Stratistics MRC에 따르면, 세계 헬스케어 부정 분석 시장은 2023년 23억 달러로 예측 기간 동안 24.7%의 CAGR로 성장하여 2030년 109억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
헬스케어 부정 분석 시장은 부정행위를 탐지, 예방 및 감소시키기 위해 최첨단 기술과 분석을 사용하는 의료 비지니스의 신흥 부문을 의미합니다. 의료 환경이 점점 더 복잡해지고 전자 의료 기록, 청구 시스템, 클레임 등 여러 소스에서 생성되는 데이터의 양이 증가함에 따라 강력한 부정행위 탐지 절차가 점점 더 필요해지고 있습니다.
OIG에 따르면, 메디케이드의 데이터는 불완전하고 부정확한 경우가 많아 부정 청구 탐지 과정에 영향을 미치고 FWA로 인해 수십억 달러가 낭비되고 있다고 합니다.
전자의무기록의 확산
의료 시스템이 디지털 플랫폼으로 전환하고 방대한 양의 환자 데이터를 이용할 수 있게 되면서 가능성과 도전과제가 동시에 발생합니다. 전자 의료 기록(EHR)의 사용으로 보다 광범위하고 중앙 집중화된 의료 기록 데이터베이스를 구축할 수 있게 되었고, 이는 부정행위의 기회를 제공합니다. 이를 방지하기 위해 의료 기관은 첨단 분석 도구를 사용하여 전자 의료 데이터를 면밀히 조사하고 부정행위를 나타낼 수 있는 부정행위와 동향을 탐색하고 있습니다.
통합의 복잡성
고급 부정행위 분석 시스템을 기존 의료 인프라에 통합하는 것은 복잡하고 시간이 많이 걸리는 일반적인 구현 작업입니다. 이러한 복잡성은 서로 다른 정보 형식, 의료 기관 간의 일관성 없는 표준, 구식 시스템과의 호환성 문제로 인해 더욱 커집니다. 효율적인 데이터 흐름과 실시간 분석을 보장해야 하기 때문에 다양한 IT 시스템을 보유한 의료 기관을 상대할 때 원활한 통합을 달성하는 것은 쉽지 않습니다. 또한, 기존 워크플로우에 익숙한 의료진들이 반발하여 업무에 지장을 초래할 수도 있습니다.
기술의 발전
의료 부문의 부정행위 방지 능력은 분석 도구, 머신러닝 알고리즘, 인공지능의 지속적인 발전으로 변화하고 있습니다. 이러한 기술의 발전은 방대한 양의 의료 데이터를 실시간으로 처리하여 보다 복잡하고 효과적인 부정행위 탐지 기술을 가능하게 합니다. 고급 분석을 통해 복잡한 패턴, 이상 및 의심스러운 수단을 감지하여 부정행위 감지의 정확성과 속도를 향상시킬 수 있습니다. 또한, 첨단 기술을 도입함으로써 의료 기업은 금전적 손실을 최소화하고 시스템의 무결성을 유지하면서 점점 더 교묘해지는 사기 행각에 대응할 수 있습니다.
데이터 보안 및 개인 정보 보호에 관한 우려
보안 침해와 프라이버시 침해에 대한 우려는 방대한 양의 민감한 환자 데이터 관리로 인해 발생하는 것으로, 의료 기업들이 고급 분석을 통해 부정행위에 대응하는 사례가 증가함에 따라 의료 기업들에게도 큰 관심사로 떠오르고 있습니다. 의료 산업은 규제가 엄격하기 때문에 무단 접근, 데이터 유출, 사이버 공격의 위험이 큽니다. 복잡한 문제를 해결하기 위해서는 HIPAA(건강보험 상호운용성 및 책임에 관한 법률)와 같은 개인정보 보호 규정을 엄격하게 준수하는 동시에 환자 데이터에서 중요한 인사이트를 공정하게 수집해야 합니다.
자원을 효율적으로 배분하고 부정행위를 방지하는 것이 전 세계 의료 시스템에 요구됨에 따라, 부정행위 분석 솔루션의 중요성이 그 어느 때보다 높아지고 있습니다. 한편, 전염병은 의료 시스템에 혼란을 야기하고, 자원을 낭비하고, 개선책에 대한 관심이 급증하고 있습니다. 새로운 의료 서비스의 빠른 도입과 COVID-19 관련 거래의 급증으로 인해 사기 탐지 시스템이 더욱 어려워졌습니다. 또한 전염병의 경제적 효과는 허위 청구를 더욱 촉진할 수 있습니다.
예측 분석 분야는 예측 기간 동안 가장 큰 성장세를 보일 것으로 예상
예측 분석 분야는 예측 기간 동안 가장 큰 성장세를 보일 것으로 예상됩니다. 예측 분석은 고급 알고리즘과 머신러닝 모델을 사용하여 과거 정보를 분석하여 추세를 파악하고 미래의 부정행위를 예측합니다. 의료 서비스 제공자는 사전 예방적 접근 방식을 채택하고 새로운 부정행위를 미리 파악하여 재정적 손실을 방지하고 의료 시스템의 무결성을 보호할 수 있습니다. 또한, 예측 분석은 대규모 데이터 세트를 실시간으로 분석하여 의심스러운 행동을 발견하는 정확도를 높이고 오탐을 줄임으로써 부정행위 탐지 효과를 향상시킬 수 있습니다.
예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상되는 분야는 약국 청구 문제 부문
약국 청구 문제는 가장 높은 CAGR이 예상되는 분야입니다. 과다 청구, 언번들링, 부정한 처방전 청구 등 약국 청구 문제는 의료 산업에서 주요 부정행위로 부상하고 있습니다. 이러한 부정행위가 증가함에 따라 약국 청구 데이터의 이상 및 불일치를 식별하기 위해 설계된 전문 분석 솔루션의 필요성이 증가하고 있습니다. 예측 모델링 및 머신러닝 알고리즘과 같은 실시간 부정행위 분석 도구는 약국 청구 거래를 조사하는 데 사용되고 있습니다.
아시아태평양의 급속한 현대화와 디지털 혁신으로 인해 많은 국가들이 전자건강기록(EHR) 및 기타 디지털 헬스 기술을 도입하고 있으며, 아시아태평양이 가장 큰 비중을 차지하고 있습니다. 아시아태평양의 의료 지불자와 의료 서비스 제공자는 의료비 상승과 부정행위 관련 처벌 강화로 인해 고급 분석 솔루션에 투자하고 있습니다. 또한, 아시아태평양에서는 의료 시스템의 책임성과 투명성을 높이기 위한 규제 조치가 증가하고 있는 것으로 나타났습니다.
북미 지역은 복잡한 의료 인프라와 정교한 상환 시스템으로 인해 수익성 높은 확장을 지속할 수 있는 유리한 위치에 있습니다. 헬스케어 부정행위로 인한 금전적 손실이 증가함에 따라 규제 당국은 의료 산업에서 사기를 방지하기 위해 미국에서는 False Claims Act(False Claims Act), Health Insurance Portability and Accountability Act(HIPAA) 등 광범위한 법률을 제정하고 있습니다. 또한, 이러한 규제 조치로 인해 투명성, 데이터 보호 및 사기 탐지 기능이 더욱 강화되면서 고급 분석 솔루션의 도입이 촉진되고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Healthcare Fraud Analytics Market is accounted for $2.3 billion in 2023 and is expected to reach $10.9 billion by 2030 growing at a CAGR of 24.7% during the forecast period. The term "Healthcare Fraud Analytics Market" describes the emerging segment of the healthcare business that uses cutting-edge technology and analytics to detect, prevent, and lessen fraudulent activity. Robust fraud detection procedures are becoming more and more necessary as the healthcare landscape grows more complicated and involves a growing amount of data generated from several sources, such as electronic health records, billing systems, and claims.
According to the OIG, Medicaid data is frequently incomplete and inaccurate, affecting the process of detecting fraudulent claims and resulting in the waste of billions of dollars due to FWA.
Increasing adoption of electronic health records
There are both potential and challenges when healthcare systems move to digital platforms and make enormous volumes of patient data available. The use of electronic health records (EHRs) makes it possible to create a more extensive and centralized database of medical records, which offers an opportunity for fraud. Additionally, in order to prevent this, healthcare institutions are using advanced analytics tools to closely examine electronic health data in order to search for irregularities and trends that may indicate fraud.
Complexity of integration
The integration of advanced fraud analytics systems into pre-existing healthcare infrastructures is a common implementation task that can be complex and time-consuming. The complexity is increased by different information formats, inconsistent standards among healthcare institutions, and compatibility problems with outdated systems. It is difficult to achieve seamless integration when dealing with institutions that have diverse IT systems, as it is necessary to ensure efficient data flow and real-time analysis. However, staff members used to traditional workflows may oppose healthcare providers and cause operational interruptions.
Advancements in technology
The healthcare sector's ability to prevent fraud has been transformed by the ongoing development of analytical tools, machine learning algorithms, and artificial intelligence. These technological advancements process enormous volumes of healthcare data in real time, enabling more complex and effective fraud detection techniques. Advanced analytics improve the accuracy and speed of fraud detection by detecting complex patterns, anomalies, and suspicious measures. Moreover, by incorporating cutting-edge technologies, healthcare companies may minimize financial losses and maintain the integrity of their systems while staying ahead of ever more sophisticated fraud schemes.
Data security and privacy concerns
Concerns regarding security breaches and privacy violations are raised by the management of enormous amounts of sensitive patient data, which is a concern for healthcare companies as they use advanced analytics to combat fraud in increasing numbers. Because the healthcare industry is heavily regulated, there is a significant risk of unauthorized access, data leaks, or cyberattacks. Achieving a complicated problem requires strict compliance with privacy rules such as HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) while also collecting important insights from patient data in an equitable manner.
Fraud analytics solutions are more important than ever because of the growing pressure on healthcare systems throughout the world to allocate resources efficiently and prevent fraud. On the other hand, the epidemic has also caused disruptions in the healthcare system, diverting resources and rapid attention to remedies. The quick adoption of new healthcare services and the surge in transactions associated with COVID-19 have made fraud detection systems more challenging. Furthermore, the pandemic's economic effects could promote further false claims.
The predictive analytics segment is expected to be the largest during the forecast period
Predictive analytics segment is expected to be the largest during the forecast period. Predictive analytics analyzes prior information, identifies trends, and projects future fraudulent activity using sophisticated algorithms and machine learning models. Healthcare businesses can prevent financial losses and safeguard the integrity of healthcare systems by adopting a proactive approach and staying ahead of emerging fraud schemes. Furthermore, predictive analytics improves the effectiveness of fraud detection by analyzing large datasets in real time and increasing the accuracy of spotting suspicious behavior while reducing false positives.
The pharmacy billing issue segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Pharmacy billing issue segment is expected to have the highest CAGR. Pharmacy billing problems, like overbilling, unbundling, or charging for fraudulent prescriptions, have emerged as major avenues for fraud in the healthcare industry. The need for specialist analytics solutions designed to identify anomalies and discrepancies in pharmacy billing data has increased due to the rise in these fraudulent activities. Real-time fraud analytics tools such as predictive modeling and machine learning algorithms are being used to examine pharmacy billing transactions.
Due to the region's rapid modernization and digital transformation, many of its nations have adopted electronic health records (EHRs) and other digital health technologies, the Asia-Pacific area accounted for the largest percentage. Healthcare payers and providers in Asia Pacific are investing in advanced analytics solutions as a result of rising healthcare costs and growing penalties associated with fraud. In addition, there is an apparent rise in regulatory actions in the Asia-Pacific area that are intended to improve accountability and transparency in healthcare systems.
Because of the complex healthcare infrastructure and sophisticated reimbursement system, the North American region is better positioned to continue profitable expansion. Because of the growing financial damage that healthcare fraud causes, regulatory agencies have enacted extensive laws, such as the False Claims Act and the Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) in the United States, to prevent fraud in the healthcare industry. Moreover, the adoption of advanced analytics solutions is urged by these regulatory measures, which need more transparency, data protection, and fraud detection capabilities.
Some of the key players in Healthcare Fraud Analytics market include Conduent Inc, Cotiviti Inc, DXC Technology, EXL Service Holdings Inc, HCL Technologies Limited, IBM, Optum Inc., OSP Labs, SAS Institute Inc and Wipro Limited.
In November 2023, IBM launches new sustainability initiatives for global climate action. IBM's operations span a broad spectrum of technological fields, from AI and cloud computing to cybersecurity and data analytics.
In July 2023, HCLTech, the third largest IT services company in India, has acquired a 100 per cent equity stake in German automotive engineering services provider ASAP Group for €251 million ($279.72 million).