Facts and Factors schätzt, dass die globale Marktgröße für Betrugsanalysen im Gesundheitswesen von 900 Millionen US-Dollar im Jahr 2019 auf 4.500 Millionen US-Dollar im Jahr 2026 wachsen wird. Das Marktwachstum wird zwischen 2020 und 2026 voraussichtlich 28 % betragen.
Betrug im Gesundheitswesen entwickelt sich schnell und ist schwer zu erkennen. Daher sind medizinische Fachkräfte weltweit entschlossen, dieses lebenswichtige Problem zu lösen. Die Betrugsanalyse im Gesundheitswesen ist gründlich. Steigende Krankenversicherungsmitgliedschaften, der Druck der Anbieter, Betrug und Missbrauch einzudämmen, und das Modell der Vorauszahlungsüberprüfung treiben die globale Betrugsanalysebranche im Gesundheitswesen voran. Während des gesamten Untersuchungszeitraums könnten künstliche Intelligenz in der Betrugsanalyse und das cloudbasierte Gesundheitsdatenmanagement den globalen Marktteilnehmern für Betrugsanalysen im Gesundheitswesen neue Möglichkeiten eröffnen.
Fortschrittliche Analysen und Technologien erkennen und verhindern Gesundheitsbetrug auf dem Markt für Betrugsanalysen im Gesundheitswesen. Bei Betrug im Gesundheitswesen geht es darum, Identitäten zu stehlen, gefälschte Rechnungen zu erstellen und falsche Behauptungen aufzustellen, um Geld vom Gesundheitssystem, der Versicherung oder der Regierung zu erhalten. Betrug im Gesundheitswesen kann den Menschen, dem System und den Kosten schaden.
Wachstumsfaktor der Branche
Zu den Betrugsfällen im Gesundheitswesen zählen Abrechnungs- und Rezeptbetrug sowie Identitätsdiebstahl. Gesundheitsunternehmen wünschen sich fortschrittliche Analysetools, um den zunehmenden Betrug zu bekämpfen. Gesundheitsunternehmen müssen strengere Gesetze zur Betrugserkennung und -prävention von Regierungen und Aufsichtsbehörden weltweit einhalten. Die Einhaltung von HIPAA- und ACA-Vorschriften fördert die Einführung von Betrugsanalyselösungen.
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Die Gesundheitsausgaben steigen und belasten öffentliche und private Institutionen. Mithilfe von Betrugsanalysen im Gesundheitswesen können Überzahlungen, fehlerhafte Abrechnungen und andere Möglichkeiten zur Kosteneinsparung identifiziert werden, was angesichts der steigenden Nachfrage nach erschwinglicher Gesundheitsversorgung von entscheidender Bedeutung ist. Im Gesundheitswesen entstehen riesige Mengen an Schadensersatz-, EHR- und Abrechnungsdaten. Big-Data-Technologien werten und integrieren diese Datenquellen, um ein umfassenderes Bild potenziellen Betrugs im Gesundheitswesen zu liefern.
✎ Zu den führenden Akteuren auf dem Weltmarkt gehören 
- Northrop Grumman
- HCLTech
- Wipro Limited
- SAS Institute
- Pondera Solutions, part of Thomson Reuters
- EXL Services Ltd
- IBM
- Canadian Global Affairs Institute
- LexisNexis Group Inc.
- Cotiviti
- Optum
- Conduent
- DXC Technology
- Change Healthcare
Dieser Bericht segmentiert den globalen Markt für Betrugsanalysen im Gesundheitswesen wie folgt:
Nach Lösungstyp-Segmentierungsanalyse
Prädiktive Analytik
Beschreibende Analytik
Präskriptive Analytik
Durch Segmentierungsanalyse des Bereitstellungsmodells
Auf Anfrage
Auf dem Gelände
Durch Anwendungssegmentierungsanalyse
Zahlungsintegrität
Überprüfung von VersicherungsansprüchenÜberprüfung vor der ZahlungÜberprüfung nach der Zahlung
Missbrauch der Apothekenabrechnung
Identitäts- und Fallmanagement
Durch Endbenutzer-Segmentierungsanalyse
Drittanbieter von Dienstleistungen
Öffentliche und Regierungsbehörden
Arbeitgeber
Privatversicherungszahler
Weitere Informationen finden Sie unter – https://www.fnfresearch.com/global-healthcare-fraud-analytics-market-by-solution-type-789
Regionaler Einblick von FnF-Forschung
Die Betrugsanalysebranche im Gesundheitswesen in Nordamerika erzielte 2019 weltweit die höchsten Einnahmen.
Die weit verbreitete Akzeptanz von Krankenversicherungen in Nordamerika, die zunehmende Verbreitung von Betrug im Gesundheitswesen, die von der Regierung eingeführten positiven Betrugsbekämpfungsvorschriften und -initiativen sowie der technologische Fortschritt tragen alle zur dominanten Stellung der Region auf dem Markt für Betrugsanalysen im Gesundheitswesen bei.
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