L’intelligence artificielle (IA) a le potentiel de détecter la fraude, le gaspillage et les abus dans le processus de soumission des demandes de remboursement. Le Dental AI Council (DAIC) s’est récemment entretenu avec le Dr Linda Vidone, chef des services cliniques et vice-présidente de la gestion clinique chez Delta Dental of Massachusetts, ainsi que membre fondateur du DAIC, au sujet de l’impact de cette technologie.
DAIC : Comment avez-vous pris conscience de l’IA et de ses applications dans votre activité ?
Dr. Vidone : C’était intéressant. C’est arrivé presque du jour au lendemain. Lors de la réunion de l’Association nationale des régimes dentaires (NADP) l’année dernière, toutes les entreprises d’IA ont montré leurs démonstrations, et c’était incroyable. Nous sommes passés d’une situation où nous n’avions jamais entendu parler de l’IA à une situation où trois ou quatre entreprises étaient prêtes à montrer à un transporteur comment elles pouvaient facilement identifier la fraude, le gaspillage et les abus. Je n’ai jamais vu quelque chose se produire aussi rapidement.
DAIC : Puisque cela s’est passé si rapidement, y a-t-il des domaines où vous pensez que ces fournisseurs d’IA ne comprennent pas toutes les nuances des défis auxquels les transporteurs sont confrontés ?
Dr. Vidone : Les entreprises que j’ai vues, je pense qu’elles sont parfaitement au courant de ce qu’il faut faire. Mais je dois dire que toutes ne comprennent pas toutes les nuances de l’identification et du traitement de la fraude, du gaspillage et des abus.
Cela fait maintenant 20 ans que je travaille dans le secteur, et avant, on s’inquiétait des demandes de remboursement pour le détartrage et le surfaçage radiculaire. On s’inquiétait du codage ascendant des extractions, de simples à chirurgicales. On s’inquiétait de trop d’accumulations. Aujourd’hui, la technologie est devenue plus sophistiquée, et je dois dire que les mauvais acteurs ont suivi le mouvement et sont devenus plus sophistiqués eux aussi. Donc, ce n’est plus seulement les cinq premiers codes. C’est plus complexe.
Prenez les plombages, par exemple. Vous demandez : “Qu’est-ce que la fraude, le gaspillage et les abus liés aux plombages ?” Eh bien, maintenant ces mauvais acteurs sont en train de coder à la hausse. Ils ajoutent plus de surfaces aux plombages. C’est la combinaison de codes sur une demande. L’IA a le potentiel d’aider à identifier ces demandes surcodées plus tôt que tard. Et en fait, je pense que dans certains cas, l’IA empêcherait même la fraude de se produire.
DAIC : Beaucoup de fournisseurs d’IA nous disent que plus vous vous améliorez dans la lutte contre la fraude, le gaspillage et l’abus, moins la fraude est probable, car les gens qui savent qu’ils vont se faire prendre ne le feront pas.
Dr. Vidone : Oui, et cela prend du temps. Prenons l’exemple du détartrage et de l’enracinement. Toutes les entreprises veulent être en mesure d’identifier la perte osseuse. Eh bien, je pense que certains outils sont plus sophistiqués que d’autres dans le domaine de l’IA. Et vous savez quoi, avouons-le, il faut du temps pour développer une IA avec cette compétence. Vous ne pouvez pas programmer un système d’IA du jour au lendemain. Vous devez l’entraîner. Cela prend beaucoup, beaucoup de demandes. Vous avez besoin des données.
DAIC : Chaque assureur a des normes légèrement différentes et aborde ces choses de différentes manières. Est-ce un problème pour certains de ces fournisseurs d’IA ?
Dr. Vidone : Pas d’après mon expérience. Les entreprises d’IA construisent des produits flexibles pour répondre aux besoins variables du secteur. Et ce dont nous avons besoin aujourd’hui changera probablement à l’avenir. Chaque transporteur doit se pencher sur ses propres exigences et stratégies de conformité pour suivre le changement.
DAIC : Les transporteurs ont déjà utilisé l’IA de différents types pour effectuer des analyses statistiques ou analyser le langage naturel dans les réclamations. Nous parlons maintenant de l’aspect vision par ordinateur de l’IA et de ces nouveaux systèmes de diagnostic qui peuvent lire les radiographies. Est-ce quelque chose que tous les assureurs font déjà ?
Dr. Vidone : Les compagnies dentaires exploitent la technologie différemment. Je ne peux pas parler pour tous les assureurs, mais je pense que beaucoup d’entre eux cherchent à mieux utiliser l’IA pour des choses comme l’identification des radiographies en double. Ainsi, par exemple, si un mauvais acteur soumet la même radiographie exacte pour cinq patients différents, un outil d’IA pourrait rapidement identifier ce genre de doublons.
DAIC : Cette sorte d’IA de vision par ordinateur est très différente de celle qui s’occupe de l’analyse statistique. Aimeriez-vous que l’on étudie la possibilité de réunir ces deux éléments, ou du moins de créer des processus internes à votre entreprise pour vous permettre d’intégrer ces analyses ?
Dr. Vidone : Absolument. Oui. Je pense qu’il y a beaucoup de bonnes recherches que vous pourriez faire avec les données des réclamations.
DAIC : Pensez-vous qu’il existe une tolérance parmi les assureurs pour le partage des données qui pourrait permettre des recherches intéressantes sur ce type de synergie ? Ou s’agit-il d’une question de propriété intellectuelle pour laquelle il ne sera pas facile d’obtenir des solutions parce que les assureurs ne veulent pas partager leurs données ?
Dr. Vidone : Ce serait difficile à dire sans un examen complet des questions de propriété et de confidentialité. Mais je pense qu’un large éventail de parties prenantes de la santé bucco-dentaire sont intéressées à trouver des moyens de mieux comprendre les données à travers les populations pour identifier les tendances et informer les politiques publiques, aussi.
DAIC : L’une des préoccupations générales, chaque fois que l’on évoque l’IA, est la suivante : “Est-ce que cela va me priver de mon travail, ou est-ce que cela va réduire la nécessité d’un rôle humain dans un processus ?” Considérez-vous qu’il s’agit d’une préoccupation valable ?
Dr. Vidone : Bien que je comprenne cette préoccupation, l’IA est un outil. Pour que ces outils fonctionnent le plus efficacement possible, nous aurons besoin de personnes hautement qualifiées, comme des consultants dentaires, pour procéder à l’examen clinique.
Si nous continuons à utiliser l’exemple des radiographies en double, l’IA va aider à identifier toutes ces radiographies en double, et nos experts cliniques pourront également se concentrer sur des cas d’examen clinique plus compliqués. Cela va vraiment améliorer et aider à identifier certains des mauvais acteurs de la dentisterie.
DAIC : L’IA s’assure donc que leur temps est utilisé efficacement ?
Dr. Vidone : Exactement. Si je paie un consultant dentaire, je veux qu’il applique son expertise plutôt que d’examiner des demandes qu’un ordinateur ou une personne sans expérience clinique pourrait aider à examiner.
DAIC : L’IA est généralement utilisée comme une solution d’entreprise pour l’efficacité et la réduction des coûts. Mais une chose que nous avons entendue de la part de diverses personnes est la suivante : ” En fin de compte, quoi que nous fassions avec l’IA, cela devrait être conçu avec l’intention que les soins du patient passent en premier ” et une autre chose que nous avons entendue est que les compagnies d’assurance se soucient de la satisfaction de leurs fournisseurs de réseau. De manière générale, pensez-vous que l’utilisation de l’IA par les compagnies d’assurance peut contribuer à améliorer la satisfaction des prestataires ou les soins aux patients ?
Dr. Vidone : Absolument. Les outils d’IA ont le potentiel d’améliorer l’expérience des patients et des prestataires. Ce futur est ce que je trouve le plus intriguant à propos de l’IA en dentisterie. Nous avons surtout parlé de la façon dont les compagnies d’assurance envisagent l’IA aujourd’hui, mais à l’avenir, des choses comme l’examen et l’approbation en temps réel des prestations couvertes changeront la donne à bien des égards.
DAIC : Vous recevez toujours un certain nombre de demandes de remboursement sous forme analogique, par courrier, par fax ou par scanner. Les assureurs ont-ils besoin d’une sorte de normalisation des informations et de la qualité des informations requises pour les soumissions ?
Dr Vidone : La normalisation se traduit par la rapidité. Si tous les dentistes soumettent leurs demandes par voie électronique, par exemple, cela signifie que nous pouvons statuer sur cette demande, même si elle nécessite un examen supplémentaire, beaucoup plus rapidement que si les informations sont soumises par courrier postal, par exemple. L’existence d’une norme de soumission électronique permet également de limiter les risques d’erreur humaine.
DAIC : Dans la mesure où il existe une technologie permettant d’examiner chaque demande de remboursement, y a-t-il un argument en faveur de la soumission d’images pour toutes les demandes de remboursement ? Avec l’IA capable de faciliter de nouveaux niveaux de cohérence, une organisation comme le NADP doit-elle réunir tous les transporteurs pour développer des protocoles et des normes de soumission des demandes de remboursement à l’échelle de l’industrie ?
Dr. Vidone : C’est une bonne question à soulever. Quel que soit le niveau de normalisation, je pense que la cohérence au sein des organisations individuelles est possible, avec l’aide de l’IA, et qu’elle profitera à l’ensemble de l’écosystème clinique.
Le Dr Linda Vidone est chef des services cliniques et vice-présidente de la gestion clinique chez Delta Dental of Massachusetts. Elle est également membre fondatrice du Dental AI Council (DAIC), un organisme à but non lucratif dont la mission est de contribuer à définir l’avenir de l’intelligence artificielle en dentisterie par la recherche, l’éducation et le leadership éclairé
