Management von Leistungsrisiken einer Krankenkasse mit Predictive Modeling (PDF)
Diplomarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich BWL - Unternehmensführung, Management, Organisation, Note: 1,3, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Motivation für diese Arbeit entstand vor dem Hintergrund des...
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Produktinformationen zu „Management von Leistungsrisiken einer Krankenkasse mit Predictive Modeling (PDF)“
Diplomarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich BWL - Unternehmensführung, Management, Organisation, Note: 1,3, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Motivation für diese Arbeit entstand vor dem Hintergrund des Vorhabens einer
großen gesetzlichen Krankenkasse, aufbauend auf der Analyse ihrer
Versichertenbestandsrisiken ein Risikomanagement zu implementieren. Ziel der
Krankenkasse ist es, mittels einer (morbiditätsorientierten) Klassifizierung des
Versichertenbestandes durch zuverlässige Prognosemodelle den erwarteten aktuellen und zukünftigen Ressourceneinsatz planbar zu machen und so zu einer Erhöhung der Wirtschaftlichkeit und der Qualität der Gesundheitsversorgung zu gelangen.1 Darüber hinaus soll die "strategische Analyse- und Prognosefähigkeit"2 der Kasse ausgebaut werden, indem z. B. Prognosen über risikobehaftete Entwicklungen im Versichertenbestand abgeleitet werden.3 Die Krankenkasse entgegnet somit dem wachsenden Wettbewerbsdruck und der zunehmenden Dynamik im Umfeld der gesetzlichen Krankenversicherung, u. a. in Folge kassenartenübergreifenden Fusionen und der für 2009 geplanten Einführung des morbiditätsorientierten Risikostrukturausgleichs (Morbi-RSA).
Die Suche nach etablierten Ansätzen zur Prognose des versichertenbezogenen
Ressourcenbedarfes im Vorfeld dieser Arbeit führte zu der Erkenntnis, dass in den USA seit längerem Ansätze bestehen, in denen aufbauend auf der Morbidität als erklärende Variable der zukünftige Ressourcenbedarf versichertenbezogen prognostiziert wird. Die dazu notwendigen Methoden entstammen einer Disziplin, die als "Predictive Modeling"4 bezeichnet wird. Zentrale Fragestellungen des Predictive Modeling - Ansatzes sind u. a.:
- Wie entwickeln sich die Leistungsausgaben für eine bestimmte Altersgruppe?
- Wer sind die zukünftigen Hochkosten-Versicherten und welche Merkmale
kennzeichnen diese Versicherten?
großen gesetzlichen Krankenkasse, aufbauend auf der Analyse ihrer
Versichertenbestandsrisiken ein Risikomanagement zu implementieren. Ziel der
Krankenkasse ist es, mittels einer (morbiditätsorientierten) Klassifizierung des
Versichertenbestandes durch zuverlässige Prognosemodelle den erwarteten aktuellen und zukünftigen Ressourceneinsatz planbar zu machen und so zu einer Erhöhung der Wirtschaftlichkeit und der Qualität der Gesundheitsversorgung zu gelangen.1 Darüber hinaus soll die "strategische Analyse- und Prognosefähigkeit"2 der Kasse ausgebaut werden, indem z. B. Prognosen über risikobehaftete Entwicklungen im Versichertenbestand abgeleitet werden.3 Die Krankenkasse entgegnet somit dem wachsenden Wettbewerbsdruck und der zunehmenden Dynamik im Umfeld der gesetzlichen Krankenversicherung, u. a. in Folge kassenartenübergreifenden Fusionen und der für 2009 geplanten Einführung des morbiditätsorientierten Risikostrukturausgleichs (Morbi-RSA).
Die Suche nach etablierten Ansätzen zur Prognose des versichertenbezogenen
Ressourcenbedarfes im Vorfeld dieser Arbeit führte zu der Erkenntnis, dass in den USA seit längerem Ansätze bestehen, in denen aufbauend auf der Morbidität als erklärende Variable der zukünftige Ressourcenbedarf versichertenbezogen prognostiziert wird. Die dazu notwendigen Methoden entstammen einer Disziplin, die als "Predictive Modeling"4 bezeichnet wird. Zentrale Fragestellungen des Predictive Modeling - Ansatzes sind u. a.:
- Wie entwickeln sich die Leistungsausgaben für eine bestimmte Altersgruppe?
- Wer sind die zukünftigen Hochkosten-Versicherten und welche Merkmale
kennzeichnen diese Versicherten?
Bibliographische Angaben
- Autor: Jos Töller
- 2008, 1. Auflage, 98 Seiten, Deutsch
- Verlag: GRIN Verlag
- ISBN-10: 364014936X
- ISBN-13: 9783640149360
- Erscheinungsdatum: 29.08.2008
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Größe: 1.66 MB
- Ohne Kopierschutz
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