ภาพรวมของกระบวนการสั่งซื้อ SSAS
ตามเนื้อผ้าบริหารประกันสังคม (SSA) ปฏิบัติตามกระบวนการที่ค่อนข้างครอบคลุมสำหรับการประเมินข้อกำหนดความพิการ ธรรมชาติในเชิงลึกของกระบวนการมีวัตถุประสงค์เพื่อให้การประเมินที่ถูกต้อง แต่สิ่งนี้มักจะนำไปสู่เวลารอคอยที่ยาวนานสำหรับผู้สมัคร
เพื่อพยายามปรับปรุงความล่าช้าเหล่านี้โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่มีเงื่อนไขทางการแพทย์ที่ร้ายแรง SSA ได้แนะนำกระบวนการทางเทคโนโลยีขั้นสูงเพื่อปรับปรุงบทบัญญัติความพิการ กระบวนการที่ได้รับการปรับปรุงเรียกว่ากฎแฮนดิแคปอย่างรวดเร็ว (QDD) และโควต้าความเห็นอกเห็นใจ (CAL) (ดูข้อมูลอ้างอิงนี้) และพึ่งพาการสร้างแบบจำลองที่คาดการณ์ได้และการวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับกรณีการติดตามอย่างรวดเร็วซึ่งมีแนวโน้มว่าจะเป็นไปตามมาตรฐานแฮนดิแคป
กฎความพิการอย่างรวดเร็ว (QDD)
คำจำกัดความและวัตถุประสงค์
QDD เป็นแบบจำลองการทำนายแบบใช้คอมพิวเตอร์ที่ออกแบบมาเพื่อระบุกรณีที่มีการกำหนดความพิการที่ดี QDD วิเคราะห์แอปพลิเคชันสำหรับหลักฐานทางการแพทย์ที่สนับสนุนการตัดสินใจอย่างรวดเร็วเพื่อให้ผู้สมัครที่สมควรได้รับความล่าช้าน้อยที่สุด
การดำเนินการและวิวัฒนาการ
ดำเนินการครั้งแรกทั่วประเทศในเดือนกุมภาพันธ์ 2551 QDD ได้รับการปรับแต่งอย่างต่อเนื่อง SSA ปรับโมเดลเพื่อสะท้อนแนวโน้มของผู้สมัครในปัจจุบันและปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพในการระบุผู้สมัครที่แข็งแกร่งสำหรับการรักษาแบบเร่ง
เทคนิคเบื้องหลัง QDD
กระบวนการ QDD ใช้แบบจำลองที่คาดการณ์ได้ซึ่งเป็นอัลกอริทึมประเภทหนึ่งที่ใช้ข้อมูลประวัติเพื่อทำนายผลลัพธ์ในอนาคต นี่คือวิธีการทำงาน:
- ข้อมูลอินพุต: เมื่อมีการส่งแอปพลิเคชันระบบจะดึงข้อมูลออกจากแบบฟอร์มรวมถึงเงื่อนไขทางการแพทย์เอกสารสนับสนุนและรายละเอียดอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง
- การวิเคราะห์การทำงาน: แบบจำลองที่คาดการณ์ได้วิเคราะห์ข้อมูลนี้กับรูปแบบที่พบในความพิการที่ได้รับอนุมัติก่อนหน้านี้ ตัวอย่างเช่นอาจพิจารณาการวินิจฉัยทางการแพทย์เฉพาะเรื่องราวการรักษาและการปรากฏตัวของหลักฐานยืนยัน
- คะแนนความน่าจะเป็น: ระบบกำหนดคะแนนความน่าจะเป็นสำหรับแต่ละแอปพลิเคชัน คะแนนสูงบ่งชี้ว่ากรณีนี้มีแนวโน้มที่จะเป็นไปตามเกณฑ์ความพิการของ SSA ตามแนวโน้มทางประวัติศาสตร์
- ลำดับความสำคัญ: การใช้งานด้วยคะแนนสูงจะถูกทำเครื่องหมายสำหรับการตรวจสอบอย่างเร่งด่วนของเจ้าหน้าที่ SSA ทำให้กรณีเหล่านี้สามารถข้ามการประเมินเบื้องต้นได้นาน
คิดว่าโมเดลนี้เป็นตัวกรองที่ซับซ้อนซึ่งเรียนรู้จากการตัดสินใจก่อนหน้านี้เพื่อทำการคาดเดาเกี่ยวกับแอปพลิเคชันใหม่ มันใช้ข้อมูลจากหลายพันรายและดีขึ้นในการระบุผู้สมัครที่แข็งแกร่งเมื่อเวลาผ่านไป
ประโยชน์ของการสร้างแบบจำลองที่คาดการณ์ได้
แบบจำลองที่คาดการณ์ได้เช่นแบบที่ใช้ใน QDD นั้นมีประโยชน์เพราะเปิดใช้งาน:
- ความเร็ว: ระบบอัตโนมัติของกระบวนการประเมินเบื้องต้นช่วยลดปริมาณงานด้วยตนเองและเพิ่มความเร็วในการตัดสินใจ
- พื้นผิว: อัลกอริทึมใช้เกณฑ์เดียวกันสำหรับแอปพลิเคชันใด ๆ ลดความเสี่ยงของอคติอัตนัย
- ความยืดหยุ่น: เมื่อปริมาณแอปพลิเคชันเพิ่มขึ้นระบบสามารถจัดการข้อมูลได้มากขึ้นโดยไม่ต้องชะลอตัวลงอย่างมีนัยสำคัญ
โควต้าความเห็นอกเห็นใจ (CAL)
คำจำกัดความและวัตถุประสงค์
Cal ได้รับการออกแบบมาเพื่อระบุเงื่อนไขทางการแพทย์ที่เป็นไปตามมาตรฐานความพิการของ SSA Cal ทำให้มั่นใจได้ว่าคนพิการที่ร้ายแรงที่สุดทำการตัดสินใจอย่างรวดเร็วภายในไม่กี่วัน
การดำเนินการและวิวัฒนาการ
นับตั้งแต่เปิดตัว CAL Initiative ได้รับการขยายเพื่อรวมเงื่อนไขทางการแพทย์มากขึ้นและให้การตัดสินใจที่เร็วขึ้นสำหรับผู้สมัครจำนวนมากขึ้น
กรอบเทคโนโลยี
กระบวนการ CAL ใช้ฐานข้อมูลของเงื่อนไขทางการแพทย์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า นี่คือวิธีการทำงาน:
- การจับคู่เงื่อนไข: เมื่อมีการส่งแอปพลิเคชันระบบจะข้ามเงื่อนไขทางการแพทย์ที่รายงานของผู้สมัครด้วยฐานข้อมูล CAL ฐานข้อมูลมีเงื่อนไขที่มีคุณสมบัติโดยอัตโนมัติเพื่อผลประโยชน์ความพิการเนื่องจากความรุนแรงของพวกเขาโดยอัตโนมัติ
- การระบุอัตโนมัติ: หากมีการจับคู่ระบบจะทำเครื่องหมายแอปพลิเคชันสำหรับการรักษาอย่างเร่งด่วน เคส Cal Handles ต้องการการตรวจสอบเพิ่มเติมน้อยที่สุดเนื่องจากเงื่อนไขได้รับการอนุมัติล่วงหน้าสำหรับการติดตามอย่างรวดเร็ว
- อัปเดตและการกลั่น: SSA อัปเดตฐานข้อมูล CAL เป็นประจำเพื่อรวมเงื่อนไขทางการแพทย์ใหม่และโรคใหม่เพื่อให้มั่นใจว่ากระบวนการยังคงเกี่ยวข้อง
การเรียนรู้ของเครื่องและ CAL
ในขณะที่ CAL ขึ้นอยู่กับเงื่อนไขที่กำหนดไว้ล่วงหน้ามากความคืบหน้าในการเรียนรู้ของเครื่องสามารถเปิดใช้งานการทำซ้ำในอนาคตเพื่อระบุรูปแบบในสภาพทั่วไปน้อยกว่า ตัวอย่างเช่นอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถวิเคราะห์รายการทางการแพทย์เพื่อเสนอเงื่อนไขใหม่สำหรับการบันทึกในฐานข้อมูล CAL เพื่อปรับปรุงการเข้าถึงและประสิทธิภาพของโปรแกรมต่อไป
ผลกระทบและผลลัพธ์
การลดเวลาในการรักษา
ทั้ง QDD และ CAL ได้ลดเวลารอคอยอย่างมากสำหรับกฎความพิการ กรณีที่ก่อนหน้านี้ใช้เวลาหลายเดือนได้รับการแก้ไขในอีกไม่กี่วันโดยให้ความช่วยเหลือในเวลาที่เหมาะสมกับความทุกข์
ความแม่นยำและประสิทธิภาพ
ทั้งสองโปรแกรมรักษาความแม่นยำในระดับสูงในระหว่างการปรับปรุงการประเมิน การใช้เทคโนโลยีทำให้มั่นใจได้ว่ามีเพียงผู้สมัครที่มีสิทธิ์เท่านั้นที่ได้รับประโยชน์จากการรักษาแบบเร่งความเร็วการบำรุงรักษาความสมบูรณ์ของระบบ
สถิติและข้อมูล
นับตั้งแต่เริ่มก่อตั้ง QDD และ Cal ได้จัดการกับหลายแสนคดี ความพยายามเหล่านี้ให้การสนับสนุนที่สำคัญสำหรับบุคคลที่อาจเผชิญกับความไม่แน่นอนในระยะยาว ตัวอย่างเช่น:
- QDD -succe Rater: เปอร์เซ็นต์ที่สำคัญของกรณีที่มีการจับกุม QDD ได้รับการอนุมัติภายในไม่กี่สัปดาห์ของความเร็วข้อผิดพลาดขั้นต่ำ
- ปกแคล: จากการเขียนนี้ความคิดริเริ่มของ Cal ได้รับการขยายเพื่อครอบคลุมเงื่อนไขทางการแพทย์มากกว่า 250 เงื่อนไขและได้รับผู้สมัครหลายหมื่นต่อปี
ความท้าทายและการพิจารณา
รักษาความปลอดภัยและความยุติธรรม
SSA ได้ทำการศึกษาเพื่อระบุและแก้ไขปัญหาล่วงหน้าที่ไม่ได้ตั้งใจภายในกระบวนการ QDD ตัวอย่างเช่นมันเป็นพื้นที่โฟกัสที่สำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าประชากรที่มีบทบาทต่ำกว่านั้นไม่ได้ด้อยโอกาสจากการสร้างแบบจำลองที่คาดการณ์ได้ มันวิเคราะห์ผลลัพธ์ในกลุ่มประชากรเพื่อรักษาการรักษาที่เป็นธรรมสำหรับผู้สมัครทุกคน
การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
การปรับเปลี่ยนอย่างต่อเนื่องในโปรแกรมบัญชีสำหรับการเปลี่ยนแปลงในข้อมูลประชากรของผู้สมัครและความคืบหน้าในความรู้ทางการแพทย์ ตัวอย่างเช่นการรวมตัวกันของเครื่องมือวินิจฉัยล่าสุดและการวิจัยทางการแพทย์ในระบบ QDD และ CAL ทำให้มั่นใจได้ว่าโปรแกรมยังคงทันสมัยและมีประสิทธิภาพ
ความโปร่งใสในเทคโนโลยี
เมื่อเทคโนโลยีรวมเข้ากับบทบัญญัติความพิการมากขึ้นความโปร่งใสจึงเป็นสิ่งสำคัญ SSA ได้พยายามอธิบายว่าฟังก์ชั่น QDD และ CAL เพื่อให้ประชาชนสามารถพึ่งพาระบบเหล่านี้ได้อย่างไร
ทิศทางในอนาคต
การบูรณาการเทคโนโลยีขั้นสูง
เมื่อมองไปข้างหน้า SSA วางแผนที่จะรวมการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้นและเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง
- ปรับปรุงความแม่นยำที่คาดการณ์ได้: รูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องสามารถวิเคราะห์จุดข้อมูลได้มากขึ้นรวมถึงรายการทางการแพทย์ที่ไม่มีโครงสร้างและบันทึกย่อของแพทย์เพื่อปรับแต่งผลลัพธ์ความน่าจะเป็น
- การปรับปรุงการตรวจจับการฉ้อโกง: อัลกอริทึมขั้นสูงสามารถระบุความคลาดเคลื่อนในแอปพลิเคชันลดโอกาสในการเรียกร้องเท็จ
- ปรับแต่งการประเมิน: โดยการปรับการประเมินเพิ่มเติมกับเรื่องราวทางการแพทย์ของแต่ละบุคคล SSA สามารถให้การประเมินที่เหมาะสมยิ่งขึ้น
การขยายกระบวนการติดตามอย่างรวดเร็ว
มีความพยายามที่จะขยายรายการเงื่อนไขที่ครอบคลุมโดย CAL และเพื่อปรับแต่งความสามารถที่คาดการณ์ได้ของ QDD ความคิดริเริ่มจะทำให้กระบวนการอย่างรวดเร็วสำหรับผู้สมัครมากขึ้น ตัวอย่างเช่น:
- การอัปเดตโหมดไดนามิก: ฐานข้อมูล CAL สามารถรวมการอัปเดตแบบเรียลไทม์ตามแนวโน้มสุขภาพทั่วโลกเช่นโรคใหม่ ๆ ในไม่ช้า
- ข้อมูลการทำงานร่วมกันอยู่: ในการร่วมมือกับผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพสามารถปรับปรุงความแม่นยำของข้อมูลและปรับปรุงการรวบรวมหลักฐาน
โซลูชั่นที่ขับเคลื่อนด้วยเทคนิคที่เปลี่ยนกระบวนการด้วยผลประโยชน์ความพิการ
การใช้เทคโนโลยีของ SSA สำหรับบทบัญญัติความพิการแสดงให้เห็นว่าเทคโนโลยีสามารถทำให้ชีวิตง่ายขึ้นสำหรับผู้ที่ต้องการ โมเดลและระบบอัตโนมัติที่คาดการณ์ได้เช่นเดียวกับที่ใช้ใน QDD และ CAL ลดเวลารอคอยและตัดสินใจได้อย่างสม่ำเสมอมากขึ้นเรื่อย ๆ SSAS Tech ถูกสร้างขึ้นเพื่อจัดการข้อมูลจำนวนมากอย่างมีประสิทธิภาพและรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ SSA ที่มีอยู่อย่างราบรื่นซึ่งช่วยลดการหยุดชะงักและเพิ่มผลผลิตสูงสุด ธรรมชาติที่ปรับขนาดได้ของเทคโนโลยียังช่วยให้มั่นใจได้ว่า SSA สามารถปรับตัวให้เข้ากับการเพิ่มจำนวนแอปพลิเคชันโดยไม่ต้องเสียสละประสิทธิภาพหรือความแม่นยำ
หมายเหตุ: ผู้สมัครที่มีเงื่อนไขน้อยกว่าหรือเอกสารที่ไม่ปรับตัวได้อย่างสมบูรณ์แบบกับเกณฑ์ SSA อาจได้รับประโยชน์จากการปรึกษาทนายความประกันสังคมเพื่อรับคำแนะนำเกี่ยวกับการทำงานผ่านกระบวนการสมัครและความช่วยเหลือจากผู้เชี่ยวชาญสำหรับกรณีที่ต้องมีการตรวจสอบเพิ่มเติมหรืออุทธรณ์
สำหรับข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับความคิดริเริ่มเหล่านี้เยี่ยมชมหน้าอย่างเป็นทางการของ SSA เกี่ยวกับบทบัญญัติความพิการที่รวดเร็วและโควต้าความเห็นอกเห็นใจ