Фонд социального медицинского страхования Казахстана (ФСМС) тестирует и разрабатывает несколько ИИ-инструментов, которые планируется использовать в системе ОСМС. Они должны помочь автоматизировать обработку больших объемов информации, контролировать качество консультаций и выявлять возможные нарушения при оплате медицинских услуг.

Одно из направлений уже работает в тестовом режиме. ИИ анализирует телефонные разговоры специалистов ФСМС с гражданами и определяет консультации, в которых могли быть допущены некорректные или неполные ответы. После этого система формирует выборку звонков для проверки сотрудниками. В дальнейшем этот инструмент планируется включить в состав ИИ-ассистента, который будет выполнять и другие рутинные задачи.

Еще один блок связан с анализом данных о закупе медицинских услуг, объемах помощи и работе поставщиков. ИИ сможет сопоставлять большие массивы информации, находить отклонения от установленных критериев и правил и готовить аналитические рекомендации. Это должно снизить объем ручной работы и сделать принимаемые решения более прозрачными. При этом окончательное решение по-прежнему остается за специалистами Фонда.

Отдельное направление связано с антифрод-системой, предназначенной для поиска возможных нарушений при оплате медицинской помощи. Ежегодно ФСМС обрабатывает сведения о десятках миллионов оказанных услуг, поэтому вручную проверить весь массив данных невозможно.

Для этого Фонд разрабатывает модели машинного обучения для оценки риска. Они будут анализировать данные об оказанных услугах и искать нетипичные показатели, которые могут свидетельствовать о нарушениях. Главное отличие нового подхода заключается в том, что подозрительные случаи планируется выявлять до оплаты медицинской услуги, а не после перечисления денег.

Кроме того, ФСМС разрабатывает риск-ориентированную модель оценки поставщиков медицинских услуг совместно с Nazarbayev University. Она предусматривает распределение поставщиков по трем уровням риска: Senim, Baqylau и Qauip. На следующем этапе эту систему планируется дополнить технологиями ИИ и машинного обучения.

Таким образом, Фонд фактически развивает несколько типов ИИ-решений:

анализ речи – для контроля качества консультаций населения;

аналитические модели – для обработки больших массивов данных и поиска отклонений;

модели машинного обучения – для оценки риска нарушений при оказании и оплате медуслуг;

риск-модели – для определения уровня риска поставщиков медицинской помощи.

При этом ФСМС подчеркивает, что ИИ не будет самостоятельно принимать решения. Он выполняет первичный анализ, выявляет подозрительные случаи и предлагает рекомендации, а окончательная оценка остается за специалистами Фонда.