadrevne kontrollsystemer for både å ta dem som bevisst jukser, for å stoppe feilutbetalinger før de skjer, og for å kunne gjøre rapporteringen lettere for den store majoriteten av helseaktører som faktisk ønsker å gjøre ting riktig. I det store bildet er dette viktig for å sikre bærekraften og legitimiteten til velferdsstaten», sier Alstadsæter om prosjektet.
Innovasjonsprosjektet går ut på å utvikle nye datadrevne kontrollsystemer. Data kan brukes i nye modeller for å forbedre kontrollene og stoppe feilaktige krav før utbetalingene skjer. Nye verktøy vil også kunne bidra med å avdekke eksisterende blindsoner, frigjøre ressurser, og gjøre rapporteringen enklere for den store majoriteten av helseaktører som forsøker å følge reglene.
I en omtale av prosjektet på vekstifredrikstad.no utdyper seniorrådgiver i Helfo Jens Christian Haatvedt: «Vi sitter allerede på veldig mye kunnskap og data fra både utbetalte refusjoner og tidligere etterkontroller. Nå samler vi, sammen med forskerne, denne kunnskapen og skal bruke den til å trene opp prediksjonsmodellene og verktøyene for mønstergjenkjenning.»
Utover å utvikle nye digitale verktøy er et annet viktig mål med prosjektet å fremme synergier og kunnskapsoverføring i offentlig sektor, der prosjektets referansegruppe, med medlemmer fra NAV, Skatteetaten, Lånekassen, og Norwegian Artificial Intelligence Research Consortium (NORA), er en sterk ressurs inn i prosjektarbeidet.
Om bruk av kunstig intelligens (AI) sier direktør for Helfo Kontroll, Gry Hege Ahlgren, til Finansavisen at: «Det er blitt utviklet risikobaserte modeller og algoritmer tidligere, men utvikling av AI på dette nivået er en ny erfaring for Helfo. Prosjektet skal være med å styrke Helfos teknologiske infrastruktur og kompetanse i tillegg til å effektivisere etterkontrollene.»
Under Arendalsuka 2021 blir det nye innovasjonsprosjektet også tema under Universitetet i Agder sitt arrangement «Bedre bruk av helsedata for en lærende helsetjeneste». Arrangementet foregår i UiA-teltet fredag 20. august kl. 10.30-12.00, der Direktør i Helfo Kontroll Gry Hege Ahlgren vil fortelle om prosjektet.
Fakta
Abonner på nyheter fra Skatteforsk ved å melde deg på her.